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　 經(jīng)過十多年的平安城市建設，中國已經(jīng)成為全世界最大的安防市場，視頻監(jiān)控，防盜報警系統(tǒng)，倍加信門 禁 系統(tǒng)作為安防系統(tǒng)中不可或缺的重要組成，正日益發(fā)揮更加重要的左右。在平安城市等重點建設項目的背景下，安防已成為人工智能最為重要的落地場景之一。
 
隨著平安城市建設的推進和深化，目前新建視頻監(jiān)控，防盜報警系統(tǒng)，倍加信門 禁 系統(tǒng)項目隨著建設規(guī)模的逐步擴大和人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)技術的興起，平安城市應用正逐步向大數(shù)據(jù)應用等方向轉變。
 
視頻監(jiān)控，防盜報警系統(tǒng)，倍加信門 禁 系統(tǒng)作為最重要的數(shù)據(jù)資源之一，遍布城市大街小巷的攝像頭，防盜報警，每天產(chǎn)生了大量資料，不僅為社會治安穩(wěn)定發(fā)揮作用，也為智慧城市和物聯(lián)感知提供信息支撐，但這些資源資料目前還停留在事后查看層面，沒有被充分利用起來，如果能被用戶快速消化使用，成為更有價值的情報數(shù)據(jù)呢？讓用戶從這些數(shù)據(jù)中自行尋找線索，不僅占用了大量的人力、物力、和時間，同時用于個人能力的差異也會導致針對信息的認知偏差。例如針對卡口實現(xiàn)了主干道的車輛識別，覆蓋面有限，其他活動目標及特征無法獲取，大多依靠人工進行收集和處理，難以結合時空數(shù)據(jù)進行快速檢索和行為研判。
 

 
如何解決海量視頻監(jiān)控，防盜報警系統(tǒng)，倍加信門 禁 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)與人為分析瓶頸之間的矛盾是產(chǎn)業(yè)技術升級的主要方向。安防行業(yè)多年前就將智能化作為主要發(fā)展趨勢，不僅僅視頻分析，連帶倍加信人 臉 識 別門禁，智能防盜，機器人乘梯等也是人工智能重要熱點之一。
 
今天，城市里的數(shù)據(jù)非常豐富，其中攝像頭的數(shù)據(jù)量非常大，可以挖掘出巨大的價值，可以解決城市管理中的諸多難題，我們希望把視頻圖像里面的內容和目標自動轉換成結構化數(shù)據(jù)，讓每個人都能直接連接人，車，事這幾類主要信息。例如車型，車款，車牌號碼，車輛顏色，人，騎車，性別，年齡等。有了以上數(shù)據(jù)就能進行決策和優(yōu)化。
 
目前而言，原先的智能分析技術一直存在識別準確率低、場景時應差，識別種類少等問題。深度學習通過大量數(shù)據(jù)訓練來建立輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間的映射，通過人工智能來自動處理海量監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)，解決以往的技術瓶頸。
 
隨著智能需求日益增多，更多的數(shù)據(jù)采集和計算未來都將在前端進行邊緣節(jié)點計算，前端初步處理分析后回傳到云端進行深度分析，前端智能和云端智能并不矛盾，可根據(jù)客戶的具體需求靈活組合，實現(xiàn)更智能的分布計算，提供差異化的智能家居方案。