千方科技：当AI遇上安防 该如何“深度学习”安全守护
近日，由斯坦福大学出品的ai指数2018年度报告(ai index 2018 report)发布。报告指出，在范围内的各个和地区，人工智能的热潮都在大爆发，尤其在欧洲和亚洲高度集中。其中，我国ai追赶速度惊人，在多个领域已经具备独特优势。
事实上，在人工智能应用诸多领域中，安防以其得天独厚的先天优势，成为ai较为理想的落地领域。需要特别强调的是人工智能在图像分类、物体检测、图像语义分析、人脸识别、光学字符识别等计算机视觉领域表现更为突出，尤其是涉及到视频图像的结构化处理、分析方面，人工智能发挥着独特的优势。
ai的发展潜力需要借助深度学习技术的研发和应用才能真正落地。深度学习不但使得机器学习能够实现众多的应用，而且拓展了人工智能的领域范围，并使得机器辅助功能变为可能。其应用领域也加速渗透到越来越多领域，催生了深度学习与其它应用技术的加速融合。安防领域基于大数据、人工智能的图像识别算法是深度学习技术应用的主要渗透领域之一。
在深度学习的加持下，近年来安防ai已然迎来了它的快速发展期。由千方科技旗下宇视科技自主研发的基于人工智能技术的“六山两关”落地产品，利用深度学习技术已实现从安防监控传统的事后复核转变为事中、甚至于事前的预警布控。这也意味着“安防+ai”已经从概念普及、技术比拼，进入到产品、场景、实战应用和生态构建阶段。
尤其值得一提的是宇视昆仑二代视图数据中心一体机，该机融合了强大的视频图像处理能力，可支持结构化、半结构化与非结构化数据的云存储与实时检索；单机支持业界性能高640路人脸比对、200亿人车物数据结构化与2.4亿人脸库数据秒级检索，真正实现了视频大数据在后端的超强处理。
大数据技术为人工智能提供强大的分布式计算能力和知识库管理能力，是人工智能分析预测、自主完善的重要支撑。而以视频技术为核心的安防行业，深度学习对视频图像解析的突出作用使得安防监控系统突破原有的限制，同时为大数据分析研判提供了重要技术支撑。
宇视科技基于对计算机视觉、数据挖掘以及统计学习等领域的理解，采用更的深度学习算法和更的模型，推出前端智能ipc，通过内嵌rfid(射频识别)与wi-fi探测等多维传感器、智能分析模块以及ucode编码算法等，实现了环境状态感知、异常音频监测、pir人体检测与射频数据采集、视频结构化分析等功能。
与此同时，以海量视频数据为核心，宇视科技基于深度学习推出了大型安防操作系统imos 7.0，以开放接口融合用户需求与业务实战经验，解决了以往面对海量数据实行人海战术的难题，兑现了公安对安防本质的大诉求，已在多个智慧城市与雪亮工程项目中成功部署。
深度学习算法促使识别准确率大幅提高，直接建立了从数据到目标模型的映射，极短的时间内就可以提高场景应用的效率和适配性。未来安防解决方案并不是初级的解决用户需求，更多的是通过深度学习算法挖掘大数据，为民众提供更可靠的安全性和便捷性，这也是安防企业一直所追求的目标。
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在深度学习的加持下，近年来安防ai已然迎来了它的快速发展期。由千方科技旗下宇视科技自主研发的基于人工智能技术的“六山两关”落地产品，利用深度学习技术已实现从安防监控传统的事后复核转变为事中、甚至于事前的预警布控。这也意味着“安防+ai”已经从概念普及、技术比拼，进入到产品、场景、实战应用和生态构建阶段。
尤其值得一提的是宇视昆仑二代视图数据中心一体机，该机融合了强大的视频图像处理能力，可支持结构化、半结构化与非结构化数据的云存储与实时检索；单机支持业界性能高640路人脸比对、200亿人车物数据结构化与2.4亿人脸库数据秒级检索，真正实现了视频大数据在后端的超强处理。
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宇视科技基于对计算机视觉、数据挖掘以及统计学习等领域的理解，采用更的深度学习算法和更的模型，推出前端智能ipc，通过内嵌rfid(射频识别)与wi-fi探测等多维传感器、智能分析模块以及ucode编码算法等，实现了环境状态感知、异常音频监测、pir人体检测与射频数据采集、视频结构化分析等功能。
与此同时，以海量视频数据为核心，宇视科技基于深度学习推出了大型安防操作系统imos 7.0，以开放接口融合用户需求与业务实战经验，解决了以往面对海量数据实行人海战术的难题，兑现了公安对安防本质的大诉求，已在多个智慧城市与雪亮工程项目中成功部署。
深度学习算法促使识别准确率大幅提高，直接建立了从数据到目标模型的映射，极短的时间内就可以提高场景应用的效率和适配性。未来安防解决方案并不是初级的解决用户需求，更多的是通过深度学习算法挖掘大数据，为民众提供更可靠的安全性和便捷性，这也是安防企业一直所追求的目标。
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