AIセキュリティレポート、駐車場管理システムの8つのトレンドと8つの期限の解読-Tigerwong

、GPUは主にデータセンターで使用されます。 欠点は、消費電力が高いことです。 セキュリティアプリケーションでは、GPUチップは基本的にNVIDIAによって独占されています。 セキュリティ業界のGPUチップはNVIDIAによって独占されています。 GPUと比較して、FPGAの中央推論とデータセンターも広く使用されています。 FPGAは、電力消費において明らかな利点を有する。 セキュリティアプリケーションでは、主要なFPGAメーカーには、xilinxintel、オリジナルのAlteraなどがあります。 エンドツーエンドのアプリケーションの多様性と複雑さ、および高いコストパフォーマンスの要件により、ASICは主にエンドツーエンドの推論で使用されます。

Cambrian、Hisilicon、horizo、bitcontinentなど、多くのASICメーカーがあり、同時に多くのソリューションが提供されています。 2018年のセキュリティ市場でのASIC競争は非常に激しいです。 その中で、Hisiliconのレイアウトは非常に集中的であり、ディープラーニングは人工知能の中核です。 ソフトウェアフレームワークテクノロジーは、Amazon、Microsoft、Google、Baiduなどのテクノロジーの巨人の手に委ねられています。 アプリケーション開発用の統合ソフトウェアツールキットを提供し、アルゴリズムフレームワークは人工知能コアエコシステムの確立における重要なリンクです。 アルゴリズムのモジュラーカプセル化を実現します。

これには、アルゴリズムの実装用に開発されたさまざまなアプリケーションとアルゴリズムのツールキットが含まれており、アルゴリズムの呼び出しインターフェイスやその他のサービスを上位のアプリケーション開発に提供します。 AIアルゴリズム技術レイアウトも開始しました。 企業のさらなる投資により、セキュリティ業界のアルゴリズム企業は2つのカテゴリに分けることができます。 最初のカテゴリは、Shangtang、Kuangshi、Yuncong、Yitu、Zhongke探偵およびその他のCV企業です。2番目のカテゴリは、海康、大華、ユシです。 ビデオ認識アルゴリズムの精度が大幅に向上しました。

例えば、顔認識アルゴリズムは、特定の条件下で高いレベルに達している。 画像分類、オブジェクト検出など コンピュータの認識率は人間の平均レベルをはるかに超えています。 4. 製品および業界アプリケーションCVメーカーとクラウドプラットフォームサプライヤーも徐々に製品と業界アプリケーションを提供し始めました。 Haikang、Dahua、Yushi、Keda、Tiandi Weiye、DongfangWangliなどの保守的なセキュリティメーカーに加えて。 企業は基本的にエッジインテリジェント製品のシリアル化を完了しました。 駐車場管理システムは、前述のクラウドセンター製品を除いて、エッジおよびセンター製品で強化されています。

ユーザーは、アプリケーションサービスに対してより高い要件を提示し始めました。 現在の業界の状況から、それが急進的なセキュリティ企業であろうとCVおよびクラウドプラットフォーム企業であろうと、ビジネスアプリケーションにはいくらかの改善がありますが、それは依然として典型的な一般アプリケーションによって支配されています。 ユーザーは実用的なアプリケーションにもっと注意を払う。 現在、セキュリティ業界では「AIもセキュリティもない」という新しいトレンドがあります。 AIセキュリティ業界の浸透と根深いアプリケーション技術の研究開発。

現在、すべてのセキュリティ監視メーカーが製品AIのフルラインを持っていることは明白な事実であり、すべてのメーカーにとって新しい戦略にもなっています。 AIセキュリティ業界の詳細な実装により、AIセキュリティの分野、特にビデオ監視の分野における製品形式とアプリケーションモードも安定し始めています。 セキュリティ業界のAIテクノロジーは、主に顔認識、車両認識、歩行者認識、行動認識、構造分析、大規模なビデオ検索などに重点を置いています。 前者は、光や角度などの制御可能な条件を持つアプリケーションシナリオを指します。 セキュリティ業界のAIアプリケーションシナリオは、バヨネットシナリオと非バヨネットシナリオに分けられます。

