行业前瞻

这是一篇纯干货文章，旨在与AI初学者分享关于人脸检测的4种常见方法，以及它们的各自优缺点的对比。同时我也从一位资深的AI开发者角度，给大家提出一些个人的开发技巧和建议，便于大家找到适合自己需求的方法。

近年来，在人脸识别和人脸检测领域提出了很多研究工作，以使其更加先进和准确，但是当 Viola-Jones 推出实时人脸检测器时，它在该领域掀起了一场革命，即能够实时、高精度地检测人脸。

我们正在拥抱5G时代，除了我们的通信方面之外，5G将发挥重要作用，其中一个主要领域则是视频监控。随着监控在公共安全、工业运营、家庭安全和医疗保健的方方面面变得越来越重要。

这种直播的原理是将电视接收到的模拟信号采集，转换成数字信号，输入计算机，实时上传到网站供人们观看，相当于“网络电视”。

ALPR 系统的一个重要部分是摄像头。 例如，摄像头捕捉停止或移动车辆的车牌号并帮助识别可疑车辆。 该摄像机可以放置在静止物体上或安装在车辆上。

所谓“master face”的想法，即由机器学习算法生成的一组假图像，通过冒充人来破解面部生物识别系统，上周成为引人注目的海外头条新闻。但仔细研究该研究会发现明显的弱点。

近年来令人兴奋的视频技术发展包括：结合使用云计算和视频转码进行直播和改善的视频传输。在视频转码中，云服务器接收视频文件或流并创建多个版本的单个视频，每个版本具有不同的比特率和帧大小。

Golang 惊人的速度和准确性使 AI 开发人员能够管理各种并行需求并提高 AI 应用程序的速度。 借助 Golang 的可管理语法和并行模型，快速而准确。

人工智能一直为医学诊断和新药物设计领域做出巨大贡献。专家认为，人工智能将为放射科医生提供更快、更准确的诊断和预测工具，从而产生更有效的治疗，从而产生巨大影响。

更普遍的是，视频驱动对个人和商业生活的变革性影响正在进行中，模糊了在线和离线存在之间的界限。因此，支持实时体验的需求正在成为整个互联网服务演进背后的主导力量。

AI 视频分析可以配置为在检测到事件时触发实时警报，并随着时间的推移聚合数据以将其显示为历史图表、图形或热图。

视频 AI 是一项潜力巨大的技术。 今天，你可以使用许多云平台提供的强大视频 API，利用开箱即用的视频 AI 功能。在本文中，我们将介绍视频+AI平台，以帮助你快速开始构建属于自己的AI应用。

如果要为汽车制造创建视觉检测软件，你应该开发一种基于深度学习的算法，并使用必须检测的缺陷示例对其进行训练。有了足够的数据，神经网络最终会在没有任何额外指令的情况下检测缺陷。

5G低延迟、大带宽的特点，尤其适合视频监控中对视频时延敏感、视频质量高清化的需求。比如对无人机或机器人等移动巡检设备的远程操控以及应急事故的布控、指挥和处理。

人工智能或人工智能是一种新兴的技术趋势，这已不是什么秘密。 根据 Gartner 报告，到 2022 年，人工智能将创造 250 万个工作岗位，取代它将消除的 180 万个工作岗位。

Python 是 AI 和 ML 的主要代码语言。我们对 Python 的优势进行了一些研究，并找出了在将 AI 和 ML 项目变为现实时为什么应该选择 Python。

目前，在 Go 的开发中，Go 主要用于服务器端应用程序。Python 是数据科学家的首选语言，而且很可能会持续很长时间。所有 ML 库开发人员都在投入时间为 Python 开发库。

Caliban 可以轻松地在本地开发任何 ML 模型，在机器上运行代码，然后在云端环境中尝试完全相同的代码以在大型机器上执行。 因此，Dockerized 研究工作流在本地和云端都变得简单。

Chainer 是一个基于 Python 的框架，用于处理神经网络。它同时支持多种网络架构，包括循环网络、递归网络和前馈网络。此外，它还允许 CUDA 计算，因此用户可以使用很少的代码行使用 GPU。

无法回避的事实是，视频流媒体市场不再完全依赖基于 HTTP 的 CDN 流媒体，这些具有多秒延迟和不同步接收指标的单向基础设施，无法满足与直播视频交织在一起的实时视频交互的要求。