浅析人脸识别技术在当前安防行业中的应用

正一、引言人脸识别不是一个新的技术,也不是最近几年才在行业中得到应用。人脸识别是计算机视觉研究领域一个已经存在了很长时间的重要课题。随着科技的快速发展,尤其是海量数据的出现,如图1所示,互联网、智能手机、视频监控等行业的飞速发展,为计算机视觉学术研究新的算法提供的数据集容量与日俱增。同时用于允许算法的硬件平台的计算性能的显著提升,为计算机视觉新算法的诞生提供了新的土壤。其中计     

千帆过尽 笃行致远——2023年计算机视觉安防领域市场展望

<正>近几年来人工智能在国内安防领域得到了快速发展,计算机视觉技术通过人脸识别这一单点技术的普遍使用推广,已经成功获得了市场广泛认可。本文将对2023年计算机视觉安防领域的发展进行分析展望,供读者参考。一、计算机视觉安防市场有望获得较好的发展机会随着中国经济从人口红利高增长进入效率提升高质量增长阶段,也随着安防市场特别是公共安全大红利时代——“雪亮工程”全面新建的结束,以公共安全和交通为代表的政府安防需求逐步平稳。     

智能化视频监控综合管理平台的设计及应用

正安防行业从市场需求及产品供应来看,已经进入到系统建设、解决方案提供、智能化、集成化综合管理的阶段,这不仅是安防行业的特点,也是这个大时代的特征,智能视频监控系统管理平台很好的体现了这个特征。智能视频监控系统管理平台是采用图像处理、模式识别和计算机视觉技术,通过在监控系统中增加智能视频分析模块,分析抽取视频源中关键有用信息,快速准确的定位事故现场,判断监控画面中的异常情况,并以最快和最佳的方式发出警报或触发其它动作,从而有效进行事前预警、事中处理、事后及时取证的全自动、全天候、实时监控的智能系统平台,其在安防集成领域的应用显得日益重要。     

前端信息采集技术应用浅谈

前端信息采集技术囊括了摄像机采集、数字化编码、视频卡处理、传感器、采集设备、工业自动化、信息传输、甚至包括视频智能分析等领域.跨越了光学、物理学、电学、电子信息、信息处理、计算机多媒体、软件工程、计算机视觉、人工智能等众多学科,这里我们只是从安防角度来分析一下.     

人工智能成为推动智能安防发展的关键踏板--2021年人工智能在安防市场发展趋势探析

一、人工智能在安防市场发展之现状近年来,人工智能技术开始在安防市场进行大规模的应用,大力推动了传统安防行业的革新和进化,安防也成为人工智能技术最具基础、发展最快的应用落地行业。现阶段,机器学习、深度学习、自认语言处理、机器人学、计算机视觉等是人工智能技术最主要的发展领域,这些细分领域的发展离不开安防领域海量的数据集进行算法训练。     

励精图治 蓄势恒远 做AI时代下动态人像识别的领导者——访深圳云天励飞技术有限公司联合创始人及首席执行官陈宁博士

正成立于2014年8月的深圳云天励飞技术有限公司(以下简称:云天励飞)是由两名"千人计划"国家特聘专家联合创立的人工智能领域的技术创新型企业。企业团队脚踏实地、专注精修,通过处理器设计和计算机视觉领域的跨界,创新打造出中国第一颗商用化人工智能芯片,突破了人工智能大规模产业化的瓶颈。同时,作为重视数据和应用场景的产业化的实践者,云天励飞准确定位公共安全领域的市场需求,并将扎实的技术与用户需求高度结合,在很短时间内在智能安防领域完成了规模商业化落地。     

重型施工机械安拆吊装作业视觉可达性BIM仿真分析

为提高重型施工机械安拆吊装作业安全工效,改善安拆作业过程中人员的可视性,提出基于可视锥法的多主体视觉可达性建筑信息模型(BIM)仿真方法。首先,通过重型施工机械视觉任务分解,得到重型施工机械多主体视觉任务;其次,以wk-35型电铲安拆作业为研究对象,分析起重驾驶司机-信号工-司索工多主体视觉任务,运用计算机辅助三维交互应用(CATIA)人因仿真模块,构建安拆吊装作业多主体视觉的BIM仿真场景;然后,采用可视锥法,计算安拆吊装作业过程多主体视觉可达性量值,测度多主体视觉可达性水平,构建重型机械施工机械多主体视觉评价模型;最后,调节BIM模型的过程参数,推演多主体视觉变化趋势,评价安拆吊装作业多主体视觉可达性。结果表明：安拆作业中起重司机在起升下降过程中视觉可达性较差,在平移过程中视觉可达性较好;信号工和司索工的位置与其视觉可达性联系紧密,当信号工处于视野刚好覆盖起重司机和司索工的位置时,其视觉可达性最好,而司索工需不断调整位置,使其视觉可达性达到最佳。     

