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欢乐赛车目前“新基建”正在各地掀起落地新高潮,人工智能作为“新基建”七大版块中的重要一项,其技术地位重要性逐渐显现,以此次“疫情防控”为例,人工智能可谓显神通,以智能服务机器人、大数据分析系统和智能识别产品为例,计算机视觉、语音、大数据等人工智能技术纷纷落地助力疫情防控。这其中安防作为AI应用落地较早的领域,可谓拔得头筹,本专题重点介绍智能安防产业链及发展重点。

  “新基建”人工智能显实力 安防应用落地早拔头筹

目前,安防已经进入了AI时代,不但激发潜在的安全需求,促进安防新技术、新产品的开发,实现新的应用模式和市场。同时带来更多企业参与。众多传统安防制造企业,通过借助AI赋能,实现传统安防产业智能化升级外;以拥有优异算法的AI创业企业,持续涌入安防领域,实现安防应用场景的不断落地。并且可以发现人工智能在安防行业已不仅仅存在于计算机视觉领域,ISP、传输、存储、运维等单个环节,越来越多的企业推出集成AI技术的系列化、平台类产品。【详情】

人工智能作为“新基建”七大版块中的重要一项,其核心是构建专用设施,填补算力不足,同时在泛在、融合的发展趋势下,构建软硬件协同、新老系统协同、各个行业协同的产业新生态。有此来看,人工智能 “新基建”计算能力是首位,其次还包括算法以及端侧的推进普及。

人工智能走向深度学习
构建强大通用算力是重要指标

据介绍,人工智能最大的挑战之一是识别度不高、准确度不高,提高准确度就要提高模型的规模和精细度,提高线下训练的频次,这需要更强的计算力。当前随着人工智能算法模型的复杂度和精度愈来愈高,互联网和物联网产生的数据呈几何倍数增长。【详情】

人工智能进入算力定制化时代
专属计算受关注

随着人工智能融合赋能广度和深度的不断加强,越来越多的细分领域市场规模增长迅速,针对不同场景应用提出不同算力需求,以物联网、移动终端、安防和自动驾驶为代表的专用端侧推断芯片百花齐放,人工智能进入算力定制化时代。【详情】

满足智能应用泛化
布局人工智能系统协同生态

未来人工智能通用平台、行业平台以及专用系统将呈现三大协同态势,需要抓住窗口期,全面建设全新的系统协同能力。首先是构建3个系统间的协同能力。通用平台、行业平台以及面向具体应用的专用系统之间的功能界定将越来越明确,相关功能将呈现模块化特性。【详情】

作为人工智能最先落地的领域,无论是从芯片端、算法领域或者云平台以及硬件产品端。智能安防的发展很好的证明了AI技术给安防行业带来的革命性变化。随着人工智能新基建的不断建设,在智能安防这些领域又该关注哪些内容?又有哪些企业以及代表性产品值得我们关注。

1AI芯片为安防智能化发展提供动力

一直以来,安防智能化发展是安防行业继网络化、高清化之外另外一个行业众望所归的行业发展趋势,也是安防能否突破目前发展天花板的关键一环,同时也是目前在公共安全领域对安防产品技术的应用的新要求。在目前NVR、IPC等边缘侧或者前端视频处理方面,针对NVR SoC、IPC SoC等芯片领域,国内企业正在不断深入。【详情】

3连接硬件和应用的重要纽带 AI开放平台加速赋能

目前AI领域解决之道是发展智能化、自动化、简单易用的AI平台和工具服务,并提供培训教育。其中AI平台作为连接底层硬件和上层AI应用之间的重要纽带,对AI产业应用有着决定性影响。同时作为赋能开发者的重要途径,打造开放平台、开源框架和工具服务对于企业而言,也具有重要意义。【详情】

2智能算法应用各有侧重 与场景适配最为关键

人工智能落地需要智能算法与行业场景的适配,前沿算法应用到实际场景中才能凸显价值。作为人工智能的生产工具,算法的底层逻辑推理也驱动着智能安防的落地。以公安行业为例,行业用户迫切需要在海量视频信息中,发现犯罪嫌疑人的线索;交通行业用户迫切需要能迅速检测运动对象,识别人、车属性信息等等。【详情】

4AI技术加持 摄像机已经上升为视觉感知核心设备

在AI技术加持之后,摄像机视觉感知的应用价值也升级到了新的高度,它可以助力行业用户展开可视化管理乃至用数据驱动业务决策的深度应用。相比于传统安防市场,摄像机已经上升为AIOT视觉感知系统前端采集设备。也是整体系统的感知入口,正像华为提出的是数据载体,是物与物的联接器,更是智能世界的眼睛。【详情】

从近些年的发展来看,在人工智能领域,真正在商业中应用落地的技术主要是深度学习在图像及语音方面的识别分析。由于借助机器视觉及深度学习能够迅速对视频进行结构化处理、对人、车、物进行快速识别比对,这也与安防对智能化的需求不谋而合。目前智能安防领域重点聚焦在人脸识别、人体形态识别、车辆等物体识别、另外还包括声纹语音识别。

