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为工作生活加上智能化安全屏障

2021-07-10 01:37

本文摘要:在为工作生活添加智能安全屏障之前,山东济南、江苏宿迁等地发现了斑马线电子警察。这些电子警察是海康威视开发的面部检查行人无视红灯交通管理警报系统,可以对无视红灯的人展开面部抓拍、提取面部特征,将数据送到后端的海康面部信息综合应用于系统,构建面部动态检查、动态警报等功能,无视红灯的过程也不会被路边的大画面动态暴露。通过该视频分析、运动跟踪、面部检测和识别技术在智能交通领域的新综合应用,宿迁市行人和非汽车突破红灯的违法行为上升了70%。

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在为工作生活添加智能安全屏障之前,山东济南、江苏宿迁等地发现了斑马线电子警察。这些电子警察是海康威视开发的面部检查行人无视红灯交通管理警报系统,可以对无视红灯的人展开面部抓拍、提取面部特征,将数据送到后端的海康面部信息综合应用于系统,构建面部动态检查、动态警报等功能,无视红灯的过程也不会被路边的大画面动态暴露。通过该视频分析、运动跟踪、面部检测和识别技术在智能交通领域的新综合应用,宿迁市行人和非汽车突破红灯的违法行为上升了70%。2017年夏天青岛国际啤酒节期间,高峰期每天入园达10万人。

青岛开发区警方利用智能安全平台,首次将脸部识别系统应用于大型安全活动的空战。利用HD照相机捕猎脸部图像,可以在0.8秒以内瞄准嫌疑人,构筑图像识别成功率为98.1%,识别警报相近度为85%的效率高,捕获识别需要秒级反应,慢慢筛选和即时捕获技术支持。啤酒节开幕两周后,网上逃亡者22人,酗酒者11人,当场逮捕了5名扒手嫌疑犯,警察说零赶到现场。在重庆渝中区,当地警方用于智能化像比较系统,40个工作日内发现69名嫌疑人,比人工效率提高200倍。

以前,从几十到几百小时的监视录像中寻找重要的画面,只能用人力进行图像识别,就像海捞针一样,效率低,正确性也不能确保。在交通、公安、大楼甚至个人住宅等需要安全防范和维护的领域和场所,人工智能深刻印象地改变了安全行业的面貌,给人们的工作生活增添了智能安全障碍。成为现代安全领域的催化剂和助推剂安全行业具有数据信息量大、数据水平非常丰富的特征,现在安全监视领域已经进入数据大爆炸的时代。

专家认为,面对井喷式快速增长的视频监控数据量,停留在浅层分析识别的传统智能算法中,不能满足深层数据价值挖掘的市场需求。因此,人工智能越来越了解安防行业的落地水,目前广泛应用于公安系统的身份筛选、追踪、侦察调查、民生服务等业务。浙江大学计算机学院人工智能研究所教授李玺说,安全领域非常复杂,电子锁、指纹形同虚设、监视摄像头、传感器、警报器等属于传统安全领域的硬件设备。

传统的安全主要是视频安全,眼见为实,视觉信息相对最重要。传统的安全只是产生数据的设备,不能进一步分析数据产生价值,数据也必须由人加载、分析,效率低。人工智能通过一系列软件和算法,提高效率、精度和复盖率,从大量数据中挖掘出有效信息,成为现代安全领域的催化剂和推进剂。

李玺说,最直观的例子是脸部识别,这种通用技术与安全融合,可以解决问题安全的痛点。例如,一个城市有20万台照相机,光靠人力显然看不见。人工智能还可以开展粗加工,包含转发视频、检测核心事件、剖析堵车状况、对信息开展有效人群等。

人工智能的优势还需要扩大人的能力界限。例如,分析20万台照相机加载的信息,构成正确的分析报告书,协助人们的决定。另外,通过人工智能算法,在收集视频时正确捕捉最重要的画面,正确捕捉人的脸、车辆的牌照等,这些画面首先传输到后端的智能分析系统,需要很多人工干预,分析迅速正确。安全可以说是人工智能最没有市场前景的领域。

海康威视研究院智能算法部负责人孟祥广指出,视频监视的高清化和网络化,以及大体数据,为人工智能取得了坚实的基础。同时,为了解决大量监控视频中多馀数据淹没少数有价值数据的问题,在行业数据更丰富的趋势下,需要更智能的产品来解决问题视频体积急剧增加带来的有效分析问题。传统的安全技术和系统没有一定的智能化,但下一代人工智能带来了更加霸权的变化。专家回答说,传统的智能算法一般是人工设计的特点,具有相当大的主观性,依赖于设计者自身的经验和技术水平。

深度自学算法具有机器自动从数据中自学的特点。因此,基于深度自学算法的人工智能可以很好地解决许多传统智能算法无法解决的问题,给安全领域带来巨大变化:精度高,环境适应性强,识别种类丰富。

据图科技CEO朱龙介绍,从2014年到现在,人工智能算法的精度从十万分之一上升到十亿分之一,脸部识别算法的精度急速增加了几万倍。随着算法精度的提高,人工智能技术逐渐水平,人工智能+安全不再降低安全水平,最后从人防升级为机防的智能预防警报。

这也是五谷丰登城市的基础和大脑,对世界安全行业具有跨越时代的意义。应用于场景使人工智能研究的理解和深化越来越丰富,给安全行业带来的变化也更加惊人,应用于场景。

海康威视高级系统技术人员吴良军指出,人工智能+安全行业未来的发展趋势主要反映在两点上:一是面部识别在生物识别领域成为主流。在生物识别领域,目前指纹识别仍占主导地位,但由于指纹不易磨损,造假成本低,长年稳定性和安全性无问题的虹膜识别安全性最低,但高成本短期内无法大规模推进。人脸识别因其非接触性、非强制性、低并发性而应用于场景更加丰富。


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