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海量存储时代 安防结合AI获得有益情报

这几年,随着平安城市建设的展开,视频监控联网共享,视频数据资料越来越多,不少安防企业都在强调视频分析技术,以公安行业为例,视频分析技术能够在海量视频中快速寻找目标,解放警力。从数据处理的流程看,视频分析技术描述技术能够将监控视频转化为人和机器可理解的信息,从视频存储的角度看来,分析技术引领存储模式全新变革,提炼视频中有价值的图片和文本信息。从原本需要一直存储变成关键信息的存储,使存储更持久。 海量存储时代 安防结合AI获得有益情报 科技领域近年来有这样一个趋势:移动互联红利正在消退,而数据红利才刚刚开始。据预测:“数据”+“人工智能”将成为未来5-10年的科技投资主线,在过去的十年中,全球每年产生的数据量以50%以上的CARG增长,2015年全球产生数据8ZB(1ZB = 1012GB)。 据IDC预测,2020年全球产生数据量将超过40ZB,相当于地球上每个人产生5200GB的数据。基于海量数据深度学习的人工智能第三次浪潮可能走的更远。 一些领域数据存储量非常大,例如视频、安全、情报等。据说世界上每生产两块硬盘,就有一块用于存储安防监控的视频数据。例如在北京,用于安全监控的摄像头数量...

如何跨越智能家居的“使用鸿沟”

统观中国智能家居市场,安防与自动化一直主导市场发展。最近,市场研究机构IDC针对2016年智能家居产品的应用与部署,以及2017年年初面世的新产品技术进行分析与总结后发现,当下的智能家居产品的技术应用和场景化服务功能仍存在使用鸿沟。因此,智能家居产品研发与应用,更应该遵从未来演化趋势以及对于人工智能辅助应用的部署。IDC认为,智能家居产品的形态与服务演进应该满足如下五个趋势的发展。 安全化是推动智能家居产品系统广泛使用的核心。智能家居中安控安防的使用关键是准确识别、实时提示,提供多元化的辅助功能。目前智能监控技术主要包括身份识别、轨迹识别、环境判断补偿识别。例如,在2017年1月拉斯维加斯的CES展上,Scout Home Security System的产品体系允许用户自定义多模块连接来追踪动态变化,增加监测的广泛度、及时性,并能够进行自动预警措施。但当前许多智能监控设备仍难以适用于多变的外部环境调整,光线、温度、图像匹配度均影响其判断效果。因此,未来通过人工智能图像识别技术实现图像信息的自动解析显得至关重要。 节能化是提升智能家居产品使用效率的根本。降低能耗,减少使用成本是大众消费...

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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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