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AI智能監控
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講解AI安防監控落腳點

2020-03-16

AI安防監控是實現平安智慧城市的基石,深度學習和智能分析讓安防監控監控智能起來,擁有自學習和自適應功能,能夠根據不同的復雜環境進行自動學習和過濾。

同時,AI安防監控全面實現視頻數據結構化,與大數據系統配合實現實時的安防監控體系。視頻圖像的聯網調度和信息資源共享,數據資源在不同安防監控云端的共享,安防監控產品實現對危險與異常的主動識別,安防監控行為由被動向主動轉變。

另外,在物聯網產業的不斷融合發展下,視頻數據是其中大量的數據,也是潛在價值大的數據視頻物聯,作為支撐城市可持續發展的基礎數據。

2.AI安防監控+警務識別

在警務識別方面,目前主要依賴的AI技術主要有步態分析及行為識別,對檢測對象的身體特征和運動姿態進行分析,快速鎖定目標人群,提升公安系統信息化水平。步態分析及行為識別能夠根據人的姿態、步態、穿著識別對象,并跨越鏡頭將該對象的運動軌跡畫出來。

在AI技術的助力下,警務識別不再依靠單純的人工,而是通過大數據智能系統,實現智能化識別與鎖定。

講解AI安防監控落腳點

3.AI安防監控+智能交通

大數據、云計算、物聯網時代的到來,為科學治理城市交通擁堵提供了智能化手段。在交通領域,利用人工智能技術,可實時分析城市交通流量,調整紅綠燈間隔,縮短車輛等待時間等,提升城市道路的通行效率。

城市級別的人工智能交通大腦,可以感知、全局協調,實時掌握城市道路上通行車輛的軌跡信息,停車場的車輛信息,合理調配資源、疏導交通,實現機場、火車站、商圈的大規模交通聯動調度,提升整個城市的運行效率,為居民的出行暢通提供保障。

講解AI安防監控落腳點

4.AI+全民安防監控

隨著安防監控產業布局的進一步拓展,在各行各業向智能化、數據化轉型的過程中,AI安防監控已滲透到大量的行業當中,助力企業的AI化進程。

1)視頻結構化

原始的安防監控數據屬于非結構化數據,不能被計算機直接讀取和識別,難以產生實用價值,在AI安防監控方案中,運用深度學習和人工智能算法,可以將安防監控方案中的識別對象進行歸納整理,表達目標的性狀、屬性以及身份,從而變為結構化數據,這種數據可以進行大規模檢索、分析、統計。

2)生物識別

生物識別主要包括人臉識別與行為識別,提高了識別的準確性與可靠度,目前,市場上多款人臉識別安防監控智能設備已投入規?;逃?。

3)物體特征識別

AI在物體特征識別方面的應用已逐步進入成熟化階段,網絡、云計算的進一步優化也提高了識別的實時性,尤其是在車牌識別領域,在萬物聯網時代,AI安防監控的物體特征識別,將有更廣闊的應用空間。


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