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    深圳華北工控股份有限公司

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    AI安防時代到來 智能硬件如何布局
    發布時間:2018-10-23        瀏覽次數:381        返回列表

    本期導讀

    根據清華大學近日發布《中國人工智能發展報告2018》的報告顯示,2017年,中國人工智能市場規模達到237億元,同比增長67%,2018年人工智能市場增速將達到75%。安防作為與人工智能密切相關的行業,成為人工智能主要落腳點。

    伴隨著AI在安防領域的深度融合應用,當前的安防監控市場早已是“無AI,不安防”的局面。

    AI安防時代到來 智能硬件如何布局

    AI安防市場規模達6480億元

    AI安防時代到來 智能硬件如何布局

    從安防行業規模來看,目前大部分安防企業對于AI技術的應用還處在接受并嘗試使用階段,但從增長趨勢中可以看出,AI在安防領域的附加價值開始凸顯。2011年以來,我國AI安防市場規模逐年攀升;至2017年,AI安防市場規模達到6480億元,同比增長20.0%。

    傳統安防難點

    1. 在傳統安防應用背景下,對于復雜的環境、超強的數據流,無法有效應對,缺乏準確性。

    2. 封閉式數據系統,無法形成數據聯動與分享,缺乏整體性。

    3. 主動防范與控制能力弱,借助傳統安防產品方案實現的,大部分控制為事后控制。

    4. 系統硬件復雜多樣,單個安防結構內部模塊多,信息連接多依靠接口,無法適應智能化時代個性化、場景化的需求。

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    AI安防落腳點

    1.AI安防+平安城市

    AI安防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真正智能起來,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云端的共享,安防產品實現對危險與異常的主動識別,安防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,視頻數據是其中最大量的數據,也是潛在價值最大的數據視頻物聯,作為支撐城市可持續發展的基礎數據。

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    2.AI安防+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。

    3.AI安防+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,提升城市道路的通行效率。

    同時,城市級別的人工智能交通大腦,可以全方位感知、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。

    4.AI+全民安防

    隨著安防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安防已滲透到大量的行業當中,助力企業的AI化進程。

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    AI安防方向

    1.視頻結構化

    原始的安防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安防方案中,運用深度學習和人工智能算法,可以將安防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,極大的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智能設備已投入規模化商用。

    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全面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安防的物體特征識別,將有更廣闊的應用空間。

    AI安防時代到來 智能硬件如何布局

    智能硬件行業如何布局

    對于AI技術在安防領域的應用,主要是采集前端與數據處理后端中心兩個節點的問題,目前主要有兩個方向:

    一為將智能處理手段與能力移至后端數據中心,前端以傳統監控攝像機進行數據采集。該種全中心式的智能模式雖然能提供計算和存儲的支撐,但效率過低,也會帶來隨著數據量的迅猛遞增,以及網絡傳輸帶寬所帶來的壓力和成本問題。

    二為將AI計算能力集中到前端攝像機,而目前云計算、邊緣計算等云端數據處理概念的不斷成熟更是為其提供了強大的技術支撐,用云來替換數據控制處理中心,將核心技術轉移至前端是一個不可逆的發展趨勢。

    隨著人工智能各分支的不斷發展,未來的人工智能一定是一個端到端的系統,從而縮短數據的處理流程,減少存儲步驟,在數據前端來處理計算與存儲的問題,能夠高效實現“端云協同”。

    而在其中,AI攝像機作為“端云協同”的基點,成為構建AI安防新生態的關鍵。目前受到市場和資本重視的人臉識別攝像機正是其重要性的見證,華北工控目前研發上市的基于智能海思芯片組視覺平臺的網絡攝像機正是公司主動應對安防市場智能化趨勢打造的產品方案。

    AI安防時代到來 智能硬件如何布局

    AI技術在安防領域還有更廣闊的應用空間,同時,AI技術的不斷發展與革新也給安防領域帶來更多的可能性.在智能硬件領域,深入融合云計算、AI技術,集中工業級別硬件性能優勢,著力于AI安防各行各行的個性化打造,融合最新AI技術與概念,改造傳統安防方案痛點,成為企業的重要突破點。

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