2016年10月24日 星期一

.中國北京安防展 展前鳥瞰

大疆無人機今年也將於中國北京安防展亮相




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來源:CPS中安網


安防行業已經發展壯大到一定的規模,企業發展戰略各有不同,有來有往。除了安防界巨頭海康、大華、東方網力、英飛拓、天地偉業、科達、宇視等熟悉的面孔,我們注意到,隨著雲計算、大數據、物聯網、人工智慧技術的成熟,安防跨界被更多的提及與實踐。

可以說,在新的技術領域安防企業屬於「新兵」,同時,通信領域、電腦領域、數據處理領域的頂尖公司加入到了安防行業,大家有幸看到一場百花齊放,科技新花樣層出不窮的展會。筆者眼界和學識有限,以下內容也是給各位看官拋磚引玉,讓大家對展會提前有所瞭解,帶著目的的逛展會效率更高。





「超級戰警」的煉成



通信界大佬華為近年來高調亮相安防展,拋開領先世界的服務器產品不說,就看與之合作的安防企業數量之多你就能揣摩一陣子。華為憑借卓越的技術和包容的理念,隨著安防與IP、IT、高清、智慧、大數據、雲計算等技術的快速融合,已經在安防行業中構建起「朋友圈」,並以前所未有的力量推動安防行業再次變革。

華為瞄準的是公安部科技強警的戰略指導下,公安金盾網、警務雲、圖偵系統、應急指揮系統的產品迭代。社會快速轉型,雲計算、物聯網、大數據、行動網路等新技術的蓬勃發展,與快速成熟給中國公安資訊化帶來了巨大創新。

  
華為依託強大的技術實力與領先世界的ICT技術儲備,進一步提出了「被集成」的概念,以開放的態度,共享的理念,與合作夥伴一同打造最強大,最有效,最實用的公安應用系統。  
除此之外,針對特殊項目和訂製化需求,華為提供大數據整合能力無人能及,比如海量的查詢和基於視頻大數據的搜索業務,輔助我們的客戶和SV或軟體開發商,能夠更好的使用大數據平台。有興趣的朋友可以走進A2館E43展台。





人工智能領域的「新兵」

去年CPSE安博會上機器識圖和深度學習著實火了一把,熱度能否延續到今年的展會上?以何種形式展示於眾人面前,大家拭目以待。

科達對於機器識圖有著獨到的見解,基於感知與雲,將非結構化的影像和圖片資訊轉成結構化數據,提供可靠儲存、高效分析與快速檢索服務,讓影像監控告別傳統人工識圖。今年科達將嘗試大數據與各行各業的關聯,真正將大數據用起來


中電38所和格林深瞳是筆者印象最深的兩家公司,他們在深度學習技術造詣領先一步。

中電38所利用多層非線性人工神經網路,能夠讓機器自動進行特徵提取,在複雜的環境下,以微秒級的處理速度對目標檢測與精准分別,更是提供低畫質、多角度檢測。

而格林深瞳的深度視覺(三維雷射成像)和深度學習(網路人工智慧)算法,完全顛覆了以往安防行業,始終基於二維平面圖形和影像的技術平台。基於三維成像技術可以實現客觀世界的真正準確的行為分析和辨識。「深瞳」技術都能有效解決13種二維技術無法準確辨識的行為和場景。


更具重磅的消息來自於海康,他們擬定在展會前一天公佈人工智慧的發展計劃,共同探討人工智慧融合與跨界的路徑和邊際,推動人工智慧的產業應用和發展。

這不禁的讓人充滿聯想,海康的技術儲備能否完成這一願景,他將以何種姿態,面對未知的難題和未知的對手?人工智慧與安防有何關聯? 

人工智慧最具潛力的應用場景有哪些?未來人工智慧產業投資時序,哪些技術、哪些產品最具有投資價值?我們靜候海康的聲音。





智慧辨識「我的眼裡只有你」


近年來智慧辨識技術取得了長足的進步,據調查,中國人臉識別行業規模約8億左右,每年保持10%以上的增長,預估到2018年,人臉辨識相關產品和技術服務會達到幾十億規模。

而人臉辨識技術很大程度上依賴於深度學習的發展。深度卷積神經網路(一種常用的深度學習模型)的性能,與網路深度密切相關,但是由於深層網路難以優化,之前人臉辨識中的網路深度一般有幾層到幾十層。

大華股份人臉辨識技術,基於以上算法,提出了一種新的度量學習方法。

通過訓練多個模型,以及一種非線性多模型融合技術,大華人臉辨識取得了99.78%的準確率。有興趣的朋友一定要近距離的瞻仰一下這麼燒腦的技術是如何落地。






高瞻遠矚,無人機潛力巨大

  
提起無人機,現在監控行業中應該是無人不知,無人不曉。在無人機產業的起源地深圳,我們曾今親身經歷了漫天遍野飛行器的奇觀。

在去年的深圳安博會上,中國影像監控龍頭海康威視,及其他幾家設備商推出了行業無人機,它在公共安全管理、重要設施巡檢、道路交通管理、消防應急救援、環境保護監測等等領域具有較好的應用價值。

這次無人機北上,我們不用擔心它會受到冷落,因為安防巨大市場需求也引來了無人機巨頭大疆的關注,大疆高調宣佈參加本次展會就是一大行業新聞,大疆如何從民用市場切入行業市場值得關注。如何在安防、執法、搜救等領域為政府、企業等用戶打造便捷高效的解決方案?


                                                                                                                                                                                                                            



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