主に車両の銃剣と顔の銃剣。後者は、一般的なセキュリティ監視ビデオシーンを指します。 その中で、バヨネットシーンは監視カメラの総数の約1% 〜3% を占め、残りはバヨネットシーンではありません。 監視ビデオ1バヨネットシーン: 顔識別アプリケーションの要点は顔キャプチャカメラを備えており、顔識別アプリケーションは公安業界の人員の管理によって表されます。 キャプチャされた顔は、バックエンドの顔認識サーバーによって分析および認識され、顔ブラックリストデータベースと比較されます。 人事管理アプリケーションの強化に伴い、その効果が現れ始めました。

たとえば、容疑者を捕らえた最近の「ジャッキー・チャン・コンサート」は、バヨネットシーンによって確認された身元です。 2バヨネットシナリオ: 顔アクセス制御、顔クイックアクセスドア、顔出席、人員識別などの顔認証アプリケーション。 顔認証アプリケーションはますます普及しています。 レアフェイスホワイトリストアプリケーションは、多くの業界で実装されています。 企業、さまざまな公園、その他のシナリオで広く使用されています。 顔アクセス制御は、基本的な顔認識アプリケーションの実現に加えて、写真、ビデオ、その他の行動による顔の偽造を防止し、出入り口の人員と日常の人事管理の安全な管理を効果的に確保することもできます。 3バヨネットシーン: 車両認識アプリケーションのナンバープレート認識は、「車で人を探す」ことを現実のものにします。 車両認識技術は、公安業務において最も成熟した効果的な技術の1つです。

全国の主要な交通道路上の車両チェックポイントの普及の助けを借りて。 盛里は警察がさまざまな事件を解決するのを手伝った。 車両認識技術は、ナンバープレートに基づく主要な車両認識適用段階から、車両タイプ認識やナンバープレート認識などの正確な車両認識適用段階まで発展してきました。 4非バヨネットシーン: ビデオ構造分析と迅速な検索アプリケーションビデオ構造化ビジネス機能は、ビデオ内の自動車、非自動車、歩行者、その他の移動ターゲットを分類して検出することです。同時に、小さなターゲット画像と大きなシーン画像が抽出され、ビデオ構造分析と迅速な検索アプリケーションのためにストレージデバイスに書き込まれます。 その後の迅速なクエリとインテリジェントな検索に便利です。 ビデオ構造化サービスを介して、ビデオに関心のあるターゲットの特性属性情報の迅速な分析と抽出を通じて、ユーザーはケースとイベントに関連する手がかりを効率的に取得し、ビデオデータを見ることから理解することを促進することができます。大きなセキュリティの。 5非バヨネットシナリオ: 行動分析支援セキュリティの適用は、キーエリアの防止、重要な商品の監視、取り残された疑わしい危険物、およびその他の行動の機械識別に適用できます。また、人々の異常な行動を警告することもでき、行動分析はセキュリティアプリケーションを支援することができます。 行動分析システムを介して、担当者の異常な行動を分析し、処理します。

ビデオ監視のアプリケーション効率を大幅に向上させます。 インテリジェントセキュリティのスケールアプリケーションのための8つの制限的な要因ですが、人工知能技術は急速に発展していますが、生産と実用化。 まだ多くの問題があります。 ここ数年、人工知能の人気は非常に高いですが、実際には「概念モデル」のみが確立されており、「効果的な利用」の理想的な効果は達成されていません。 この段階では、アプリケーションの規模を制限する8つの主な要因があります。高い関心、アルゴリズムシナリオの制限、高い配布の難しさ、より高いネットワークとセキュリティの要件、詳細なアプリケーションのための体系的なトップレベル設計の欠如、より高い関心への影響を確実にするための業界規範と評価システム、およびユーザー学習と組織の欠如」セキュリティAI製品ソリューションの大規模なアプリケーションには多くの要因があり、関心は高いです。 現在、高い関心は多くの理由の1つです。

