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深度学习触发AI安防行业动态分析,AI+安防最先布局

时间:2018-07-07 08:01来源:δ֪ 作者: 点击:

在过去的5年里,计算能力的巨大进步引发了人工智能安防行业动态分析,谷歌母公司字母表、亚马逊、苹果、像脸谱网和微软这样的技术巨头正争先恐后地进入。。特别是从去年开始,人工智能机器人就开始了。,人工智能的兴趣达到了一个新的高峰。。其实,人工智能的发展可以追溯到60年前。,但出于技术原因,一些安静的原因,直到深入学习的出现,让人工智能再度高涨。

深学习再次点燃人工智能 重点领域的安全

深度学习触发AI安防行业动态分析,AI+安防最先布局

什么是深度学习?

深度学习是机器学习的方法之一。,而机器学习则是让计算机从有关我们周围世界或其中某个特定方面的范例中学习,使计算机更智能的方法。在所有机器学习方法中,深刻的学习是最独特的。,因为它的灵感来源于我们对嗡嗡声的探索和研究。。深度学习试图让计算机学习许多不同层次的抽象,这可能就是这样一个系统如此成功的原因。。

为什么安防行业是深层次学习的重点?

安全领域是一个在一个平台上产生大量数据的行业。,近两年来,在人工智能技术的支持下,这些数据创造了新的意义。,为传统产业的安全解决更多的问题。

证券业作为一个天然的训练场和应用领域的应用,迫切需要将人工智能应用于这一领域。,基于安全产业的自然属性,安防行业已经在人工智能深入投资。对市场不敏感,主流设备解决方案供应商已经制定了他们的布局。,凭借自己在保安行业的深耕经验,所有的结果都是在地面应用中取得的。。其中,深度学习的成就尤为突出。,成为点燃人工智能发展的关键技术。

深度学习的主要研究领域是语音识别和视觉。,把全方位的学习应用到各个方面,可以在不同的领域进行不同的技术创新。。对于拥有大量视频和图像资源的安全行业,深度学习与安全的结合具有更高程度的协议,图像与视频分析,包括:

在图像分析方面,例如,人们熟悉面部识别。、文本识别与大规模图像分类,深度学习极大地提高了复杂任务分类的准确性。,图像识别、语音识别,语义理解正确率显著提高。

面对面,可以实现人脸检测、人脸关键点定位、身份证的比较、聚类和人脸属性、生活检查等。在智能监控,可以是男人、机动车、对非机动车视频结构化研究。

——在文字方面,小票识别、信用卡识别、车牌识别,这是通过深层学习算法实现的。。同时,在图像处理的过程中,在去雾、超分辨率、去抖动、去模糊,HDR、设计了各种智能滤波器的深度学习算法。。

证券行业的深度研究主要集中在身体分析方面。、人体特征提取技术、车辆分析(车辆识别技术)、车辆特征提取技术、行为分析(目标跟踪检测技术)、异常行为分析技术、图像分析(视频质量诊断技术)、视频摘要分析技术)四个模块。随着深度学习算法的突破,目标识别、物体检测、场景分割、特征分析与车辆属性分析智能技术,已经取得突破性进展。。

ai 安全趋势罢工

根据前瞻产业研究院《中国互联网+安防行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示,近年来,随着对安全的需求日益增长。我国安防行业市场规模从2010年的2350亿元增长到2016年的5400亿元,年增长率为15%。

值得一提的是,与传统的安全手段相比,新一代的安全技术是使用人工智能。、云计算、大数据、物联网、移动互联技术,实现多元化的快速发展,人工智能 安全带来了一个更加聪明的安全时代。。

据中安协发布的《中国安防行业“十三五”(2016—2020年)发展规划》,第十三个五年时期,证券业将规模化、自动化、智能化改造升级。到2020年,证券企业总收入达到8000亿元左右。,年增长率超过10%。。

未来4到5年,安全将进入人工智能快速发展的时代。闫夏青,国内安全科技副总裁,安防行业基本完成了现场英特尔的改编;2017年、2018年将进入以深度学习为基础的人工智能阶段;到2019年、2020将全面进入数字化智能阶段。最终,数字智能阶段之后,安全行业的人工智能将是全面的、全IT大数据服务平台完美对接,安全也进入了智能时代。。

除了赢得业界巨头的积极响应,ai 安全也有国家一级的政策增长。。

2016年6月份,互联网人工智能三年行动实施计划,将人工智能安全关键应用领域的延伸和。该项目提出,智能安全提升工程的实施,鼓励证券企业与互联网企业合作,集成的图像和视频的准确识别的研究与发展、生物特征识别、许多技术,如编码识别的智能安防产品,促进安防产品的智能化、集约化、网络化。

结语:现阶段,不仅安全行业,越来越多的行业和企业在深度领域进行探索。。当然,我们也期待着深入学习的影响,甚至,更智能的安防产品可以迅速应用于地面。,提高城市安全系统的工作效率!

文章从C114中国通信网传输

(责任编辑:admin)
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