联想毕巍：大数据本质场景未变 突破在于底层技术

比如说举个例子，大的这种金属扳头插在后裤带上面，然后爬到上面去施工，这个时候这种是典型的不安全行为，因为这个扳头很有可能掉下来，就会酿成一些潜在的重大安全事故。这样的一些场景，当然我们现在目前还在拍的阶段，基本上是挑了十个场景，每个场景提供了典型的20张图片，这20张图片拿过来以后，他们有经验的安全员作为一个行业专家，跟我们的算法科学家一块共同针对这十种典型场景去建模。其实没有这么简单的，因为举个例子，不戴安全帽在工地行走，这是一个标准的不安全行为，但是你怎么去判断哪块区域叫做工地、哪块区域叫办公地？建模当中，光是这么一个东西，最后你会发现你可能要上千个参数配合起来，才能有效地去判断这件事，难是难在这些地方。这个地方他们提供了大概两个PB的流媒体的数据，在这当中我们做了深度的算法chaning，然后在它的实时的视频流当中做了一些尝试，现在目前来看，我们还是能够有效地从它的视频当中，他们也做了一些配合，他们也找了一些工地的工人，帮我们模拟了这些非规的行为，然后我们也从实时的视频当中有效地去检测到了一些不安全的行为模式。所以这方面，我觉得确实是一个在现实当中的应用场景，它就是一个听上去很简单，但其实真正要做到还是很难的。

刚才我简单地跟大家汇报了两个城市的应用场景，接下来跟大家汇报一下我们在企业这边的一些应用场景。

（编辑：西安站长网）

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