2012年，AI技術(shù)的應(yīng)用安防市場(chǎng)中獲得了規(guī)模性落地式及應(yīng)用，人工智能技術(shù)逐漸促進(jìn)傳統(tǒng)式智慧安防產(chǎn)業(yè)鏈演變和創(chuàng)新。前面信號(hào)的功率收集和探測(cè)設(shè)備中逐漸添加AI處理芯片，根據(jù)自動(dòng)識(shí)別并挑選圖象然后再進(jìn)行傳送，減少傳送空間和時(shí)間減少時(shí)間;后面解決服務(wù)平臺(tái)可以同時(shí)解決的前面有關(guān)產(chǎn)品數(shù)量大幅增多，畫面質(zhì)量和鑒別精確度都顯著提升。
AI技術(shù)應(yīng)用變成安防領(lǐng)域一個(gè)重要的發(fā)展方向
2009年AI技術(shù)性先是在多領(lǐng)域基本運(yùn)用。在其中，安防監(jiān)管是人工智能技術(shù)開(kāi)始規(guī)模性造成經(jīng)濟(jì)收益的行業(yè)，也成了很多AI技術(shù)性研發(fā)公司的突破口。2012年，新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展布局的頒布促進(jìn)諸多安防公司逐漸落地式安全城市與智慧城市基本建設(shè)，此外，天網(wǎng)工程和雪亮工程等國(guó)家新政策總體促進(jìn)了AI安防的高速發(fā)展，越來(lái)越多AI和CV企業(yè)逐漸將智慧安防行業(yè)做為其核心發(fā)展趨勢(shì)點(diǎn)之一。
就目前市場(chǎng)的發(fā)展速率來(lái)說(shuō)萬(wàn)億元總體目標(biāo)好像不會(huì)太難完成，但是隨著AI科技的普及化，傳統(tǒng)式智慧安防早已無(wú)法完全達(dá)到人們對(duì)安防精確度、普遍度與質(zhì)量的要求。
在2017年，安防系統(tǒng)軟件每日所產(chǎn)生的大量圖象和視頻信息導(dǎo)致了很嚴(yán)重的信息多余，鑒別精確度和效率不足，而且可運(yùn)用的行業(yè)比較局限性。在這個(gè)基礎(chǔ)上，智慧安防逐漸貫徹到用戶需求上。優(yōu)化算法、算率、數(shù)據(jù)做為AI+安防持續(xù)發(fā)展的三大要素，在產(chǎn)品落地上主要表現(xiàn)在視頻結(jié)構(gòu)型(對(duì)視頻數(shù)據(jù)的識(shí)別獲取)、生物識(shí)別技術(shù)(指紋驗(yàn)證、面部識(shí)別等)、物件特征識(shí)別(停車場(chǎng)車牌識(shí)別系統(tǒng))。
視頻結(jié)構(gòu)型：充分利用機(jī)器視覺(jué)和視頻監(jiān)管統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)監(jiān)控?cái)z像頭拍錄的圖像序列開(kāi)展實(shí)時(shí)分析，包含目標(biāo)檢測(cè)、總體目標(biāo)切分獲取、目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)跟蹤，以及對(duì)于監(jiān)控場(chǎng)景下目標(biāo)行為的認(rèn)知與敘述，了解畫面具體內(nèi)容及其客觀性情景的內(nèi)涵，進(jìn)而具體指導(dǎo)并整體規(guī)劃行為。
生物識(shí)別：利用人體固有生理特性和行為特點(diǎn)去進(jìn)行個(gè)人信息評(píng)定。面部、指紋識(shí)別、虹魔三種鑒別方式就是現(xiàn)階段較廣泛生物識(shí)別技術(shù)方法，三者的一起使用促使商品在便利性、可靠性和唯 一性上都獲得了確保。
物體識(shí)別系統(tǒng)軟件：判斷一組圖象數(shù)據(jù)中是否包含某一特定物質(zhì)、圖像特征或平衡狀態(tài)，在特定環(huán)境里處理特殊目標(biāo)鑒別?，F(xiàn)階段物體識(shí)別能做到的是簡(jiǎn)易圖形鑒別、人體識(shí)別、包裝印刷或筆寫文檔鑒別等，在安防行業(yè)比較典型的運(yùn)用是停車場(chǎng)車牌識(shí)別系統(tǒng)，根據(jù)外接設(shè)備開(kāi)啟和視頻觸發(fā)兩種形式，收集車子圖象，自動(dòng)檢索車牌號(hào)。
友情鏈接：
