ces dernières années, à l'aide de capacités de base telles que les réseaux, les données, l'informatique, les puces et les algorithmes, avec la maturité continue des technologies et des applications telles que l'internet des objets, l'analyse du big data, l'intelligence artificielle, en particulier la vision par ordinateur, la vidéo analyse structurée, l'introduction de technologies d'intelligence artificielle telles que l'apprentissage en profondeur de l'image vidéo, le en profondeur l'extraction des mégadonnées de sécurité publique et des mégadonnées sociales, le niveau des renseignements de sécurité publique urbaine continue d'augmenter. "AI + intelligent Sécurité" devient un point chaud pour le développement de l'industrie de la sécurité.
Avec l'application continue de technologies telles que l'IA et le big data dans le domaine de la sécurité. La tendance future du développement de la sécurité intelligente se manifeste principalement sous trois aspects:
(1) La combinaison de ai et front-end dispositifs de détection, en donnant front-end capacités de pointe, vous pouvez front-end certaines fonctions d'analyse intelligentes telles que la reconnaissance de portrait, la reconnaissance de véhicule, la reconnaissance de comportement, etc., qui répondent non seulement à l'application intelligente de la sécurité urbaine à de multiples scénarios de subdivision, mais sont nécessaires pour réduire la pression de transmission de données sur le réseau et la dépendance à l'égard du centre de données par la marginalisation de l'informatique et des données, et améliorer l'efficacité intelligente de l'ensemble réseau.
(2) Le 2030 Le rapport sur la vie de l'intelligence artificielle publié par l'université de Stanford aux États-Unis évalue de manière exhaustive le développement de l'intelligence artificielle et répertorie homme-ordinateur la compensation mutuelle et les systèmes collaboratifs intelligents améliorés comme l'une des tendances de développement importantes du futur IA. Humain-robot collaboration La collaboration intelligente nécessite des capacités de reconnaissance de la machine basées sur des modèles d'état humain, homme-machine capacités de partage des connaissances basées sur des cartes de connaissances, et multi-personnes, multi-machines capacités de planification globale basées sur un raisonnement intelligent. dans le domaine de la sécurité intelligente, homme-machine Les systèmes peuvent jouer un rôle dans des scénarios tels que la commande d'urgence à distance, la recherche et le sauvetage conjoints sur les scènes d'accident et les opérations dans des zones inaccessibles aux humains, permettant une reconnaissance active homme-machine organisations et coordination mutuelle Pour Par exemple, dans un environnement critique, les citoyens peuvent envoyer des signaux d'aide aux systèmes de vidéosurveillance par gestes.
(3) security big data recueille des données de plusieurs départements et plusieurs systèmes à différents moments Le manque de capacités d'analyse des données globales limite considérablement l'application des données de sécurité. à l'avenir, laisser le processus d'apprentissage automatique en temps réel, à très grande échelle, à pleine échelle, multi-source données que les humains ne peuvent pas comprendre, comprendre des règles cachées complexes de données massives, et enfin pouvoir formuler des stratégies optimales à partir de une perspective globale sont les directions clés pour le développement de la sécurité intelligente.
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