学术报告:分析全球网络摄像机中的大视觉数据—重新思考人工智能

 

   : 分析全球网络摄像机中的大视觉数据—重新思考人工智能

   : 陆永祥 教授 美国普度大学电机计算机工程学

   :2017年9月20日(周三)上午  10:30

   点:数据科学与计算机学院A101学术报告厅

   持:郑伟诗

 

报告摘要: 机器学习已广泛用于发现复杂和非结构化数据的模式。成功的机器学习需要大量的数据和标签进行培训和验证。创建数据集和标签需要付出很大的努力。普渡大学的一个团队使用可以提供实时视觉数据的网络摄像机创建数据集。这些相机可以不断地流传国家公园,动物园,市政厅,街道,大学校园,高速公路,商场等的实时观光。固定相机(其中一些具有云台,俯仰,放大)具有关于视觉数据的上下文信息(如时间和位置)。通过与其他数据源(如天气和事件日历)交叉引用,可以自动标记数据。运行时系统根据需要分配和调整计算资源。该系统是与分析视觉数据有关的许多研究课题的基础,如(1)今天的技术是否准备好分析多功能数据,(2)需要什么计算机基础设施来处理大量的实时数据( 3)性能瓶颈在哪里,硬件加速器(如GPU)如何提高性能,(4)该系统如何自动生成机器学习标签。

主讲人简介: 陆永祥,美国普度大学电机计算机工程学教授。他是 ACM 杰出的科学家和 ACM 杰出的演讲者。他的研究小组用云计算系统分析网路摄影机的数据。他从斯坦福大学获得博士学位。他是IEEE低功率图像识别竞赛的主办, 多媒体通信技术委员会多媒体通信系统兴趣小组主席, 陆博士和三位普渡大学的学生成立了一家使用视频分析技术的公司,以改善实体零售店的运作。 该公司的摄像机将视频流传输到云端进行分析,分析结果可帮助店主更好地为客户服务。 该公司于2016年从国家科学基金会获得小企业创新研究(SBIR-1)资助。