基于AI的深度认知技术在智慧城市安防中的应用与前景

正人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。深度学习是当前最热的人工智能研究领域,实现人工智能有三种路线:一是基于逻辑方法进行功能模拟的符号主义路线,代表领域有专家系统和知识工程;二是基于统计方法的仿生模拟的连接主义     

人工智能行李安检系统构建路径分析

<正>过去十年间,人工智能（AI）在解决各领域复杂问题方面的能力有了大幅提高,甚至在某些场景中,以深度神经网络为代表的AI解决方案表现得比人类更好。而这种能力的增长,意味着其将能够应用到越来越多的实际任务中,比如用于改善机场的行李安检系统。针对这一具体问题,兰德公司在研究了如何将AI纳入美国交通安全局的行李安检系统案例后,于2022年3月发布了报告《利用人工智能守护航空安全》,指出人工智能在安检领域具有巨大应用潜力,并分析了当前和未来如何利用人工智能提升行李安全检查能力,以及面临的挑战和解决思路。本文对该报告的主要内容进行了梳理分析,以期对相关科研工作提供一定的有益参考。     

信息科技时代人工智能安全问题思考——评《人工智能安全》

人工智能是信息科技时代最具有想象力和发展前景的技术领域之一,人工智能的出现意味着机器深度学习和自由决策成为可能,甚至在未来,人工智能将部分取代人类脑力思维活动.当代人工智能已经在一些领域逐渐开始应用,如自动驾驶、智能应答服务等,并且应用范围有进一步拓展的势头.对于人工智能安全的担忧伴随着人工智能的出现和发展.早在人工智能的概念刚提出时,著名科幻作家阿西莫夫就提出了著名的"机器人三原则",其核心就涉及对人工智能机器人的安全逻辑思考问题.     

深度学习技术与安防行业的超融合

<正>一、什么是深度学习技术1956年计算机科学家首次提出"人工智能"的概念,希望用计算机构造与人类智慧类似的机器,并在科研实验室中不断探索研究。2015年,随着GPU技术的广泛应用,并行计算变得更快速和更有效,人工智能开始全面爆发。机器学习来源于早期的人工智能。机器学习最基本的做法,是使用算法来解析数据并从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同,机器学     

人工智能将开创安防应用新蓝海

<正>1956年,达特茅斯会议召开,人工智能作为一项新兴课题,正式登上世界科研的舞台。2016年,AlphaGo程序轻取围棋世界冠军李世石,引起了全世界的关注。这一里程碑事件,标志着人工智能技术正在成为改变人类经济、社会的新技术引擎。随着国务院印发《新一代人工智能发展规划》,人工智能已经成为国内最热门的前沿技术。     

人工智能时代的海关监管技术发展现状及前景展望

<正>当前人类社会进入了人工智能时代,只有选择拥抱人工智能才能真正提升海关监管效能。运用人工智能等新兴技术提高监管效率,对通过旅客及涉及国家利益和人民生命财产安全的商品进行精细、规范、精度高的监管,是推进政治建关、改革强关、依法把关、科技兴关、从严治关,全面提升海关监管能力供给,服务高水平开放、推动高质量发展的必然需求。     

人工智能大模型在公共安全领域的应用探讨

<正>随着人工智能技术的不断发展,大模型作为一种新型的机器学习技术,已经在各个领域中得到了广泛的应用。公共安全领域作为社会管理的重要方面,也需要不断引入新技术来提高其管理效率和保障能力。本文探讨了人工智能大模型在公共安全领域的应用以及面临的风险和挑战。首先讨论了人工智能大模型的基本概念以及推理流程。然后,详细介绍了人工智能大模型在公共安全领域的具体应用方向,包括：人机“慧”话、警务“智”搜、风险预测、案件分析、视频理解、舆情监测等。接着,讨论了人工智能大模型在公共安全领域应用中面临的风险和挑战。最后,展望了人工智能大模型在公共安全领域的未来发展前景。     

浅析情感人工智能的发展趋势

<正>一、情感人工智能系统的发展现状1956年的达特矛斯会议上,约翰·麦卡锡首先提出了"人工智能"的概念,但由于人工智能的基本理论并不完整,所以虽然经历了几十年的研究,但并没有像人们想象那样发展迅速。直到2017年AlphaGo打败棋手柯洁,一时间人工智能的未来再次被推上风口,自动驾驶、智能机器人、人脸识别等创新应用纷至沓来,出现了一大批围绕视频信息与声学信息进行技术创新的人工智能代表性企     

人脸识别技术在智慧城市的深度应用

<正>随着科学的发展和人类的进步,人工智能越来越丰富,它推进了社会、城市、人类生活的进步。所谓智慧城市,即以人工智能技术为基础,具有智能化特征的新兴城市发展模式,通过城市智慧式管理和运行,实现城市可持续发展,进而为人们创造更美好的生活和环境。一、智慧城市发展背景智慧城市在中国的发展可以划分成四个阶段。智慧城市1.0(2008年-2012年):2008年,IBM提出智慧地球概念,智慧城市进入萌芽期(或     

