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从人机大战看智能安防三大趋势

安防三大智能化趋势 在安防智能化进程中,实际上要解决三个问题:数据结构化、业务智能化、应用大数据化。总的来说就是三大智能化趋势:结构化的智能、业务的智能、大数据的智能。 由于安防本身业务应用的需求决定了安防人工智能市场的潜在需求巨大,人工智能进入安防行业可以说是必然的。近年来大家都在谈人工智能,以前总觉得概念模糊,但随着语言识别、图像识别、人脸识别、无人驾驶与机器人等人工智能技术逐渐走入大众视野,人工智能商业化的趋势越来越明显。 1.GPU是安防大数据应用的引擎 实现海量视频图像数据结构化处理是智能化关键,智能化是视频监控网络化与高清化之后新的竞争热点。从目前来看,以图像视觉为核心并具有海量的数据源以及丰富的数据层次的安防监控领域是GPU发挥其图像处理以及高性能通用计算的最佳选择。首先GPU作为专为图像处理设计的处理器,能将3D模型的信息转换为2D表示,即实现视频图像的结构化处理;另外,随着GPU的快速发展,目前GPU通用计算技术发展已经引人注目,在浮点运算、并行计算等部分计算方面,GPU可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU的性能。 近年来,海康威视、大华股份、宇视科技都相继发布了基于G...

人脸识别与自动巡检技术在地铁安防系统中的应用

现阶段,视频智能分析在轨道交通行业中主要应用包含几大类:行为分析即拥挤侦测、徘徊侦测、逆向侦测等;特征识别即人脸识别系统等;图像质量自动巡检即系统自动对前端摄像机采集图像质量进行分析报警等。由于当前智能分析在轨道行业应用尚处于起步阶段,本着从事实出发的原则,下文着重结合实际工程案例,着重探讨人脸识别和自动巡检两项技术的应用。 一、人脸识别系统 XX市轨道交通一号线共有20个车站,在每个车站的出入口闸机设置8套人脸识别设备,共160套,对出入闸机的乘客面部特征实时采集,并与后台公安部犯罪人员库进行实时比对报警。 通常头像正面位置是人脸识别系统最佳的工作位置,但只要能同时看到两只眼睛就可以识别人脸,而姿势变化在35度范围内也不会影响识别效果。轨道出入口闸机作为特殊的通道具有天然的场景优势,摄像机可以很容易捕捉到乘客的面部特征,为公安机关抓捕犯罪分子和犯罪嫌疑人提供了一种行之有效的手段。 人脸识别包含人脸检测、人脸跟踪与人脸比对等技术。人脸检测是指在动态的场景与复杂的背景中,判断是否存在人脸并分离出人脸。人脸跟踪指对被检测到的人脸进行动态目标跟踪。人脸比对则是对被检测到的人脸进行身份确认或在...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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