en los últimos años, con la ayuda de capacidades básicas como redes, datos, computación, chips y algoritmos, con la madurez continua de tecnologías y aplicaciones como internet de las cosas, análisis de big data, inteligencia artificial, especialmente visión por computadora, video análisis estructurado, La introducción de tecnologías de inteligencia artificial como el aprendizaje profundo de imágenes de vídeo, el minería de big data de seguridad pública y big data social, el nivel de inteligencia de seguridad pública urbana sigue aumentando. "AI + inteligente Seguridad" se está convirtiendo en un punto caliente para el desarrollo de la industria de la seguridad.
Con la aplicación continua de tecnologías como ia y big data en el campo de la seguridad. La tendencia de desarrollo futuro de la seguridad inteligente se manifiesta principalmente en tres aspectos:
(1) La combinación de ia y front-end dispositivos de detección, dando front-end capacidades de computación de borde, puede front-end algunas funciones de análisis inteligente como el reconocimiento de retratos, reconocimiento de vehículos, reconocimiento de comportamientos, etc., que no solo cumple con la aplicación inteligente de la seguridad urbana a múltiples escenarios de subdivisión sino que se requiere reducir la presión de transmisión de datos en la red y la dependencia de la centro de datos a través de la marginación de la informática y los datos, y mejorar la eficiencia inteligente de toda la red.
(2) El 2030 informe de vida de inteligencia artificial publicado por la universidad de stanford en los estados unidos evalúa de manera integral el desarrollo de la inteligencia artificial y enumera humano-computadora compensación mutua y sistemas colaborativos inteligentes mejorados como una de las tendencias de desarrollo importantes del futuro AI. Humano-robot colaboración La colaboración inteligente requiere capacidades de reconocimiento de máquinas basadas en modelos de estado humano, humano-máquina capacidades de intercambio de conocimientos basadas en mapas de conocimientos y varias personas, máquinas múltiples capacidades de planificación global basadas en razonamiento inteligente. en el campo de la seguridad inteligente, hombre-máquina Los sistemas pueden desempeñar un papel en escenarios como el comando de emergencia remoto, la búsqueda y el rescate conjuntos en las escenas del accidente y las operaciones en áreas no accesibles para los humanos, lo que permite el reconocimiento activo de humano-máquina organizaciones y coordinación mutua. Para Por ejemplo, en un entorno crítico, los ciudadanos pueden enviar señales de ayuda a los sistemas de videovigilancia mediante gestos.
(3) seguridad big data recopila datos múltiples departamentos y múltiples sistemas en diferentes momentos La falta de capacidades de análisis de datos globales limita severamente la aplicación de datos de seguridad. en el futuro, permitiendo que el aprendizaje automático procese en tiempo real, a gran escala, a gran escala, de múltiples fuentes datos que los humanos no pueden comprender, comprender complejas reglas ocultas de datos masivos, y finalmente poder formular estrategias óptimas desde una perspectiva global son las direcciones clave para el desarrollo de la seguridad inteligente.
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