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第七十九章 人工智能算法（第1页）

李毅和秦刚都两眼通红发涩，看录像是现代刑侦的一门必需技术手段，但也是一项体能和意志煎熬的工作。

一整夜努力，找出了三个适合的人选。

李毅跟小卫要了眼药水，俩人都躺平在椅子上滴眼睛。

“你说我们会不会漏掉监控没有拷贝，一晚上就整了这么三个人出来，感觉跟昨天我们的分类产品一样，木有啥期望啊。”秦刚道。

“要不然了，我们拷贝的只是其中六分之一不到的摄像头录像，全拷贝回来，这一周都耗这上面，也不见得能多几个人出来，这是几条必经路线，如果没有我估计是真的没有，完美避开，现在我心里就一上一下的有点慌。”

李毅所言不假，如果这三个人都排除掉，昨天这场大范围大规模的行动，大概率是雷声大雨点小了。

“假如现代人工智能的技术突飞猛进，是不是能让计算机代替我们完成这事儿？就是说，有这么一套软件系统，我给出目标画像，不光是人还有车牌等等，再给出视频源文件，然后由计算机自动给我们作对比，我们就喝着茶吃着瓜，然后叮一声结果就出来了。”

秦刚眨巴眨巴眼睛，刺眼的灯光让他不得不又闭上。

“理论上是可以的，其实这个我是真的思考过，需要建模型。视频是由一帧一帧的图像构成，精度越高，每秒的帧数越多。普通的监控一秒25帧，也就是一秒拍了25张像，一个小时9万张。其实我们肉眼扫描跟计算机扫描本质是不一样的，肉眼是凭借对几何图形的直观感觉，计算机则不一样。”

李毅起身在白板上写下几点：

1图像缩放到一定大小

2转化为灰阶

3计算所有像素平均值

4比较像素的灰度：将每个像素的灰度，与平均值进行比较，大于或等于平均值记为1，小于平均值记为0；

5计算哈希值：将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数。

“就是说每一张图片都有大小转换后像素化再取值的一个过程，这是一个很大的运算量。比如，我们给定条件：背包、帽子背影或侧面，这是一个很模糊的概念。计算机做对比，首先需要一张底图，那这张底图应该是什么样子呢，我和你背包、戴帽背影应该差不多，小安跟我们有区别，前天晚上见到的老邱跟我们有区别。包的形状帽子的形状，几个因素的综合，需要建一个底图模型库。比较范围也不是整个人全部，是从头部到腰以上，因为背包长度正常不会过腰。然后才是视频里的每一帧图片，每获取一帧就与底图库做一次比较，大约是这么一种模式。如果我们的底图库是100张，一个小时的视频，需要比对900万次，我们拷贝的录像时长10个小时，自己算，这还是一个摄像头。”

秦刚吐了吐舌头，“听着有点吓人。”

小安也来了兴趣，“现在的人脸识别技术不是已经很成熟了吗？一些办公大厦、高铁站，刷脸就能通行。”

“没错，但本质概念还是一样的。高铁站刷脸，是用你真实的人脸和身份证上的人脸作对比，一共就两张图，以身份证照片作为底图。而且有效的人脸范围只需要双眼到下巴这个区间，眼睛以上和下巴以下都是无用数据，用证件照去和抓拍的人脸进行比对，这个对比数据量其实很小，结果都是秒出。”

“是啊，坐高铁进站的都是脸对着摄像头一刷就行，最多一秒。”秦刚道。

“那只是整个过程，实际不需要一秒，对比结果还要通知传感器，传感器发出开闸指令，整体过程大概一秒。”

“那我们现在的难度在哪里。”小安道。

“第一我们没有原型，不过原型库容易建，就是背包和帽子，找一些体型身高不同的人穿戴起来，拍下正面和侧面，这个量不会大，效率高人齐两小时就弄完，难点是第二。”

不知不觉间，好几个事同事都竖起耳朵听着李毅讲解。

“继续继续，别停下来。”小安显得尤为感兴趣。

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