北京大学高文院士应邀来校作报告

2015年7月23日下午三点,北京大学高文院士应邀为学院师生作了题为“多媒体大数据处理及其技术挑战”的报告。

报告中,高文院士从2014年图灵奖获得者michael stonebraker的科研路程这一大数据风向标讲起,主要围绕智能城市的核心要义,智能城市中大数据传感网络和智能城市大数据中心三部分,介绍了多种多媒体大数据处理技术及其所面临的挑战。

目前,很多应用与多媒体大数据技术和智慧城市密切相关。在智能轨道交通方面,以北京天通苑及广州外地车限行对策为例,彰显大数据时代,政府决策的数据驱动性及多种调度算法如蚁群算法,在改善交通状况上的巨大作用。监控视频感知网方面,大数据技术应用极为普遍,如交通客流感知网络,套牌与换牌车感知网络,道路交通状况感知网络,基于城市医保卡和看病记录的城市流行病感知网络,以及城市污染源感知网络,使人们深切感受到大数据就在身边,可以极大的改善人们生活。

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监控视频是城市大数据的主部,其他主要部分包括嵌入式和医疗、交易类数据、娱乐和社交媒体等。从海量视频资源到成功挖掘大数据蕴涵的财富,主要面临三大关卡,第一是存储问题,目前百万路视频高质量存储需要百亿元,为控制成本,提高视频编码压缩效率是关键。第二是表达问题,解决这一问题的关键是实现云计算环境下面向机器分析的特征传输,科研人员应研究视觉特征高效编码方法,争取实现十万路以上视频的视觉特征的实时传输。第三个是计算问题,分析真实场景是关键,以全天候采集的真实视频为对象,通过表达融合,形成可以分析检索的多媒体智能大数据,进而实现大规模监控网络中行人、车辆等目标的精确检测和识别,形成决策依据,进而服务大众。

同时,高院士还提出了多媒体大数据技术的几个关键挑战,其中包括大规模摄像机网络中的时空关联、多摄像头协同的对象检测跟踪和视域不交叠的多摄像机对象标记。但更大的一个挑战是cyberspace的跨域融合。在大数据背景下,充分利用各种数据是解决问题的关键。

关于什么是大数据,高院士给出的观点是:大数据不是量大,而是在于数据融合,包含多种信息,可以挖掘出更有用的内容。

这次报告使我受益匪浅,对大数据有了更深的认识,大数据实实在在存在于我们身边,我们机器学习背景人员可以利用自身优势,从事海量视频表达方面的研究,将知识转化为生产力。

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