湖北82寸LED监视器工厂直销

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 AI是Artificial Intelligence的缩写，通常被称为人工智能。人工智能是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能，是指通过计算机实现的智能。

AI＋安防场景分析

从应用的场景来看，部署场景将人工智能分为4种类型：

1）“点”布防，以卡口、出入口的身份认证为主，应用于车站、机场、酒店等关键节点；

以人脸图像识别为代表的生物特征识别功能在当今社会中扮演着越来越重要的角色。小到刷脸打卡，通过门禁，车站机场安检，大到犯罪嫌疑人追踪与金融交易，生物特征识别均存在着广泛的应用空间。生物识别技术中指纹识别、虹膜识别、手势识别等技术虽然在部分领域存在着一定优势，但他们一个共同的缺陷在于这些技术均仅限于“主动识别”功能场景，即识别对象必须“主动配合”识别过程，例如伸出手指、双眼或者做出特定行为。而人脸识别则是一种既可以实现“主动识别”又可以应用于“被动识别”场景的生物识别方案，因此具有更广阔的应用空间与市场。从识别技术上而言，单点布防的场景主要以静态识别为核心技术，系统通常可以完成“人脸图像＋身份证＋局端数据”三者比对并完成身份验证，众多安防企业已经完成技术迭代，实现高于99％的识别率，接近虹膜识别准确率，可以实现金融安防级别的应用。

2）“线”布防，以道路监控为主要部署场景，结合车辆识别和人脸识别；

ITS系统是人工智能实现把各个点连成“线”的重要应用场景。在这个领域负责采集有关道路交通流量的各种参数，例如车流量，车速，车型，排队时间和长度等。随着人工智能技术的不断进步，基于车辆识别的识别类算法可大幅降低道路信息监控系统的技术门槛，提高道路执法效率。相对于其它交通流量检测技术而言，人工智能技术所具备的优势包括：

1．识别范围广：视频检测可以检测较大的交通场景面积，并通过通讯技术实现网状监控体系；

2．部署容易：相对于其它检测方法，投资少，费用低；视频传感器等设备，例如摄像头，易于安装和调试，且对路面设施不会产生破坏；

3．采集数据多：使用AI技术可以采集到更多的交通流量参数，实现动态数据分析；

4．便于执法：实现了更多执法功能，例如套牌车分析、交通违章监控等。

目前运用人工智能的图像识别技术，通过安装在道路旁边或者中间隔离带的支架上的摄像机和图像采集设备将实时的视频信息采入，经过对视频图像的实时处理分析得到各种交通信息，如车辆的流量、速度、交通密度、车型分类、车辆排队长度、转弯信息等。图像识别目前已经能够胜任识别车牌，车辆颜色，车辆品牌，车辆类型（SUV，普通轿车，皮卡等），车辆型号（类似于9代雅阁，8代雅阁等），以及驾驶员是否使用安全带及接听手机等行为。

3）“后台”分析，以视频结构化语义理解为基础的断文识字、智能案情分析、统筹资源调配。

有别于前三种依赖于图像识别技术的安防领域，智能案情分析系统是一种基于人工智能自然语言处理（NLP）技术的语义理解分析系统。NLP技术通常可以将一段对事实陈述的文字进行结构化分析，拆解并分离出其中的时间、地点、人物、事件要素等一系列结构化数据，并进行模糊比对形成专业的语义理解数据库。公安机关坐拥庞大的文字卷宗档案及数据库，警方需要对卷宗进行查阅和分析时，往往需要动用大量警力，进行人工文档筛查。而警务语义理解技术，可以有效的对已有的电子卷宗进行智能检索，寻找案件中的蛛丝马迹，协助警方破案。例如，有经验的警官通常对特定案件，如盗窃案件，有着独特的理解。根据实战的经验，警官可以对案件的要素，如作案时间、作案手段、受害对象等，进行分类。根据这些分类，警方往往可以进行串并案操作，丰富犯罪嫌疑人的行为特征，实现快速破案。

接下来会怎样？

人工智能能带来数量众多、意义重大的收益。很多收益是看得见的，从人脸识别到案情分析等。还有一些收益虽然不那么明显，但也会对日常业务流程和消费者服务提供更强大的能力和效率。与任何范式转变过程一样，有时过高的期望可能会超出短期内所能实现的潜力。我们期待着未来某一时刻，人们对AI的幻想能够彻底幻灭，随之而来的将会是长期、持续的价值认可，因为AI学习已经被用于改善并革新现有的系统。在历史上，工业革命曾通过新的电力和传送方式改变了生产和交流方法。第一次工业革命在十八世纪八十年代使用蒸汽机驱动了机械化的生产过程；第二次工业革命在十九世纪七十年代使用电力推动了商品的大规模量产；第三次工业革命在二十世纪七十年代使用电子和软件技术实现了生产和交流的自动化。今天，随着AI逐渐“蚕食”整个安防监控领域，我们创造价值的主要来源已成为信息本身的处理。通过用更智能的方式完成这样的工作，AI将低调地为安防带来效益和历史意义。