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富士通研究所于2020年3月5日宣布,开发了将高精细/大容量的影像数据高压缩到AI(人工智能)能够识别的必要最小限度的技术。与以往以人的视认为目的的压缩技术相比,可以压缩10分之1以上,可以实现运用、传输线路成本的大幅度削减。该公司以2020年度中的实用化为目标。
作为分析影像的AI方法,多使用深度训练,但是在仅通过边缘服务器分析大规模影像的情况下,需要通过边缘服务器增强等来确保计算功率。因此,虽然利用云处理被视为有效,但是为了不使网络频带紧逼,需要能够在保持影像数据质量的同时发送到云端的高压缩技术。
富士通研究所这次在从影像中识别人/动物/物品等的时候,着眼于作为判断基准的特征中重视的图像的领域,AI和人类是不同的。通过自动分析AI重视的区域,根据每个区域改变压缩率,开发了能够将数据压缩到AI能够识别的最小限度的尺寸的技术。
具体而言,首先,对每个以网格状划分的图像区域进行合计,改变原始图像整体的压缩率来改变画质,使该压缩率发生变化时改变对AI的识别结果的影响度。AI识别过程中,特征的重要程度根据每个区域来判定。并且,将在各个区域中使识别精度急剧劣化之前的压缩率估计为“不影响识别精度的压缩率”。进而,通过反馈连续图像中的AI的识别结果,将压缩率提高到所需的最小限度。
技术概要例如,在“男性人类”的图像中,作为AI的判断基准而受到重视的“脸部部分”的图像区域成为低压缩,重要程度较低的身体和背景领域分别进行高压缩、超高压缩,并传送到云端(点击放大)
据该公司称,该技术应用于4K高清摄像机拍摄的影像AI识别,在工厂进行包装作业的多个工作人员的情况下,识别精度没有劣化,可以将数据尺寸削减到十分之一。