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苏州钻之冠智能化监控设备人工智能化,安防行业发展的必然趋势

对于安防行业来说,海量的数据并没有意义,经过挖掘和分析后的数据才有价值。进入到安防大数据时代,安防系统每天产出的海量数据,仅仅依靠人工来进行分析和处理变得越来越困难,众多原因的推动之下,使得安防行业对利用深度学习进行数据处理和深度挖掘的需求日益迫切。

再加上,公安、政府、交通等这些代表性的行业也都对安防的智能化提出了强烈的诉求。其中公安行业用户迫切需要在海量的视频信息中,发现犯罪嫌疑人的线索;而交通行业用户迫切需要能迅速检测运动对象,识别人、车属性信息。安防行业亟需一种新的方法来进行数据信息的提取和分析,而基于深度学习的人工智能尤其擅长处理海量数据。安防行业的海量数据以及对海量数据的处理需求,使得安防行业成为了人工智能绝佳的训练场所和应用领域,甚至有望成为AI迈向产业化应用的首个突破口。

然而,与安防行业迫切的需求以及厂商火热的热情相对的是,用户的态度热情不高。这其中有部分是被早年“智能分析”伤害的后遗症:数年前开始,安防行业就意识到了数据挖掘和分析的市场痛点,开始发展智能分析。但是由于传统智能受限于芯片与算法的发展,一直难以取得令人满意的突破。

传统智能识别准确率低、设备环境适应性差等问题困扰着安防智能应用的普及。而更严重的是有部分不良厂商,自身没有相关技术却吹得天花乱坠,伤害了用户的感情,使部分用户一朝被蛇咬十年怕井绳,对人工智能保持着敬而远之的态度。

对于有人工智能需求的用户来说,这已经是应用智能安防最好的时代。安防行业作为深度智能绝佳的应用场所,早就有敏锐的安防企业看到了安防智能化的巨大市场,积极布局人工智能,而且获得了不错的成绩。近两年,基于深度学习的人工智能在安防市场的应用越来越深入,尤其是车牌识别、人脸识别等技术得到了大规模的应用,并获得了非常不错的应用效果。

对于用户来说,人工智能技术的应用能否真的提升效率,而不是浮于表面的漂亮概念,才是最重要的。而因为智能化应用的特殊性,只靠单个产品,并不能真正带来巨大的效果提升,实现人工智能的安防应用,对用户来说,必须是整体的解决方案才有价值。这意味着用户对于项目的整体智能化需求更加明确。

以公安行业的应用为例,公安行业用户的迫切需求是在海量的视频信息中,发现犯罪嫌疑人的线索。而这个需求的实现,需要智能的前端摄像机,通过实时分析视频内容,检测运动对象,识别人、车等属性信息;然后需要汇总海量的城市级信息到后端人工智能的中心数据库进行存储,再利用强大的计算能力及智能分析能力,对嫌疑人的信息进行实时分析,最终给出最可能的线索建议。再比如,一个成熟的金融智能化方案,单点的智能化最后必须嵌入到银行的系统中,与其他安防设备一起,如报警主机、门禁、IP对讲等,通过软件平台进行综合管理,才能真正实现智能化系统的价值。

对于人工智能的行业化应用来说,算法、芯片以及大量的数据训练,确实是发展的重要因素,但是能不能有效地把技术与应用场景有效结合起来,形成切实可行的整体解决方案,才是决定“AI+安防”是否能切实发展最核心的因素。如果一项技术无法依赖在数据处理技术上面的优势,去实现产品到商品的转变过程,那么技术的发展并没有实际的应用意义。

出于对市场的敏感,主流的设备解决方案供应商已经发力布局已经纷纷入局,凭借其各自深耕安防行业的经验,都在应用落地取得了不俗的成绩。因此,对于用户来说,安防行业深度智能正当时,无需再等待,现在已经是智能安防应用最好的时代


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