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1.
安鑫 《中国安防》2020,(3):14-17
创新和分享是时代发展的永恒主题,随着云计算、物联网、大数据、人工智能等技术的更新迭代,安防视频监控领域催生出一个又一个百亿和千亿级市场。雪亮工程、智慧城市、智慧工厂、智慧零售等场景不断落地,全互联、全感知、更智慧的系统正在改变着我们的城市和生活,如何应用新技术改造现有的视频系统,使之能更好地适应物联网时代的视频智能化、情报化的应用需求迫在眉睫。作为国内安防领域的软件供应商,北京中盛益华科技有限公司始终秉持"开放、合作、共赢"的公司理念,致力于推动视频监控+行业应用的深度融合,为客户打造世界领先的安防综合解决方案。  相似文献   
2.
基于概率神经网络的西安地区地下水水质评价   总被引:6,自引:0,他引:6  
为了检验概率神经网络在地下水水质评价中的适用性,论文分别采用综合评价法和概率神经网络评价法对西安地区地下水水质进行了评价,结果表明概率神经网络法能综合考虑各因子对水质的影响,剔除不良数据造成的干扰,能很好地反应地下水的水质状况。同时分析了西安地区地下水水质变化趋势和空间分布情况,结果显示:西安地区地下水水质年际变化不大,大部分地区水质较好;2001~2004年潜水多为Ⅱ类和Ⅲ类水,承压水多为Ⅰ类水。  相似文献   
3.
安鑫 《中国安防》2021,(5):22-25
近年来,随着物联网的广泛应用,我国物联安全事件呈现高速增长态势,安全事件影响程度和范围持续扩大,涉及人身安全、经济安全乃至国家安全.在2021年《政府工作报告》和全国"十四五"规划中都重点强调要加快数字化发展、加强国家安全体系和能力建设,网络安全建设重要性愈发凸显.当前网络大潮奔涌,只有软硬件结合才能筑牢网络安全防线,...  相似文献   
4.
安鑫 《中国安防》2021,(1):15-19
《中国安防》:2020年是非常特殊的一年,各行各业深受疫情影响,对安防行业的影响也很大,那么汉王智远在疫情防控方面有推出哪些黑科技产品? 黄磊:在2020这个特殊的年份,从疫情爆发后的复工复产,到目前的井然有序,无不彰显着政府的主导和民众的齐心协力.汉王智远充分发挥核心技术优势,高效打造“人形识别+口罩检测+无感测温+...  相似文献   
5.
安鑫 《中国安防》2020,(4):12-16
伴随着物联网、大数据、人工智能等新技术的不断发展,我国智慧城市建设迈入2.0阶段,行业呈现出由建设管理向应用服务的显著升级趋势,这对行业来说是挑战也是机遇,其中不少头部企业已经开始创新变革,规划中台战略并不断落地生根、开花结果。通过构建中台方案,为组织注入新活力,打通前台业务和后台数据之间能力通道,专家团队可分别专注于数据价值、产品逻辑、业务流程等工作.  相似文献   
6.
安鑫 《中国安防》2021,(3):15-19
近年来,我国安防行业快速发展的驱动因素主要来自平安城市、道路交通、金融及教育等领域的旺盛需求.现阶段我国正处于高速城市化进程之中,经济的发展,特别是与安防发展关系密切的平安城市、智能化交通建设等政策的实施,以及人民群众安防意识的增强,使我国安防行业保持较好的增长势头.  相似文献   
7.
安鑫 《中国安防》2021,(4):16-20
《中国安防》:2016年到2018年是低照度技术飞速发展的阶段,经过技术的不断迭代,天地伟业超星光4.0系列产品为视频监控提供了优质的图像质量,能否请您谈谈当前低照度技术的现状以及使用过程中存在的问题?后续天地伟业是否会推出超星光5.0系列产品? 薛超:低照技术已经经历了四代的更迭,目前在大光圈、大靶面、多sensor...  相似文献   
8.
安鑫 《中国安防》2021,(6):17-21
"近年来,"人工智能+安防"的理念被越来越多的安防企业接受和发展,并以此为中心,形成一系列的产品和系统解决方案.人工智能在安防行业的快速落地,得益于全国范围内安防设备的普及,借助于安防行业巨大的存量市场即可快速达成人工智能场景的落地.随着国家对"新基建"建设的推进,人工智能通过基础设施的完善,持续撬动整个行业.由于人工...  相似文献   
9.
安鑫 《中国安防》2021,(7):16-18
《中国安防》:能否请您介绍一下当前我国防暴安检领域的主流技术以及主要应用场景? 陈力:关于防暴安检,以前这个领域的名称是"防爆安检",最早主要是防止爆炸袭击案件.防爆安检包含防爆和安检两个主要方向.防爆又分为搜爆、排爆和防护;安检又分为人身、物品、场地和车辆安检.这时候的安检主要针对爆炸装置,如邮件炸弹和行包炸弹.随着...  相似文献   
10.
安鑫 《中国安防》2020,(5):14-18
传统单一的生物特征识别如人脸、指纹、虹膜、掌纹等因特征点不同,在一定场景下有着各自的优缺点。如果采用单一的识别方式,识别的可靠性则会存在一定的限制,为了达到更优的使用体验,目前混合生物识别技术应用于越来越多的细分场景。混合生物识别技术融合了多种模态的特征,且通过信息融合技术提高了识别系统的安全性和抗攻击能力,同时降低了错误率,使得多模生物特征识别技术能够有效缓解单模生物特征识别。  相似文献   
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