negli ultimi anni, con l'ausilio di funzionalità di base come reti, dati, informatica, chip e algoritmi, con la continua maturità di tecnologie e applicazioni come Internet of Things, analisi dei big data, intelligenza artificiale, in particolare visione artificiale, video analisi strutturata, L'introduzione di tecnologie di intelligenza artificiale come il deep learning di immagini video, il in-depth mining di big data di pubblica sicurezza e social big data, il livello di intelligence di pubblica sicurezza urbana continua ad aumentare "AI + smart Security" sta diventando un punto caldo per lo sviluppo del settore della sicurezza
Con la continua applicazione di tecnologie come ai e big data nel campo della security. Il trend di sviluppo futuro della sicurezza intelligente si manifesta principalmente in tre aspetti:
(1) La combinazione di ai e front-end dispositivi di rilevamento, fornendo front-end capacità di edge computing, puoi front-end alcune funzioni di analisi intelligente come il riconoscimento del ritratto, il riconoscimento del veicolo, il riconoscimento del comportamento, ecc., che non solo soddisfa l'applicazione intelligente della sicurezza urbana a più scenari di suddivisione, è necessario per ridurre la pressione della trasmissione dei dati sulla rete e la dipendenza dal data center attraverso la marginalizzazione dei computer e dei dati e migliorare l'efficienza intelligente dell'intera rete.
(2) Il 2030 Il rapporto sulla vita dell'intelligenza artificiale rilasciato dall'università di Stanford negli Stati Uniti valuta in modo completo lo sviluppo dell'intelligenza artificiale ed elenca uomo-computer compensazione reciproca e sistemi di collaborazione intelligenti potenziati come una delle importanti tendenze di sviluppo del futuro AI. Robot umano collaborazione collaborazione intelligente richiede capacità di riconoscimento della macchina basate su modelli di stato umano, uomo-macchina capacità di condivisione della conoscenza basate su mappe della conoscenza e multi-persona, multi-macchina capacità di pianificazione globale basate su ragionamento nel campo della sicurezza intelligente, uomo-macchina i sistemi possono svolgere un ruolo in scenari come il comando di emergenza a distanza, la ricerca e il soccorso congiunti sulle scene degli incidenti e le operazioni in aree non raggiungibili dall'uomo, consentendo il riconoscimento attivo di uomo-macchina organizzazioni e mutuo coordinamento. Per Ad esempio, in un ambiente critico, i cittadini possono inviare segnali di aiuto ai sistemi di videosorveglianza tramite gesti.
(3) sicurezza big data raccoglie dati da più reparti e più sistemi in diversi momenti tempo. La mancanza di capacità di analisi dei dati globali limita fortemente l'applicazione dei dati di sicurezza in futuro, consentendo il processo di apprendimento automatico in tempo reale, su larga scala, su vasta scala, multi-source dati che gli esseri umani non possono capire, comprendere complesse regole nascoste da dati massicci e infine essere in grado di formulare strategie ottimali da una prospettiva globale sono le direzioni chiave per lo sviluppo di smart security.
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