千千絕對(duì)掌控!
設(shè)想是美好的,但是如果想要把設(shè)計(jì)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí),莫回有無(wú)窮多個(gè)的技術(shù)難題需要解決,首先他需要解決監(jiān)控的問(wèn)題。
他既然把鄧雪當(dāng)成一個(gè)數(shù)據(jù)源,那么鄧雪的所有活動(dòng)數(shù)據(jù)都必須收集起來(lái),那么他必須要建立一個(gè)圍繞在鄧雪周圍的數(shù)據(jù)采集體系,這個(gè)數(shù)據(jù)采集體系必須能夠?qū)︵囇┻M(jìn)行24小時(shí)全范圍監(jiān)控。
這首先就是一個(gè)難題,如果無(wú)法解決這個(gè)問(wèn)題,莫回后面的一系列設(shè)想都是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。
莫回考慮很久,最后他決定借用市政監(jiān)控系統(tǒng)。
作為帝國(guó)的首都,京都的社會(huì)監(jiān)控體系幾乎是所有城市里最發(fā)達(dá),最健全,密度最高的,雖然還打不到無(wú)死角監(jiān)控,但是城區(qū)里各個(gè)街道,主要公共場(chǎng)所的全覆蓋還是沒(méi)問(wèn)題的。
那么只要能夠想法借用這個(gè)市政監(jiān)控系統(tǒng),圍繞鄧雪進(jìn)行全方位監(jiān)控就有實(shí)現(xiàn)的可能性了。
除此之外,莫回還面臨一個(gè)更大的技術(shù)難題,這個(gè)難題就是視頻數(shù)據(jù)化,或者說(shuō)圖像數(shù)據(jù)化。
視頻留下的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),在計(jì)算機(jī)里就是以一張張照片的形式存在的,現(xiàn)在計(jì)算機(jī)對(duì)圖片是沒(méi)有太高辨識(shí)能力的。比如兩張證件照放在一起,程序很難講兩個(gè)人區(qū)分開(kāi)。
同樣的情況也存在于視頻影像中,比如一個(gè)街道的監(jiān)控視頻,計(jì)算機(jī)程序很難分辨建筑的立體結(jié)構(gòu),計(jì)算機(jī)無(wú)法辨識(shí)樓房、門窗、車輛,找不到它們之間的區(qū)別。當(dāng)人體出現(xiàn)在視頻中,計(jì)算機(jī)也很難將其從背景中區(qū)分出來(lái)。
這就面臨著一個(gè)算法的障礙,莫回如果想要將所有監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)化,變成可供分析的數(shù)據(jù),而不是一幀幀照片,那么他必須搞定照片的三維重建算法,必須讓程序能辨認(rèn)物體,辨認(rèn)輪廓。
就算他實(shí)現(xiàn)了以上能力,他還面臨著其他難題,比如他如何讓計(jì)算機(jī)把鄧雪從街上的人流中辨認(rèn)出來(lái)?
這里面就需要人臉識(shí)別技術(shù),人體的動(dòng)作識(shí)別技術(shù)。
而為了實(shí)現(xiàn)全面監(jiān)控,只觀察鄧雪的行為還不行,必須獲得等豐富信息,比如鄧雪和周圍人都交流了什么。
這一點(diǎn)如果要實(shí)現(xiàn),那么莫回必須賦予程序表情識(shí)別能力,甚至唇語(yǔ)識(shí)別能力,以便獲得鄧雪的語(yǔ)言交流數(shù)據(jù)。
這些還只是莫回必將面對(duì)的部分技術(shù)障礙,如果他想將鄧雪的日常行為全部變?yōu)榭煞治龅臄?shù)據(jù),那么還會(huì)有更多的技術(shù)難關(guān)需要攻破。
莫回又有事做了
好在莫回現(xiàn)在已經(jīng)不再是光桿一個(gè),他手里已經(jīng)有了現(xiàn)成的研發(fā)團(tuán)隊(duì),他只要將任務(wù)分解開(kāi),交給手下團(tuán)隊(duì)逐步完成就好了。
莫回將整個(gè)軌跡分割成無(wú)數(shù)個(gè)小模塊,然后將它們分散交給自己公司的團(tuán)隊(duì),讓它們逐個(gè)完成的研發(fā)工作。
好在莫回并不需要從無(wú)到有的建設(shè)軌跡,其中有很多算法都是能夠找到合適的解決方案的。
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