AIoT技术揭开崭新安防时代

近年来,智慧工厂、智能家居等概念逐渐走入我们的生活,极大地提高了生活的便利性。与此同时,人脸识别等人工智能技术也在越来越多的领域得到了应用。在这个智能化时代,人们已经不仅仅满足于"万物互联"的概念,而是希望在互联的同时,将人工智能融入其中,使周边设备不只是可以被统一控制,还能主动提供更有价值的信息,这一概念便是一门新的融合学科——AIoT。     

AIoT技术在城市安防系统中的应用浅析

AIoT,即"AI+IoT",是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合,是AI赋能物联网的简称。通过AIoT,实现了"人工智能"逐渐向"应用智能"发展,进而实现AI赋能各行各业,甚至推进产业颠覆。对于目前持续推进的智慧城市项目中,AIoT在公共安全方面是最为直接的应用场景,在这些场景中既有大量的基础数据存在,也存在着巨大的市场刚需。     

5G+AIoT推动智能安防行业新变革

<正>随着IoT、5G、AI技术的发展,智能安防处于变革的前夜,更多以智慧城市建设为目标的安防建设提上日程。未来城市将成为基于5G技术之上的,一张大的传感网络+各行业SaaS应用服务+云平台,颠覆性在于数据、应用和技术的打通。安防行业也会迎来基于智能安防摄像头等AI设备构建的传感网络,为整个城市提供多样应用的新变革。     

区块链技术在安防行业的应用探讨

正2019年10月24日,中共中央政治局就区块链技术发展现状和趋势进行第十八次集体学习。习近平总书记在主持学习时强调,要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口,明确主攻方向,加大投入力度,着力攻克一批关键核心技术,加快推动区块链技术和产业创新发展。2020年,中央一号文件《中共中央、国务院关于抓好"三农"领域重点工作,确保如期实现全面小康的意见》正式发布。文件指出,"加快物联网、大数据、区块链、人工智能、第五代移动通信网络、智慧气象等现代信息技术在农业领域的应用。"由此可见,区块链产业在国家战略中的重要地位,也意味着中央对区块链产业的重视。     

人脸识别技术在安防行业的发展与突破

正2015年末,谷歌发布Tensor Flow项目并开源,深度学习和人工智能再一次获得全世界的关注并在全领域爆发式增长,至今已过去近5年,在此期间产生了类似Alpha Go、AI自动驾驶等全新的智能浪潮。一、百花齐放的发展安防行业是人工智能绝佳的试验田,拥有各个领域大量的数据、样本、应用需求和项目资金,因此不断有新的算法公司进入。行业格局也由海康、大华、宇视三家占据主流市场,逐渐演变为传统安防厂家+互联网算法公司+     

AR技术在安防行业的应用与发展

随着安防市场的多元化需求不断加强,人工智能、大数据等技术快速发展,安防视频监控中的数据也呈几何级增长,用户很难快速根据视频画面的信息与其他数据进行汇总给出一个高效的高质量判断。AR增强现实技术呈现的视频画面的立体化技术负载监控智能分析大数据结合虚拟与现实技术,使传统监控视频立体化、信息化,给传统的安防视频监控一个全新的认知和体验。本文就AR增强现实技术在安防行业的应用与发展进行分析和探讨。     

探析数字孪生技术在安防行业的发展

一、数字孪生技术与仿真技术的区别与联系 数字孪生技术通过充分利用物理信息模型在物理世界中创建等价的虚拟体,结合实时与历史IOT反馈信息,基于计算机手段对物理实体进行实时监控,动态仿真分析,从而对物理实体进行精确的分析与决策.仿真技术则是通过将一些已经确定的规律和具备完整机理的模型转化成软件来模拟物理世界.也就是说,只...     

探析AR技术在安防行业的融合发展

正一、中国安防行业发展回望中国安防行业经过四十多年的高速发展,如今已经形成体量庞大的行业市场规模,行业中的各种关联技术日新月异、推陈出新推升着安防行业向更深、更广的领域迈进。视频传感技术经历标清、高清和超高清的发展过程,促成视频由看得见向看得清发展,视频图像等非结构化数据的存储技术经历DVR、     

边缘计算技术在安防行业的发展及应用

正边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端。而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据。在视频监控领域,大量的数据需要在设备前端实时地被快速处理,而且对安全和隐私     

智能分析技术在安防行业的发展与应用

正前言社会信息化快速发展,更新了我们认识世界的思维方法,也为加快建设社会治安立体防控体系提供了新手段。特别是利用物理世界之外的"脑力+信息"发展起来的智能产业,极大地扩展了人类智力水平,也为打造社会治安防控体系升级版提供了新平台。安防行业发展类比通信行业,随着行业龙头产品制造具备全球竞争力后,安防企业往安防解决方案以及安     

