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AI程序通过机器视觉询问观察对象是否像参考图像一样移动，结合来自各种问题的所有值，得出总体排名，如果该值超过设置的限制，则发送警报。这些程序的特点是它们在某种程度上可以进行自我学习。基于非规则的安全AI形式，称为“ 行为分析 ”。软件完全自学习，用户或安全承包商无需初始编程输入。在这种类型的分析中，AI根据自身对各种特征模式的观察，例如大小，速度，反射率，颜色，分组，垂直或水平方向等，了解人，车辆，机器和环境的正常行为。AI对视觉数据进行标准化，这意味着对所观察的对象和模式进行分类和标记，对各种观察对象的正常行为或平均行为进行持续的定义。经过几周的学习后，它可以识别出什么时候会破坏模式。当它观察到这种异常情况时会发出警报。例如，汽车在街上行驶是正常的。看到驾驶到人行道上的汽车将是一个异常现象。

在选择了合格的施工单位后，产品的选择就成为了保证工程质量的另一个关键性问题。产品的质量直接影响到工程的质量。当前市场上各类弱电产品名目繁多，产品质量良莠不齐。面对如此情况，选择产品时一定要紧紧依据设计要求，紧扣设计参数和应用条件，同时还要货比三家，到产品的使用单位实际走访和了解情况。在资金状况允许的情况下尽量选用大厂家的产品。还应到厂家进行实地考察和验证，以防贴牌产品钻空子。在考察产品生产厂家时应注意以下几点（1）通过国家有关部门认证的资格证件是否齐全有效。（2）有否深化设计能力或设计审核能力（查验有关技术文件和资料）。（3）能否配合施工单位快速准确地解决现场出现的产品或系统问题，有无派驻现场施工代表的管理制度。（4）有无售后服务的完备的保障能力和体系，在当地有无售后服务机构等。

“平安城市”在2004年到2006年间提出，随后全国各地在视频监控系统领域进行了大量的建设。整个城市范围内安装着数以万计的摄像头，为治安防控、刑事案件侦破等工作提供了有力的帮助。但随着摄像头数量的增加，以及由此带来的巨量信息，反而成为了实际操作中的负担，比如回看视频就特别费时费力。许多城市安装了大量的摄像头，但是专业服务器平时难以发挥用处，只有青岛服务器需要破案的时候才会派上用场。AI智能破解监控系统的人脸识别历史难题传统的监控系统存在这样一些痛点：1．海量视频信息粗放而不准确，亟待炼“矿”成“金”；2．由于视频量大，回看费时费力，人工方式应对乏力；3．海量存储的视频无法随时调用，不够灵活；4．原有系统的效能没有被充分利用，99％的信息长期处于“休眠”状态。

一，要核对建筑结构，看看图纸中的建筑机构、功能分区、点位布置是否与现场情况一致。二，要根据图纸的拓扑图、结构图研究设计所采用的技术方案，对其可行性进行论证。几乎建筑设计院的智能化图纸都是辣鸡……要么是落后技术，产品你都找不到，要么压根就是光标个点位，几乎都需要二次深化设计。三，要与其他安装专业如暖通、强电、消防、上下水、装饰等专业进行图纸会审，确定各自设备、管道安装位置，查找是否有图纸冲突的情况。几乎都有，设计院的图纸很少有整体审核的，都是各做各的，做完了就搓给甲方了，像什么通风口与照明冲突了，上下水与通风冲突了，智能化前端设备附近没有强电插座了（比如信息发布设备）等等情况都很常见。