Rapporto sulla sicurezza AI, decifrare 8 tendenze e 8 scadenze del sistema di gestione dei parcheggi-Tigerwong

, La GPU viene utilizzata principalmente nel data center. Lo svantaggio è l'elevato consumo energetico. Nelle applicazioni di sicurezza, i chip GPU sono sostanzialmente monopolizzati da NVIDIA. I chip GPU nel settore della sicurezza sono monopolizzati da NVIDIA. Rispetto alla GPU, anche il ragionamento centrale FPGA e il data center sono ampiamente utilizzati. FPGA ha evidenti vantaggi nel consumo di energia. Nelle applicazioni di sicurezza, i principali produttori di FPGA includono xilinxintel, Altera originale, ecc. A causa della diversità e della complessità delle applicazioni end-to-end e del requisito di prestazioni ad alto costo, l'ASIC viene utilizzato principalmente nel ragionamento end-to-end.

Esistono molti produttori ASIC, come Cambrian, Hisilicon, horizon, bitcontinent, ecc. E molte soluzioni vengono fornite contemporaneamente. La concorrenza ASIC nel mercato della sicurezza nel 2018 è molto agguerrita,. Tra questi, il layout di Hisilicon è molto intenso e l'apprendimento profondo è il nucleo dell'intelligenza artificiale. La tecnologia del framework software è ancora nelle mani di giganti della tecnologia come Amazon, Microsoft, Google e Baidu. Fornisce un toolkit software integrato per lo sviluppo di applicazioni e il framework dell'algoritmo è il collegamento chiave nella creazione dell'ecosistema centrale dell'intelligenza artificiale. Realizzare l'incapsulamento modulare dell'algoritmo.

Include varie applicazioni e toolkit di algoritmi sviluppati per l'implementazione dell'algoritmo e fornisce l'interfaccia di chiamata dell'algoritmo e altri servizi per lo sviluppo di applicazioni superiori. Ha anche iniziato il layout della tecnologia dell'algoritmo AI. Con l'ulteriore investimento delle imprese, le imprese dell'algoritmo nel settore della sicurezza possono essere suddivise in due categorie. La prima categoria è Shangtang, Kuangshi, Yuncong, Yitu, Zhongke detective e altre imprese CV; La seconda categoria è Haikang, Dahua e Yushi. L'accuratezza dell'algoritmo di riconoscimento video è stata notevolmente migliorata.

Ad esempio, l'algoritmo di riconoscimento facciale ha raggiunto un livello elevato in condizioni specifiche. Classificazione delle immagini, rilevamento degli oggetti, ecc. Il tasso di riconoscimento del computer ha superato di gran lunga il livello medio degli esseri umani. 4. Anche i produttori di CV per applicazioni di prodotti e industrie e i fornitori di piattaforme cloud hanno iniziato gradualmente a fornire prodotti e applicazioni industriali. Oltre ai produttori di sicurezza conservatori come Haikang, Dahua, Yushi, Keda, Tiandi Weiye e Dongfang Wangli. Le aziende hanno sostanzialmente completato la serializzazione dei prodotti intelligenti edge. Il sistema di gestione del parcheggio è arricchito con prodotti edge e center, ad eccezione dei prodotti cloud center sopra menzionati.

Gli utenti hanno iniziato a proporre requisiti più elevati per i servizi applicativi. Dall'attuale situazione del settore, che si tratti di imprese di sicurezza radicale o di imprese di piattaforme CV e cloud, sebbene vi sia un certo miglioramento nelle applicazioni aziendali, è ancora dominata da applicazioni generali tipiche. Gli utenti prestano maggiore attenzione all'applicazione pratica. Allo stato attuale, c' è stata una nuova tendenza di "nessuna intelligenza artificiale e nessuna sicurezza" nel settore della sicurezza. Con la penetrazione dell'industria della sicurezza AI e la ricerca e lo sviluppo di una tecnologia applicativa profonda.

Allo stato attuale, è un fatto indiscutibile che tutti i produttori di monitoraggio della sicurezza hanno una linea completa di prodotti AI, ed è anche diventata una nuova strategia per tutti i produttori. Con l'implementazione approfondita del settore della sicurezza AI, anche la forma del prodotto e la modalità di applicazione nel campo della sicurezza AI, in particolare nel campo della videosorveglianza, hanno iniziato a stabilizzarsi. La tecnologia AI nel settore della sicurezza si concentra principalmente sul riconoscimento facciale, il riconoscimento del veicolo, il riconoscimento dei pedoni, il riconoscimento del comportamento, l'analisi strutturale, il recupero di video su larga scala e così via. Il primo si riferisce a scenari applicativi con condizioni controllabili come luce e angolo. Gli scenari applicativi AI nel settore della sicurezza sono suddivisi in scenari a baionetta e scenari non a baionetta.