深入场景 克服挑战 AI安防落地成主旋律——聚焦AI落地安防行业的现状、难点与突破

<正>人工智能是当前全球创新的热点,也将是未来的核心关键技术。今年以来国家提出了促进人工智能和实体经济深度融合,讨论并通过了《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》,人工智能已经进入推进落实的关键时期。安防行业是人工智能落地应用的重点行业之一,这几年不管是从政策、顶层设计层面,还是技术创新、产品研发层面,AI+安防的技术基础和产品化都取得了重大突破与进步,人工智能进入     

安防领域人工智能深度神经网络算法的创新突破

<正>人工智能现在应用最好的一个领域就是基于视频图像的应用,尤其是基于深度卷积神经网络在视频图像领域的应用最为火热。安防领域人工智能是人工智能技术最好的实践领域。安防领域每天产生的全天候的海量视频图像数据为人工智能提供了最佳实践基础。除了海量数据、深度卷积神经网络算法,还有GPU或者神经网络硬件加速引擎也在安防领域快速广泛应用。海量视频图像、深度神经网络算法、GPU或     

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:     

“机器人+安防”时代来临 引领安防行业新态势

<正>为抢占人工智能发展的重大战略机遇,构筑我国人工智能发展的先发优势,国务院印发《新一代人工智能发展规划》中对把握全球人工智能发展态势,找准突破口和主攻方向,全面增强科技创新基础能力,全面提升经济社会发展和国防应用智能化水平做出了重要指示。并对人工智能科技创新体系、高端人才队伍培养、培育高端高效的智能经济、建设安全便捷的智能社会等做出了重要部署。近年来,在平安城市千亿级市场的带动下,     

人工智能软硬件国产化应用情况分析

<正>随着科技的快速发展,软硬件国产化趋势正成为引领人工智能发展的重要力量,不仅推动着技术创新,也在全球范围内展现出巨大的潜力。本文将从人工智能芯片、架构、应用软件及大模型等维度,分析国内外人工智能软硬件发展情况,力求通过加强人工智能软硬件的自主研发能力,积极推进国产化应用进程。     

人工智能、大数据时代报警服务的发展现状与趋势探讨

<正>近年来,安防已经成为人工智能、大数据落地场景中的重要产业,智能视频分析、人脸识别等核心技术也在研究和应用领域备受关注。对于安防产业细分市场之一的联网报警服务业,目前在人工智能、大数据等技术的落地应用尚处于探索阶段,并未取得实质性的进展。在此背景下,联网报警服务业能否搭上人工智能、大数据的发展快车,成为继无线网络传输之后的一个全新技术支撑,并最终推动整个行业实现跨越式发展,成为报警运营企业普遍关注的话题。     

携手安防技术应用打造AI“智慧社区”

<正>随着物联网、大数据的不断发展与完善,人工智能技术必将得到更大地发展。人工智能的出现颠覆了我们的生活方式,极大提高了社会的运行效率。近年来,人工智能的运用几乎渗透到包括建筑智能化、工业制造、空间技术、智能家居、安全防护和交通导航等众多领域,并在实际应用中产生了巨大的作用,有力地促进了经济的发展和改善了人民的生活。     

多模态与平台管理：推动人工智能高效落地的新引擎

<正>随着科技的飞速发展,人工智能正如火如荼地展开一场全球性的科技革命。经过数十年的沉淀与打磨,人工智能已经从科研领域走入了生活的各个角落,展现出无限可能。生物识别技术作为人工智能的一部分,随着人工智能技术和市场的加速发展,生物识别技术的应用领域和市场潜力极大拓展。站在科技浪潮之巅,北京眼神科技有限公司（以下简称眼神科技）作为生物识别行业从业者,希望通过对人工智能的发展历程、现状以及未来趋势所做的一些观察和体会,与大家共同探索多模态生物识别+人工智能双轮驱动的智慧应用前景和发展趋势。     

从视频采集到视频分析 论深度学习对安防行业的发展推动

<正>一、引言深度学习是机器学习研究中的一个新领域,动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络,从而模仿人类的机制来解释、分析数据,例如在安防领域的人脸识别、目标跟踪、火情监测等。我国安防技术应用起步于实体防护和入侵报警,发展于模拟/数字视频监控,未来将完善于以物联网、云计算、大数据为核心内容的特征识别与视频智能分析。安防行业发展的大方向是IT化、智能化,图像由模拟向数字转变,系统由封闭向开放转变,由固定设     

AI,安防业的下一个“竞技场”

<正>安防产业作为智慧城市建设的一部分,其自身将随着智慧城市的建设得到跨越式发展。而安防作为人工智能技术天然的训练场和应用场,对于人工智能的落地应用有着迫切的需求。基于安防行业的天然属性,随着深度学习重燃、海量大数据支撑、计算能力提升与成本下降等三大因素发展,人工智能逐步在智慧城市建设中崭露头角。随着人工智能技术走向开放,场景越来越丰富,未来安防行业的人工智能化必将迎来巨大的发展。目