人脸识别应用前景广阔 隐私保护需格外注意

国内“刷脸时代”已经来临,从身份审核到线下支付,从乘坐地铁到取快递、领养老金,“刷脸”正在变得一路畅通。目前我国人脸识别技术被广泛应用到智能手机、机场和火车站身份认证、企业门禁考勤等多个场景,随着技术条件的进一步成熟,我国人脸识别技术的应用范围得到更进一步的拓展。【详情】

从人脸识别走向识“物” 人工智能落地正迎来更多场景

目前,AI物体识别如今已广泛应用在智能零售的商品识别,智能冰箱的食材识别与智能汽车的道路标识、行人、车辆等识别。物体识别技术,尤其是商品识别技术,正作为人工智能视觉领域的重要商业化方向,在零售、工业、芯片、智能终端等领域都有广阔的应用空间和发展前景。【详情】

声纹识别正从产品化、平台化向场景化落地

从近两年在国际声纹识别测试竞赛中刷榜的企业还可以看出,一些原本专注于计算机视觉的AI企业也开始延伸了其人工智能技术研究触角,从视觉领域跨越到听觉领域,从人脸识别拓展到声纹识别的技术研究,像依图科技和澎思科技,都已经围绕着声纹识别的算法和应用展开了相关布局。【详情】

步态识别技术优势明显 落地场景正在逐步显现

在推进技术商业化落地过程中,算法和数据库建立是步态识别技术深化发展的基础。目前国内从事步态识别技术研发的企业屈指可数,有能力构建核心算法的企业更为少见,银河水滴目前就是在针对这些非常关键的问题做技术研发,现在的一些核心算法,包括超精度的目标分割,能达到的精度已经跟人眼差不多。【详情】

目前安防行业已经开始向智能时代迈进,尤其是随着人工智能、大数据以及5G传输技术的支撑,安防已经今非昔比,不单单是聚焦原来的“安”与“防”,开始随着机器视觉重要性日益突出,向更多领域迈进。在这个过程中,以数字技术为基础的“新基建”正是安防行业实现下一轮升级的必需,通过“新基建”不断完善将为安防行业发展提供更扎实的基础能力,更多应用落地的可能。

以疫情防控为契机
智能安防将在社会治理中发挥更大作用

目前人工智能技术重点聚焦在人脸识别、人像识别以及车牌识别领域,重点应用在身份识别与验证。在疫情防控中,通过叠加红外热像技术,前端视频监控系统可以无接触实现对人员识别及体温监测,同时基于此建立相应人员数据库。而随着人工智能技术、大数据技术等落地,智能安防将在接下来突发公共卫生事件等社会治理中发挥更重要的作用。【详情】

政策推进
智慧安防社区成为AI落地场景新拓展

作为智慧社区重要组成部分,通过建设智慧安防社区,实现从传统防范向科技智能化转型,为社区百姓提供便利,从而助力小区安防基层基础工作,推动和谐社区的建设。从安防的角度分析,智慧社区的统一安防平台应该要包含可视对讲、视频监控、周界、报警、门禁、人员出入口、停车场、巡更、访客、梯控、消费等子系统,并能构建出各种智能生活场景。【详情】

新技术支持 智能安防支撑智能家居实现

智能安防监控摄像头除了可以对正在发生事件的实时记录外,还可以对监控视频进行分析,提取其中信息(人脸、动作分析),从而进行视频推送预警、实现预防。可以起到“防患于未然,犯罪于未遂”的作用,将犯罪扼杀在摇篮中。智能视频推送摄像头现在可以在犯罪发生前的5秒,通过视频推送的方式将画面发送到用户手机上,在犯罪发生时可通过外接的报警装置进行报警。【详情】

城市安全亟待加强
将成为智能安防重要关注领域

目前各地推进智慧城市建设过程中,城市公共安全管理已经成为各地政府及相关部门考虑的重点,通过利用互联网、大数据、云计算、人工智能等创新技术,实现全面、精确、实时地掌握各类风险动态,进而提前预防、控制可能发生的危险事故和突发事件;同时在危机事件发生后,能够做到信息共享与协调联动,实现人与技术的充分融合。【详情】

“新基建”板块第三位
轨道交通更是智能安防落地领域

在轨道交通领域AI+安防应用场景丰富。其中AI技术在安防领域应用最广的就是智能摄像机,可对乘客进行实时监控,包括人脸识别等等;智能报警功能可使应急部门第一时间掌控信息,预设好处理方案;智慧警务全方位部署支持警务业务的高效响应和处理;通过物联网解决方案极大地丰富了门禁系统,在安全、便捷性管理控制上都得到进一步提升。【详情】

智慧交通提速
交通数据采集与挖掘将是建设重点

在数据资源的分析和应用方面,在智能交通的六项战略发展重点中,第一项便是大数据共享平台及交通云技术应用,其指出,要“建立国家级、省级、市级三级大数据共享云平台,数据由下至上逐级汇聚,实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的数据共享、协同管理和一体化服务”。在数据的分析与使用方面,则是要扩大开放数据资源。【详情】

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