Principalmente baionetta del veicolo e baionetta del viso; Quest'ultimo si riferisce alla scena video di monitoraggio della sicurezza generale. Tra questi, la scena della baionetta rappresenta circa l'1 % - 3% del numero totale di telecamere di sorveglianza, e il resto non sono scene a baionetta. Video di sorveglianza 1 scena a baionetta: i punti chiave dell'applicazione di identificazione del viso sono dotati di telecamere per la cattura del viso e l'applicazione per l'identificazione del viso è rappresentata dal controllo del personale nel settore della sicurezza pubblica. I volti catturati vengono analizzati e riconosciuti dal server di riconoscimento facciale back-end e confrontati con il database della lista nera dei volti. Con il miglioramento dell'applicazione del controllo del personale, l'effetto ha iniziato a mostrare.

Ad esempio, il recente "concerto di Jacky Cheung" catturato il sospetto è l'identità confermata dalla scena della baionetta. Scenario a baionetta 2: applicazioni di autenticazione facciale come controllo dell'accesso facciale, porta di accesso rapido del viso, presenza del viso, identificazione del personale, ecc. Le applicazioni di autenticazione del viso stanno diventando sempre più popolari. In molti settori sono state implementate applicazioni di whitelist di volti rarissimi. È ampiamente utilizzato in imprese, vari parchi e altri scenari. Oltre a realizzare l'applicazione di riconoscimento facciale di base, il controllo dell'accesso facciale può anche prevenire la contraffazione del viso attraverso foto, video e altri comportamenti e garantire efficacemente il controllo sicuro del personale di ingresso e uscita e la gestione quotidiana del personale. Scena a 3 baionette: il riconoscimento della targa dell'applicazione di riconoscimento del veicolo rende "la ricerca di persone in auto" una realtà. La tecnologia di riconoscimento del veicolo è una delle tecnologie più mature ed efficaci nella pratica della sicurezza pubblica.

Con l'aiuto della divulgazione dei posti di blocco dei veicoli sulle principali strade di traffico in tutto il paese. Shengli ha aiutato la polizia a risolvere vari casi. La tecnologia di riconoscimento del veicolo si è sviluppata dalla fase di applicazione di riconoscimento del veicolo primario basata sulla targa alla fase di applicazione accurata del riconoscimento del veicolo come il riconoscimento del tipo del veicolo e il riconoscimento della targa. 4 non baionetta scena: video analisi strutturata e applicazione di recupero rapido la funzione aziendale strutturata video è di classificare e rilevare veicoli a motore, veicoli non a motore, pedoni e altri bersagli in movimento nel video; Allo stesso tempo, La piccola immagine di destinazione e la grande immagine di scena vengono estratte e scritte nel dispositivo di memorizzazione per analisi strutturata video e applicazioni di recupero rapido. È conveniente per la successiva query rapida e il recupero intelligente. Attraverso la rapida analisi ed estrazione delle informazioni caratteristiche dell'attributo del target di interesse nel video attraverso il servizio strutturato video, gli utenti possono ottenere in modo efficiente gli indizi relativi al caso e agli eventi e promuovere i dati video dal vedere alla comprensione nell'era di grande sicurezza. 5 non scenario a baionetta: l'applicazione della sicurezza assistita dall'analisi del comportamento può essere applicata all'identificazione della macchina della prevenzione dell'area chiave, del monitoraggio delle merci importanti, delle merci pericolose sospette lasciate indietro e di altri comportamenti; Può anche allarmare il comportamento anormale delle persone e l'analisi del comportamento può aiutare l'applicazione di sicurezza. Analizzare e gestire il comportamento anormale del personale attraverso il sistema di analisi del comportamento.

Migliora notevolmente l'efficienza dell'applicazione della videosorveglianza. Otto fattori restrittivi per l'applicazione della scala di sicurezza intelligente, ma nella produzione e nell'applicazione pratica, sebbene la tecnologia di intelligenza artificiale si sia sviluppata rapidamente. Ci sono ancora molti problemi. Negli ultimi anni, la popolarità dell'intelligenza artificiale è molto alta, ma in realtà è stato stabilito solo il "modello concettuale" e non è stato raggiunto l'effetto ideale di "utilizzo efficace". In questa fase, ci sono otto fattori principali che limitano la scala di applicazione: alto interesse, restrizioni dello scenario dell'algoritmo, elevate difficoltà di distribuzione, requisiti di rete e sicurezza più elevati, mancanza di progettazione sistematica di alto livello per un'applicazione approfondita, mancanza di norme del settore e sistema di valutazione e apprendimento e organizzazione degli utenti per garantire un maggiore impatto sugli interessi" Esistono molti fattori per l'applicazione su larga scala delle soluzioni di prodotti AI di sicurezza e l'interesse è elevato. Allo stato attuale, l'alto interesse è uno dei tanti motivi.

