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在警务识别方面,目前主要依赖的AI技术主要有步态分析及行为识别,对检测对象的身体特征和运动姿态进行分析,快速锁定目标人群,提升公安系统信息化水平。步态分析及行为识别能够根据人的姿态、步态、穿着识别对象,并跨越镜头将该对象的运动轨迹画出来。在的助力下,警务识别不再依靠单纯的人工,而是通过大数据智能系统,实现智能化识别与锁定。

随着安防监控产业布局的进一步拓展,在各行各业向智能化、数据化转型的过程中,AI安防监控已渗透到大量的行业当中,助力企业的AI化进程。原始的安防监控数据属于非结构化数据,定制网络安全不能被计算机直接读取和识别,难以产生实用价值,在AI安防监控方案中,运用深度学习和人工智能算法,可以将安防监控方案中的识别对象进行归纳整理,表达目标的性状、属性以及身份,从而变为结构化数据,这种数据可以进行大规模检索、分析、统计。平度网络安全AI在物体特征识别方面的应用已逐步进入成熟化阶段,网络、云计算的进一步优化也提高了识别的实时性,尤其是在车牌识别领域,在万物联网时代,AI安防监控的物体特征识别,将有更广阔的应用空间。

AI安防监控是实现平安智慧城市的基石,深度学习和智能分析让安防监控监控智能起来,拥有自学习和自适应功能,能够根据不同的复杂环境进行自动学习和过滤。同时,全面实现视频数据结构化,与大数据系统配合实现实时的安防监控体系。视频图像的联网调度和信息资源共享,数据资源在不同安防监控云端的共享,安防监控产品实现对危险与异常的主动识别,安防监控行为由被动向主动转变。另外,在物联网产业的不断融合发展下,视频数据是其中大量的数据,也是潜在价值大的数据视频物联,作为支撑城市可持续发展的基础数据。

人工智能正在影响着人们生活与工作中的方方面面。安全行业正在受到越来越多的关注,我们开始看到一个“智能”摄像头中的世界是什么样的。通常情况下,监控摄像头可以为公民、企业、执法机构提供实时情况监控,或者回看已经发生的某些事情。让用户能够实时监控情况,并在问题发生之前识别出问题。“包含视频分析功能的监控系统可以实施分析视频内容,检测出可能构成威胁的异常活动。基本上,视频分析技术可以帮助安全软件‘学习’什么是正常情况,这样它就可以检测出异常情况,以及某个个人可能忽略的潜在危害行为。”这是AI与视频监控相结合的关键驱动因素之一。其背后的想法是,先进的软件可以完善人类的判断力,提供更准确、更安全的监控。但这并不意味着取代人类监控,而是让这个过程更细致化和更个性化。人类一直都希望把AI与视频监控整合到一起,但是在此之前从技术层面(从硬件角度)都是无法实现的,现在这个情况有所改观。

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