nos últimos anos, com a ajuda de capacidades básicas como redes, dados, computação, chips e algoritmos, com a contínua maturidade de tecnologias e aplicações como a internet das coisas, análise de big data, inteligência artificial, principalmente visão computacional, vídeo análise estruturada, a introdução de tecnologias de inteligência artificial, como a aprendizagem profunda de imagens de vídeo, o in-depth mineração de big data de segurança pública e big data social, o nível de inteligência de segurança pública urbana continua a aumentar. "AI + smart Segurança" está se tornando um ponto importante para o desenvolvimento da indústria de segurança.
Com a aplicação contínua de tecnologias como ai e big data na área de segurança. A tendência de desenvolvimento futuro da segurança inteligente se manifesta principalmente em três aspectos:
(1) A combinação de ai e front-end dispositivos de detecção, fornecendo front-end recursos de computação de ponta, você pode front-end algumas funções de análise inteligente, como reconhecimento de retrato, reconhecimento de veículo, reconhecimento de comportamento, etc., que não só atendem à aplicação inteligente de segurança urbana em múltiplos cenários de subdivisão, mas também para reduzir a pressão de transmissão de dados na rede e a dependência do data center através da marginalização da computação e dos dados, e melhorar a eficiência inteligente de toda a rede.
(2) O 2030 relatório de vida da inteligência artificial divulgado pela universidade de stanford, nos estados unidos, avalia de forma abrangente o desenvolvimento da inteligência artificial e relaciona homem-computador compensação mútua e sistemas colaborativos inteligentes aprimorados como uma das tendências de desenvolvimento importantes do futuro AI. Humano-robô colaboração colaboração inteligente requer recursos de reconhecimento de máquina baseados em modelos de estado humano, homem-máquina capacidades de compartilhamento de conhecimento baseadas em mapas de conhecimento e multi-pessoa, multi-máquina recursos de planejamento global baseados em raciocínio inteligente. no campo da segurança inteligente, homem-máquina sistemas podem desempenhar um papel em cenários como comando remoto de emergência, busca conjunta e resgate em cenas de acidentes e operações em áreas não acessíveis por humanos, permitindo o reconhecimento ativo de homem-máquina organizações e coordenação mútua. Para Por exemplo, em um ambiente crítico, os cidadãos podem enviar sinais de ajuda aos sistemas de vigilância por vídeo por meio de gestos.
(3) segurança big data coleta dados vários departamentos e vários sistemas em diferentes momentos. A falta de recursos de análise de dados globais limita severamente a aplicação de dados de segurança. no futuro, permitindo o processo de aprendizado de máquina em tempo real, em escala ultra grande, em escala real, fonte múltipla dados que os humanos não podem entender, entender regras ocultas complexas de dados massivos e, finalmente, ser capaz de formular estratégias ideais uma perspectiva global são as principais direções para o desenvolvimento de segurança inteligente.
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