人工智能在安防领域的聚变

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随着人工智能技术日益进步和不断下沉,AI在泛安防领域的需求越来越强劲。面对激烈的市场竞争,需要具有平衡通用性和特殊性的能力,通过不断将不同细分场景的应用整合,满足日益复
随着人工智能技术日益进步和不断下沉,AI在泛安防领域的需求越来越强劲。面对激烈的市场竞争,需要具有平衡通用性和特殊性的能力,通过不断将不同细分场景的应用整合,满足日益复杂的场景建设和智能化管理需求。

人工智能在泛安防领域如何聚变?人工智能需要结合 IoT平台和应用 、 边缘计算设备 才能聚变。

图像人工智能的两个特点:

通用性和特殊性的平衡。如,宇泛智能智慧校园的人脸识别系统,因为学生面部及体态变化较快,需要在通用性和特殊性之间平衡,这就需要通过专业的算法、数据和策略来实现;

算力需求从低到高。目前,出入口控制设备具有的算力远高于实际需求。我们采用算力合理配置的方法,将成本降到与传统静态识别同等价格的程度,另外推理和训练对算力的需求也不在一个量级。

目前我们在算法方面有几个创新,小学生的人脸识别算法,通过结合实际场景不断打磨算法、提升策略,识别率上升明显;对于工地场景也有专用的算法模型。宇泛智能面向线下的产品非常多样,从适应恶劣环境的工地,到办公,再到学校,产品线齐全。

IOT平台和应用

聚变为什么需要IOT平台和应用?我们需要从两个方面考虑:

从商业角度考虑,需要从满足客户需求,为用户带来价值和便利的方面来评判,算法、设备需要在解决方案应用中才能发挥价值。

从安防领域的方案能力考虑,碎片化、定制化需求过多,每家客户的需求不同,需要平衡规模化和定制化的能力,这就需要合理的平台架构。

IOT平台和应用的发展趋势是设备联网、数据互通、方案整合,设备联网和数据互通是共同发展的。我们的智慧工地、智慧校园、智慧社区等方案,将设备整合并对接平台,向所有第三方提供完整的人脸识别的通用能力,为各行各业通用场景赋能,用户购买人脸识别设备后,通过简单的对接便可将设备能力、SaaS能力接入自身业务系统中,大大降低项目成本。

边缘计算设备

人工智能规模化落地的重要环节,首先需要边缘计算设备,如果系统方案只有云端识别,在实际应用中遇到网络问题时就会让通行受限;其次需要硬件、OS、APP、算法的研发等能力,这些能力缺一不可,如果缺乏任一个能力因素,就很难响应用户的定制化需求,成本控制和产品质量也难以保证;第三是产品稳定的高要求和需求的碎片化,不论从软件还是硬件,都需要通过组件化和模块化的方式完成。

目前宇泛在边缘计算设备方面不断积累OS能力、图像能力和产品化能力,能够在较短时间内满足集成商项目的需求。

技术应用的边界

不论是人工智能还是其他的技术,除了要考虑其推动社会的进步,还要考虑它的危害。以纪录片《手术两百年》中用到的X光为例,X光出现之初,由于认识不全面,该技术作为娱乐来应用,一段时间内为人们带来了巨大的危害。希望大家能够从各个角度考虑人工智能对我们的影响。

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人工智能在安防领域

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