Dalla proporzione dei costi di ciascuna parte di un tipico progetto di rete di videosorveglianza di sicurezza pubblica rurale di medie e grandi dimensioni, si può chiaramente vedere che il costo è un importante collo di bottiglia nello sviluppo della sicurezza AI. È anche il principale collo di bottiglia in questa fase. L'algoritmo è altamente limitato. Artificial Intelligence Computing La capacità di generalizzazione del metodo è un problema temporaneo affrontato dal problema del riconoscimento dei modelli. Pertanto, nell'uso pratico, l'energia neutra del modello addestrato viene spesso ridotta in modo significativo quando viene utilizzata nelle scene che cambiano. È necessario definire rigorosamente la scena o posizionare l'algoritmo intelligente come una funzione ausiliaria insensibile agli indicatori. Nelle applicazioni infantili, come il passaggio e la violazione nel trasporto intelligente, l'acquisizione del capitolo e il confronto dei certificati umani nelle stazioni aeroportuali richiedono tutti schemi di dispositivi ingegneristici specifici.

Questo approccio realizza efficacemente il valore commerciale sotto la condizione di tecnologia insufficiente, ma gli svantaggi sono anche evidenti: da un lato, la trasformazione delle apparecchiature esistenti deve aumentare il costo di costruzione, che influisce sulla penetrazione dell'algoritmo di intelligenza artificiale nelle applicazioni tradizionali; d'altra parte, Limita anche l'efficienza di ottenere un tasso di materiali efficace, che influisce sull'ulteriore miglioramento degli indicatori dell'algoritmo. Solo in scene specifiche possiamo aderire a un buon tasso di riconoscimento. È difficile organizzare telecamere per il riconoscimento facciale. L'intelligenza artificiale ha spesso requisiti di scena specifici. È necessario rispettare rigorosamente le politiche e le specifiche emesse dal Ministero della pubblica sicurezza, il che riduce notevolmente lo spazio applicativo del riconoscimento facciale e migliora notevolmente la difficoltà di costruzione.

Il numero di incidenti si sono verificati Secondo sempre più rapporti, la prossima generazione di tecnologia di interazione uomo-computer si sta sviluppando con l'applicazione della tecnologia intelligente nel sistema di sicurezza. Il problema che ne consegue è come far capire rapidamente agli utenti i dati, cioè il problema della visualizzazione dei dati. La prossima generazione di interazione uomo-computer nel settore della sicurezza si svilupperà verso una maggiore operabilità e tridimensionale, interazione verso un movimento reciproco più forte e applicazione Ulteriore guidare o assistere il processo decisionale dell'utente. Pertanto, la progettazione del sistema e la capacità di pratica del progetto del sistema di gestione del parcheggio sono migliorate di volta in volta. Lo sbarco di applicazioni aziendali intelligenti deve essere basato su un ragionevole controllo degli interessi, qualità costruttiva qualificata, perfetta integrazione dei dati e meccanismo di gestione del supporto.

Quindi, gli algoritmi e i modelli degli scenari di supporto si basano su un framework di calcolo elevato. Un framework efficace trasforma i dati in servizi di utenti visivi. L'applicazione aziendale intelligente è un progetto sistematico, che include architettura, algoritmo, informatica, dati, applicazione, ingegneria e processo di gestione. È necessario rafforzare la capacità di progettazione sistematica di alto livello di volta in volta e migliorare la capacità di pratica del progetto. La Cina ha una domanda di circa 50 milioni di telecamere all'anno e lo stock di video non baionetta viene gradualmente applicato Secondo le statistiche, solo circa 500000 telecamere intelligenti vengono effettivamente utilizzate, rappresentando solo l'1 % circa, mentre fino al 99% delle telecamere non può essere dotato di "intelligenza" Attributo. Ciò significa che l'IA di sicurezza è appena entrata nella fase primaria.

La capacità di generalizzazione degli algoritmi di intelligenza artificiale in scenari non a baionetta è uno dei principali colli di bottiglia nell'implementazione della sicurezza. Rispetto ai metodi di riconoscimento di pattern radicali, la capacità di generalizzazione degli algoritmi di apprendimento profondo e l'adattabilità a scenari complessi sono state notevolmente migliorate con il supporto dei big data. Il fondamento tecnico e l'integrazione del prodotto della sicurezza intelligente sono diventati maturi, pensa Zhidong. Pertanto, la proposizione nella fase successiva è come organizzare sistematicamente la scala. Sfide e opportunità coesistono. Dalla continua innovazione dei mezzi tecnici all'atterraggio ingenuo della forma del prodotto, la sicurezza intelligente deve ancora affrontare molti problemi, come alto interesse, layout ingegneristico difficile, grandi limitazioni degli scenari dell'algoritmo, mancanza di applicazione approfondita, Mancanza di design sistematico di alto livello e mancanza di soddisfazione pratica Come risolvere questi problemi è legato al fatto che i prodotti e le soluzioni di sicurezza intelligenti possano davvero mettere radici.