日期:2018-11-08 09:56
架设位置高、拍摄距离远，基本上识别不到人脸，更别说进行人脸结构化了。
虽然当前的深度学习卷积神经网络学习模式，使得人脸检测和识别的准确度大幅提长，但是随之而来的负面效应也相当明显，首当其冲的就是运算复杂度的提升，需要耗费大量的计算资源。
针对这一瓶颈，虽然业内公司试图通过将计算前端推移(智能摄像头)和后端集中化处理(GPU结构化服务器)两种方案来解决，但是智能摄像头方案大规模部署成本高昂，且对已安装的巨量监控无法结构化。
集中化处理方案也需要大量价格昂贵的结构化服务器，而且带来的带宽压力巨大，