智能分析技术在集成领域的应用解析

正一、智能分析技术在集成领域的发展现状智能分析技术属于人工智能中的模式识别,起源于计算机视觉技术、综合应用图像处理、目标检测与跟踪、模式识别等技术,对视频场景中的目标进行检测分析,实现图像质量诊断、人脸识别、车牌识别、视频检索等功能。智能视频分析技术可减少由于人员疏忽或离开错过的重要监控信息,使监控管理更加方便高效。安防智能化不仅仅指的是视频的智能分析技术,还包括系统和安全层     

周期律再现 AI赋能安防新业态下的行业变局

正刚刚过去的2017年,是AI概念极为火爆的一年,人工智能成为2017年最热门的科技词汇。目前国内人工智能的应用热点主要集中在计算机视觉、语音识别和自然语言理解等领域。借助于过去十年通过"平安城市"建设而积累的庞大的视频监控资源,计算机视觉技术天然具备了明确的、可快速落地的应用场景。因此安防将会是人工智能最快产业化、市场化和竞争最激烈的行业应用。安防行业对计算机视觉技术应用的需求早在几年前就已经非常强烈,特别是高清视频监控技术大规模普及推广以     

基于深度学习的人脸识别系统在公共安全领域的应用

正人工智能由不同的领域组成,如机器学习、计算机视觉等。总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。近几年进入大众视野的深度学习,就是机器学习发展到现在一个较大的浪潮。人们熟知的人工智能AlphaGo与李世石的围棋之战,就是一个深度学习技术的典型。基于"深度学习"和"计算机视觉"等AI技术的人脸识别算法,有着很好的人脸动态捕捉和     

人工智能开启安防新篇章 人脸识别奏响新科技号角

正近年来,随着人工智能、深度学习等技术的快速发展,人脸识别也迎来了爆发期。人脸识别技术是计算机视觉研究领域一个已经存在了很长时间的重要课题,早期主要应用于公共安全领域,随着近年来人脸考勤、人脸通过等应用的普及,人脸识别在智能交通、智慧医疗、楼宇对讲、金融教育、平安城市建设等领域被广泛应用;还可以靠人脸解锁手机、登录支付账户等。可见人脸识别已经在我们的生活中应用非常深入。     

基于组合定位海量数据处理的铁路机车安全距离预警

针对我国铁路机车定位数据丢失时有发生的现象,阐述了以现有较成熟的GNSS/INS/DR（Global Navigation Satellite System/Inertial Navigation System/Dead Reckoning）组合定位装置构建铁路机车定位的系统架构。在此基础上,针对海量位置数据,引入Hadoop技术,给出了采用HBase存储海量位置信息数据的方法,采用MapReduce校正位置信息数据及安全距离计算的方法。经实验验证,该方案在需要大量数据存取的情况下,采用MapReduce进行分布式数据分析效率更高,扩展性更好。     

车载信息界面复杂度对视觉搜索和驾驶行为的影响

为考察动态双任务下车载信息界面复杂度对视觉搜索和驾驶行为的影响,招募30名被试佩戴头戴式眼动仪开展模拟驾驶试验。驾驶主任务为50～60 km/h车道保持任务,次任务分别为低、中、高复杂度水平组的视觉搜索任务。单因素重复测量方差分析显示,车载界面复杂度对视觉搜索和驾驶行为均有显著影响。与低水平组相比,中、高水平组导致视觉搜索任务成功率降低0.68%和2.70%,任务完成时间增加14.34%和53.23%;与基线任务相比(仅驾驶),在低、中和高水平组执行视觉搜索任务时,平均车速降低了2.69%、3.63%和9.01%,横向位置偏移增加了61.90%、76.19%和138.10%。眼动行为显示,造成总扫视时间显著差异的视觉机制不尽相同。低和中组间总扫视时间的显著增加主要取决于延长平均扫视时间,扫视次数之间没有显著差异;中和高组间总扫视时间的显著增加主要通过增加扫视次数,平均扫视时间之间无显著差异。此外,随复杂度水平增加,眨眼次数显著降低,主观驾驶负荷增加。该研究明确了车载信息界面复杂度对视觉搜索和驾驶行为的影响,揭示了驾驶人采取的针对性视觉分配机制,可为车载信息界面设计提供实证依据。     

