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深度学习在视频分析中的架构、算法及应用

直播与短视频业务的兴起,代表了一种内容交互方式的变化,更加追求强交互,这种变化催化了很多技术和架构的转型,由传统的传输、存储优先演进为计算与智能。本文是由360人工智能研究院视频大数据组技术负责人陈强在LiveVideoStackCon 2017上的演讲整理而成,分享了深度学习在视频业务中的一些实践案例,并由点及面介绍了相应的实现架构、算法与应用。 演讲 / 陈强 整理 / LiveVideoStack 首先进行下自我介绍,我是360人工智能研究院的陈强,我的工作更偏向于AI方向,从趋势上来看AI的落地会跟音视频紧密结合,本次的分享将在两者的交叉点,以及基础技术、产品的应用等方面,跟大家进行交流,希望能和大家相互交流,碰撞出火花。 一、前言 今天主要分享的主题是深度学习在视频分析中的应用与基础算法,先来介绍一下为什么要做这个方向。首先从目前360的主要业务方向来说: 第一点众所周知是安全,360从08、09年就开始用机器学习、人工智能的方法去做网络安全。最近几年开始做Safety的一些问题,即将线上安全转移到线下安全。线下安全很多都涉及到摄像头,比如在摄像头(监控)中遇到的异常事件和行...

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