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基于AI的深度认知技术在安防领域的应用与前景

时间:2019-10-12 09:22:54   来源:金鹏电子信息机器有限公司

[法安导读]    1 人工智能将在安防领域发展空间巨大  人工智能在安防领域的应用主要分为警用、民用两个方向 其中,在公安领域,可以通过海量数据提取

  1.人工智能将在安防领域发展空间巨大

  人工智能在安防领域的应用主要分为警用、民用两个方向.其中,在公安领域,可以通过海量数据提取线索、锁定目标轨迹;在交通领域,可以通过分析交通流量、提升通行效率;智能楼宇及园区领域,可以通过智能监控建筑安防、降低能耗;民用安防领域,则通过提供差异化服务实现人性化管理.在市场上,人工智能当前还处于应用前期,这注定其处于较高的价位,如要进行大面积应用,必然会对其价格提出较为适宜的要求。随着人工智能在安防领域的大面积应用,必然会催生更加适合应用场景的技术创新,使得人工智能能够适应多种应用场景,真正实现落地实用。

基于AI的深度认知技术在安防领域的应用与前景

  2.深度学习和高效计算加速人工智能在安防领域落地

  支持人工智能在安防领域内得以落地的关键技术就是深度学习与高效计算。众所周知,由于深度学习的出现使得人脸识别技术得到突飞猛进的发展,由原来的实验室阶段一跃成为现场可使用的技术,但是深度学习带来的另外一个负面效应就是超大计算量。由于传统的CPU不适合并行的图像运算,使得人脸的解决方案面临高昂的代价,而GPU(或TPU)等高密度计算的出现极大地缓解了深度学习对计算资源的需求,使得人工智能最终实现落地。

  3.人工智能在社会综合防控的前景

  健全社会治安形势分析研判机制,情报主导警务的理念,利用人工智能对重点人员、重点车辆、重点物品所产生的海量监测数据进行实时收集、处理、挖掘,并通过机器学习的方法对数据进行建模,建立健全社会治安情报信息分析研判机制,定期对社会治安形势进行分析研判。加强对社会舆情、治安动态和热点、敏感问题的分析预测,加强对社会治安重点领域的研判分析,及时发现苗头性、倾向性问题,提升有效应对能力。建立健全治安形势播报预警机制,增强群众自我防范意识。

  4.人工智能在智慧安防的应用前景

  安防本身业务应用的需求决定了安防人工智能市场的潜在需求巨大。智慧安防技术主要由人工智能算法、高性能计算、分布式计算和存储、大规模运维等构成。其中视觉智能算法主要涉及人脸识别、车辆车型识别、文字识别、目标跟踪、图像特征搜索等技术。

  应用先进的人工智能算法,包括深度学习、统计建模技术,创新性的解决技术和应用结合的难题,能有效处理大规模样本(亿级训练样本)和少量训练样本的机器学习问题。 未来人工智能将在智慧城市中得到更加广泛的应用,是智慧安防的下一个技术发展风口。

  智慧城市需要智慧的躯体和智慧的大脑,推进城市超脑工程建设,结合云计算、大数据、可视化运行平台、基于实景地图与MR展示的智能分析应用的建设,让人工智能在大数据环境下充分发挥碎片化大数据的认知机理,通过深度学习,让机器能理解和会思考,有效整合各部门所掌握的全市经济社会信息资源,满足政府业务对数据资源共享需要,进而提升形势分析预测水平,对政府在发展规划、投资布局、资源环境、管理创新,科学决策等业务提供强有力支持,提高了政府部门掌控全市经济社会发展态势的能力。

作者:曹志雷、教颖辉
编辑:广汉

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