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西交利物浦大學博士生探究公共安全檢測新方法

開車時撥打接聽手持電話、觀看電視、向道路上拋撒物品以及疲勞駕駛等這些妨礙公共安全的駕駛行為你都有過嗎?

據中國公安部交通管理局統計,截至2017年6月底,全國機動車保有量達3.04億輛,其中汽車2.05億輛;機動車駕駛人達3.71億人,其中汽車駕駛人3.28億人。在如此大的汽車保有量下,如何更加有效地協助交通管理部門檢測駕駛員的危險駕駛行為、提升公共交通安全顯得尤為重要。

西交利物浦大學計算機科學與軟件工程系博士生顏詩洋(下圖)在導師張百靈博士的指導下開展瞭題為“基於深度學習的人體動作識別與事件檢測”的研究。從2012年深度學習(機器學習中一種基於對數據進行表征學習的方法)網絡在圖像識別中首次超過傳統圖像識別系統以來,關於深度學習在圖像、視頻中的應用,包括動作識別,成為瞭機器學習乃至人工智能的發展方向與研究熱點。

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關於動作識別,跟隨國際最近研究成果,顏詩洋的主要工作圍繞兩個方面展開:基於靜止圖像的動作識別和基於視頻流的動作識別。基於靜止圖像的動作識別通常被認為是圖像理解的重要部分。
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“深度學習可以讓機器學習到的特征更具有表達力,也就是能學習到對當前任務更有針對性的信息,”顏詩洋說道。“而且在多數情況下我們會盡量選擇使用基於圖像的識別,因為這樣可以減少運算的時間、提升數據處理效率。”目前,以顏詩洋為代表的研究團隊已經開發出瞭相應的識別軟件,該軟件可以應用到動畫、視頻自動註解和監視等實際操作中。

顏詩洋解釋說:“在實際操作中,我們會把這款識別軟件集成到車載監控系統中,軟件可以在後臺運用算法對拍攝到的監控錄像進行實時的分析。當駕駛員的危險動作,如打電話,持續瞭一段時間時,運算程序會對這個動作打上標簽,並通過警告聲來提示駕駛員其駕駛行為存在安全隱患。”

“同時,軟件會自動存儲標記出來的動作,以便於交通管理部門後期通過對大數據的分析,來監管和處理存在危險駕駛行為的駕駛員,”他補充道。

個人信用貸款條件 張百靈博士評價說:“這款軟件可以通過分析監控視頻來實現對駕駛員打電話、抽煙以及疲勞駕駛等危險駕駛動作的識別。這對於有效地協助交通管理部門監測駕駛員的危險駕駛行為、提升公共交通安全具有很重要的作用。我們目前正與業界進行合作和交流,爭取盡早將這款動作識別軟件投入到實際使用當中。”

除瞭動作識別,顏詩洋還開展瞭對視頻中的異常事件檢測的研究。他表示現實世界中所安裝的監控攝像頭每天都會錄制大量的監控視頻,相關部門通過這些視頻可以對突發異常事件進行上報和處理。

在所錄制的監控視頻中,大部分屬於正常視頻,隻有極少一部分時間段才有可能發生異常事件。顏詩洋的研究主要集中在如何利用海量的正常視頻數據學習一個“正常的模式”,在有異常事件發生、數據偏離正常模式時,學習系統就會報警以方便相關部門進行及時處理。
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顏詩洋表示,在視覺呈現方面,異常事件的檢測是最困難的:“因為缺少辨別事件屬於正常還是異常的方法,所以識別正常模式並不是一項簡單的工作。

“我們目前探索出的一個比較好的解決方法是利用深度產生式模型,具體來說就是產生式模型能夠學習到正常模式的一個概率分佈,而異常事件是不滿足這個概率分佈的。因此,一旦有異常事件發生,軟件便會報警,”他解釋說。

除瞭動作識別與事件檢測方面的研究,顏詩洋和其他研究生一起努力爭取將深度研究擴展到其他方面,包括場景識別、人臉識別、活性檢測、人或車輛的重新識別(re-identification),以及基於視覺屬性對行人或車輛的圖像與視頻搜索,目前都取得瞭初步進展。

(記者:王國娟付雅琪攝影:田麗萍)


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