人工智能+安全应用程序的分段
作者:admin | 发布时间:2019-05-03 14:20 | 浏览次数:

针对具体应用行业,目前的人工智能+安全技术在公安,交通,建筑,金融,商业,民用等众多领域具有较好的应用前景。例如,在公共安全领域,它主要涉及图像检测,大数据预判和预警;在交通领域,基于交通参与者和车辆的识别,捕获交通非法车辆,获取交通信息,并实时分析城市交通状况。通过合理配置资源,提高城市道路交通效率,利用人工智能技术在商业建筑中实现人,车,物的实时监控,实现属性分析和人口统计。

人工智能+安防应用的细分市场浅析

1.在智能警务中的应用

作为安全的关键应用领域,公安行业正在依靠信息传感,云计算,人工智能等技术的不断发展,推动公安信息化和智能警务建设。人工智能在其中发挥着越来越重要的作用。

公共安全行业用户的迫切需求是在大量视频信息中找到嫌疑人的线索。人工智能在视频内容的特征提取和内容理解方面具有天然优势。在检测和识别人,车辆和物体的过程中,目前广泛使用基于深度学习的图像识别技术。在公安工作中,人脸识别技术被用于检查和控制,嫌疑人识别,人像识别和关键点。现场访问控制等领域取得了良好的应用效果。

将现有的安全监控系统集成到基于深度学习的人脸识别算法中,实现系统的智能升级。系统平台数据库侧重于案件的仓储,实现了居民人口,临时常住人口,重点人口和逃亡人员身份认证的形象比较,为户籍管理,公安管理,刑事侦查等提供了大数据。其他罪行。分析技术手段。

2.在智能交通中的应用

在城市交通领域,简单的车牌识别技术已不能满足实际需求。该行业渴望更快,更准确地提取越来越多的车辆信息。除车牌号外,还有车辆标签,车身颜色,车辆品牌,车型,车辆特征等。支持基于车辆外观特征的快速检索。这些特征在刑事案件调查,交通事故处理,交通事故逃逸和非法车辆自动记录等领域具有广泛而紧迫的应用要求。

大数据分析技术和基于深度学习的图像识别技术解决了城市公共交通安全管理面临的各种困境。对于非法车辆的捕获,我们不再仅仅依靠车牌识别技术。通过计算机视觉技术,图像处理和海量数据分析以及深度学习培训,我们可以依靠前端设备或其他设备收集的车身颜色,车灯和标识获得特性,从而获得更高的识别率和实现检索目标车辆。

3.在智能社区中的应用

社区是城市的基本空间,也是社交互动的重要场所。随着人口流动性的增加,社区中人,车,物的信息重叠,数据量大,传统的管理方法难以获得有效的社区安全控制。社区管理与人民生活服务密切相关。它不仅需要管理方面的技术升级,还需要大数据下的社区服务。

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