未来汽车智能避祸

为有效避免交通事故,当今科学家们研制出多种智能化避祸的汽车。 德国研制成一种初步智能化的交通控制系统,根据模仿生物神经系统处理视觉信息方式,分析运算十字路口的车流量信息,帮助管理部门控制道路交通。智能化交通控制系统由数字摄像机、计算机和图像信息处理板卡组成,结构简单,价格低廉。数字摄像机拍摄十字路口的交通状况,由计算机对图像信息进行分析评估,结果可传送给交通控制中心,也可当时处理后,由计算机直接指挥红绿灯转换。该系统的硬件核心部分是图像信息处理板卡,借鉴生物判断筛选视觉信息的方式研究出一种程序算法,可判断出在一定时间内分别将有多少辆轿车和卡车通过十字路口,车速如何,在红灯前等候多少时间,并推算出道路拥挤程度。     

云计算技术在城市视频监控系统中的应用

云计算是传统IT和通信技术不断交融、需求和商业模式驱动与促进的结果,是继上世纪80年代PC机和90年代互联网进入中国后,信息产业界最大的一项颠覆性技术,云计算给中国的计算机工业与信息产业带来新一轮创新与发展的机遇。本文分析了安防视频监控领域当前所面临的问题,并着重探讨了云计算技术在安防视频监控领域的应用。     

云计算技术在城市视频监控系统中的应用

云计算是传统IT和通信技术不断交融、需求和商业模式驱动与促进的结果,是继上世纪80年代PC机和90年代互联网进入中国后,信息产业界最大的一项颠覆性技术,云计算给中国的计算机工业与信息产业带来新一轮创新与发展的机遇。本文分析了安防视频监控领域当前所面临的问题,并着重探讨了云计算技术在安防视频监控领域的应用。     

CAN总线及其在小区智能安防系统中的应用

1 概述 随着控制、计算机、通信、网络等技术的发展,信息交换沟通的领域正在迅速覆盖从工厂的现场设备层到控制管理的各个层次。这种信息技术的飞速发展,引起了自动化系统结构的变革,逐步形成以网络集成自动化系统为基础的企业信息系统。现场总线是当今自动化领域技术发展的热点之一,被誉为自动化领域的计算机局域网。现场总线是应用在生产现场、在微机化测量控制设备之间实现双向串行多节点数字通信系统,也被称为开放式数字化多点通信     

人工智能技术对安防行业发展的影响与重要性

<正>一、人工智能技术在安防产业的落地应用现状现阶段,人工智能技术最主要的发展领域是计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人等,这些细分领域的发展离不开海量的数据集进行算法训练。历经多年快速发展的安防行业,每时每刻都在产生大量的数据,是非常理想的算法迭代资源。近年来,安防已成为人工智能技术最具基础、发展最快的应用落地行业。目前,人工智能技术已在以下几个方面形成规模化的落地应用:     

负压波-声波耦合天然气管道泄漏检测与定位

天然气管道泄漏具有巨大的危害性,其准确的检测与定位是安全领域的重要课题。根据管道泄漏瞬间产生的局部流场畸变引起的脉冲负压波和泄漏口高速射流产生的持续巨大噪声,提出一种基于负压波-声波耦合的天然气管道泄漏检测方法,解决单一信号识别的准确性和时效性较差的问题。结果显示,通过负压波-声波的信息融合可有效提高泄漏判断的准确性,同时两种信号在同一测点的时间差可定位泄漏的位置。文末还推导了泄漏判别依据和定位原理的基本公式。     

提升服务无止境 吹尽狂沙始到金——访深圳市赛格导航科技股份有限公司副总裁万新宇

深圳市赛格导航科技股份有限公司是国内专业从事面向各行业及个人,提供基于位置信息的运营、增值服务,提供智能车载信息终端产品、系统解决方案的企业。赛格导航从1994年开始研究和应用GPS技术,是中国卫星导航应用领域及汽车在线服务领域的开拓者。本期安防经理人栏目,我们有幸采访到了赛格导航的副总裁万新宇先生。他是公司的创业元勋之一,经历了赛格的整个发展历程;他具有资深的行业经验,对车辆报警运营服务有着深刻的感悟。