物联网技术在安防行业发展的契机与作用

<正>物联网产业链可以细分为标注、识别、信息传输和处理四个环节,每个环节的关键技术分别为RFID、传感器、无线传输技术和智能芯片。根据市场调研公司益普索的预测,物联网的发展经历了且即将经历五个阶段:1999年是物联网技术的开端,这一年物联网技术被正式提出,多个国家开始整合资源,相继投入研发;到2010年,RFID被广泛应用在物流、制药和零售行业,标志着物联网技术有了自己的行业依托;2010-2015年,物联网技术得到了推广和应用,实现了物体互联、     

安防芯片技术的发展与应用——从安防行业看安防芯片的发展

经过三十多年的洗礼和沉淀，我国安防芯片技术也得到了快速普及的应用与长足发展，国产安防芯片如雨后春笋般地频频问世。如：ASIC、DSP、SOC等安防芯片技术被广泛地应用在摄像机、视频服务器、DVR等产品中。可以预见不远的将来，安防芯片将会集成更多的射频识别（RFID）、数字基带、3G移动通信以及安全存储等相关领域的芯片技术，全面服务于安全防范行业的发展与需求。 为了更好地引导和推动安防芯片技术的发展，本栏目特别邀请各位专家和业内人士对安防芯片技术的发展现状、技术架构、应用情况、发展前景等进行深入的探讨分析，以飨读者。     

从安防行业看安防芯片的发展

<正>近年来,中国视频监控市场受到"平安城市"项目、"奥运安防"项目以及各地、各行业安防项目需求加速增长等因素的强劲刺激和拉动,使得视频监控行业取得了快速的发展,整体市场规模迅速扩大。近3～4年来中国数字视频监控市场每年都以超过30%的比例增长,势头之猛令全球瞩     

周界防护与报警技术在安防行业的最新发展

<正>一、周界防护在安防行业的重要性国人讲究眼见为实,而且摄像机给人的感觉非常直观,所以过去30年是视频监控大发展的30年,以前安防行业中周界防护并不被重视,一般都是作为一个噱头宣传一下,真正的使用价值并不大。随着视频路数的不断增加,用户发现无法每天盯着图像查看防区内的情况,虽然现在有各种各样的智能分析软件辅助,但是当看到入侵者的时候,说明他已经进入到防护区域内,这时给出事件报警显然来不及。对于像核电站、机场、化工厂以及电厂等封闭防     

智能人脸识别技术在安防行业的应用与发展变化

正一、发展现状随着平安城市、智慧城市的建设进程加快,各种安防设备和技术手段随处可见,特别是人脸识别技术发展较迅速,从传统实体安防到网络安防再到APP等终端应用,用了不到十年时间。较已往的行业应用来说,智能分析识别从后台报警慢慢向前台认证发展,用更直接、更暴露、更简单的结果进行预警展示,这种应用的诞生从根本上解决了欺诈、冒充、伪造等犯罪行为的发生,从"控"到"防"     

低照技术在安防行业的发展应用及展望

随着人工智能技术的不断发展,基于对目标特征、行为态势的分析需求越来越多,各种深度学习算法、人工神经网络技术被广泛应用于安防行业的图像识别和模式匹配上,比如人脸识别、车辆特征提取、视频全结构化分析等。然而可有效应用于AI分析的基础信息都来源于终端设备采集来的视频图像数据,因此,"更高清"的视频图像自然成为安防行业长久以来一直不容忽视且需要在此领域不断深耕的研究命题。     

人脸识别技术在安防行业的具体应用

正在我国早些时候,AI人脸识别技术的初衷主要用于公安侦查办案中对犯罪嫌疑人的人脸照片比对及人脸照片管理,如今人们时时刻刻都依赖着这项功能,早上起床用人脸解锁手机、网上购物刷脸认证支付、在新零售店里刷脸支付、上班刷脸打卡、搭乘高铁和飞机实行无纸质的刷脸安检等等,人脸识别技术已经融入日常生活的各个方面,给人们的生活方式带来了巨大改变。     

云计算技术及其在安防行业的应用

引言安防行业的发展对如今的安防技术提出了更高的要求,也使产品向着智能和高清的方向发展,但是人们渐渐发现一个重要的问题:资源不够用.这其中包括计算技术资源、存储资源、网络资源、设备资源等,这个大趋势使得云计算平台在安防行业的应用迫在眉睫.     

人脸识别技术在安防行业的具体应用

正人脸识别(Face Recognition),是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,用摄像机采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。早在1964年就开始有这项技术,但属于初级阶段,算法模型不够成熟,1991年以后人脸识别发展迅速。1998年,汉王最早把人脸识别带入门禁和考勤应用,但是人脸识别在这个阶段没有完全     

低照技术在安防行业的应用

随着科技技术的快速发展,人们对智能化的需求越来越强烈。目前,摄像机白天拍摄图像效果已基本满足智能化识别的需求,但夜晚受环境亮度的影响,智能化效果并不理想。如何改善夜晚智能化效果已成为各大厂商急迫需要解决的问题。如图1所示,目前视频监控普遍使用的传统星光摄像机,夜晚成像画面中基本无法看清人员目标和车辆目标,智能化检测更是无从下手。