典型的な中規模および大規模な地方の公共セキュリティビデオ監視ネットワーキングプロジェクトの各部分のコスト割合から、コストがセキュリティAIの開発における重要なボトルネックであることがはっきりとわかります。 この段階での主なボトルネックでもあります。 アルゴリズムは非常に限られています。 人工知能コンピューティングメソッドの一般化能力は、パターン認識の問題が直面する一時的な問題です。 したがって、実際の使用では、訓練されたモデルのニュートラルエネルギーは、シーンの変化に使用されると大幅に減少することがよくあります。 シーンを厳密に定義するか、インテリジェントアルゴリズムをインジケーターに影響されない補助機能として配置する必要があります。 インテリジェント輸送の通過や違反などの幼稚なアプリケーションでは、チャプターキャプチャや空港駅での人間の証明書の比較はすべて、特定のエンジニアリングデバイススキームを必要とします。

このアプローチは、不十分な技術の条件下で商業的価値を効果的に実現しますが、欠点も明らかです。一方で、既存の機器の変換は建設コストを増加させる必要があり、これは人工知能アルゴリズムの従来のアプリケーションへの浸透に影響を及ぼします。また、効果的な材料レートを取得する効率を制限し、アルゴリズムインジケータのさらなる改善に影響を与えます。 特定のシーンでのみ、良好な認識率を守ることができます。 顔認識用のカメラを配置することは困難です。 人工知能はしばしば特定のシーン要件を有する。 公安省が発行した方針と仕様を厳守する必要があります。これにより、顔認識のアプリケーションスペースが大幅に削減され、建設の難しさが大幅に向上します。

発生した事故の数ますます多くの報告によると、次世代の人間とコンピューターの相互作用技術は、セキュリティシステムにインテリジェントな技術を応用して発展しています。 付随する問題は、ユーザーにデータをすばやく理解させる方法、つまりデータの視覚化の問題です。 セキュリティ業界における次世代の人間とコンピューターの相互作用は、より強力な操作性と3次元に向けて発展し、より強力な相互運動に向けた相互作用、およびアプリケーションユーザーの意思決定をさらに推進または支援します。 したがって、駐車場管理システムのシステム設計およびプロジェクト実践能力は、時々改善される。 インテリジェントビジネスアプリケーションの着陸は、合理的な利息管理、適格な建設品質、完璧なデータ統合、およびサポート管理メカニズムに基づいている必要があります。

次に、サポートするシナリオのアルゴリズムとモデルは、高効果的なコンピューティングフレームワークに基づいてデータを視覚的なユーザーサービスに変換します。 インテリジェントビジネスアプリケーションは、アーキテクチャ、アルゴリズム、コンピューティング、データ、アプリケーション、エンジニアリング、管理プロセスを含む体系的なプロジェクトです。 体系的なトップレベルデザインの能力を時々強化し、プロジェクトの実践能力を向上させる必要があります。 中国では年間約5000万台のカメラが需要されており、バヨネットビデオの在庫が徐々に適用されています。統計によると、スマートカメラは約500000台しか効果的に使用されておらず、カメラの最大99% は「インテリジェンス」属性に恵まれています。 これは、セキュリティAIがちょうど第一段階に入ったことを意味します。

非バヨネットシナリオにおける人工知能アルゴリズムの一般化能力は、セキュリティの実装における主なボトルネックの1つです。 根本的なパターン認識方法と比較して、ビッグデータのサポートにより、ディープラーニングアルゴリズムの一般化能力と複雑なシナリオへの適応性が大幅に向上しました。 インテリジェントセキュリティの技術基盤と製品統合は成熟しているとZhidong氏は考えています。 したがって、次の段階での提案は、スケールを体系的に配置する方法です。 課題と機会が共存します。 技術的手段の継続的な革新から製品形式の素朴な着陸まで、インテリジェントセキュリティは、高い関心、難しいエンジニアリングレイアウト、アルゴリズムシナリオの大きな制限、詳細なアプリケーションの欠如など、依然として多くの問題に直面しています。体系的なトップレベルの設計の欠如と実用的な満足度の欠如これらの問題を解決する方法は、インテリジェントなセキュリティ製品とソリューションが本当に根付くことができるかどうかに関連しています。