視頻診斷在AI算法技術(shù)分析

? ? ? 而視頻診斷的AI?分析算法，并不具備人臉識(shí)別場(chǎng)景那么好的發(fā)展條件。要想生產(chǎn)出高質(zhì)量的產(chǎn)品， 那么在算法定義、數(shù)據(jù)收集、模型訓(xùn)練、準(zhǔn)確率評(píng)估幾個(gè)方面都存在更高的門檻。

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      而視頻診斷的AI分析算法，并不具備人臉識(shí)別場(chǎng)景那么好的發(fā)展條件。要想生產(chǎn)出高質(zhì)量的產(chǎn)品， 那么在算法定義、數(shù)據(jù)收集、模型訓(xùn)練、準(zhǔn)確率評(píng)估幾個(gè)方面都存在更高的門檻。

算法定義：視頻監(jiān)控的圖像異常情況非常繁多，類型界定模糊，無法統(tǒng)一量化標(biāo)準(zhǔn)，因此大多數(shù)圖象場(chǎng)景需要多種算法組合，對(duì)單種圖像異常類型仍需要定義大量的模型才能適應(yīng)不同場(chǎng)景;

數(shù)據(jù)收集：異常故障多為偶發(fā)事件，數(shù)據(jù)量非常少，并且無法模擬，無法批量生產(chǎn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，需要具有大量項(xiàng)目基礎(chǔ)數(shù)據(jù)積累才能形成孵化產(chǎn)品，建立可持續(xù)采集、持續(xù)發(fā)布的應(yīng)用模式才能具備持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)品的能力;

模型訓(xùn)練：異常故障數(shù)據(jù)多集中在常見故障，異常的圖像樣本個(gè)體差異非常大，傳統(tǒng)的模型訓(xùn)練方式和成效，只能滿足一些基本的功能，精度可達(dá)到90%以上。如果沒有應(yīng)對(duì)不常見視頻質(zhì)量問題和圖像個(gè)體差異的措施，系統(tǒng)功能和準(zhǔn)確率會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重偏科的情況。

準(zhǔn)確率評(píng)估：異常故障界定必然會(huì)受到主觀判斷差異的影響，1千個(gè)用戶心中就有1千套衡量標(biāo)準(zhǔn)，一套標(biāo)準(zhǔn)只能趨近大多數(shù)場(chǎng)景的期望，標(biāo)準(zhǔn)算法只能無限趨近大部分用戶的期望，無法滿足所有用戶場(chǎng)景的需求。因此視頻診斷系統(tǒng)就需要配套技術(shù)手段應(yīng)對(duì)這些矛盾沖突，才能有效提升實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用的準(zhǔn)確率。

    視頻診斷系統(tǒng)要提升準(zhǔn)確率和適應(yīng)性，除了要解決標(biāo)準(zhǔn)化AI算法持續(xù)優(yōu)化問題，還需要關(guān)注產(chǎn)品交付過程中，算法定義、數(shù)據(jù)收集、模型訓(xùn)練、準(zhǔn)確率評(píng)估4個(gè)環(huán)節(jié)如何做到自動(dòng)化、智能化，將自主學(xué)習(xí)的理念融入到產(chǎn)品使用過程中。