最新动态 latest News
全国统一咨询热线: VIP:0898-66889888

智能安全领域的三大类别和四大难点:智能仓储

2019-01-26

2。 安全监控具有事先预防、过程中响应和事后跟踪的逻辑要求。 人工智能可以为这个问题提供新的解决方案。。

3。 据统计,证券市场在201年保持两位数的增长。1 - 2016年,预计2016 - 2020年将继续增长,年复合增长率为7。 到2020年,证券市场的年销售额将达到315。 十亿美元。。 鉴于如此大的市场规模,人工智能长期以来一直在“搅动”!

就技术要求和市场规模而言,安全领域是人工智能最快、最好的“着陆点”。。 传统的安全监控虽然实现了录像功能,但不能准确识别视频中的人、物和场景。 具有视觉的智能视频监控系统可以完全改变这种情况。

智能视频监控系统的分类

2。人体和物体轨迹的识别; 目前,有许多细分,主要包括虚拟警戒线、虚拟警戒区、自动PTZ跟踪、人口统计、交通流量统计、物体的出现和消失、人员的突然奔跑、人员的突然聚集等。这种技术,除了定量统计,一般是判断某个过程,一旦发现异常情况,比如有人进入警戒区,广场的东北角有人迅速聚集,等等。,会发出报警信息,提醒值班监控人员注意相应的热点。目前,这些功能主要应用于安全智能仓储城市建设、商业监控等行业。

3。环境影响的判断和赔偿: 可以在复杂的背景环境中实现正常的监控功能。环境影响主要包括恶劣天气,如雨、雪、雾、夜间低照度、相机遮挡或偏移、相机抖动等。智能视频监控系统技术的应用可以在恶劣的视频环境下实现正常的监控功能。当受环境影响的视频不清楚时,尽快找到图片中的人,或者在判断相机的偏移后发出警报。这种功能的关键技术点是,它可以在各种应用场合下稳定输出智能分析信息,并将环境对视频监控的影响降至最低。

随着高清、深度学习、云存储、GPU和物联网的发展, 进入人工智能着陆安全领域主要有两种方法:

1。从产品到技术: 传统安全领域的企业继续加快软硬件产品的智能化进程。

2。从技术到产品: 擅长算法的人工智能企业积极分配终端应用领域,如金融、公共安全、建筑公园等。

人工智能在安全领域的应用

1。公共安全领域

智能监控可以分析大量数据并实时提取有效线索,锁定犯罪嫌疑人或车辆的轨迹,并完成一系列任务,如跟踪、捕获和救援。这一过程涉及三个层次的应用:映射、实战和预判,以满足预预防、过程中响应和后跟踪的实际需求,这可以有效地预防和解决各种安全风险。

2。运输场

智能监控分析人员和车辆的密度分布和变化趋势,进行动态监控。通过调整红绿灯间隔和合理配置资源,提高了交通效率,为公众的顺利出行提供了良好的保障。

3。智能建筑和公园

门禁考勤系统采用生物识别技术,不仅可以区分工人和非工人,还可以降低建筑能耗。

4。零售

为经理提供远程可视化、客户数据收集和分析以及POS收银员监督。

5。民事安全中的应用

智能监控可以为每个用户提供不同的服务。以家庭安全为例。当家中无人时,智能监控系统进入保护模式。 当有任何异常时,会发出警报,并及时通知业主。尽管智能安全有着广阔的前景,但国内基础仍然相对薄弱,在应用过程中仍然存在许多障碍和困难。

人工智能在安全监控中的四大难点

1。环境适应性差

人工智能对视频内容的识别很容易受到环境变化的影响,如光照条件、天气因素、图像质量、目标尺寸、地面物体遮挡等。

2。数据隔离和分散

在传统的安全系统中,每个平台系统的数据开放程度低,共享程度低,因此很难进行多维数据融合分析。以人脸识别为例,为了提高人脸识别的准确性,仅仅增加算法的计算能力是不够的。还有必要扩大分析数据的范围,例如位置、社交、车辆、消费和其他可以收集的数据。通过这种大规模的多模态数据集成,可以实现目标跟踪和分析的目标。

3。对场景的理解有限

原因1 :专业知识和经验积累不足;

原因2 :在视频结构化的过程中,智能监控仍然停留在基于静态特征的单一场景环境中,很少涉及大规模场景的相关行为分析,也没有对动作和行为等动态特征以及它们之间的关系进行结构化。

微信扫一扫 首页 QQ咨询 诚意登记 Top