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数据恒耀平台驱动、云边缘融合……人工智能安

本文由黄文峰从安全知识网转载。 最初的标题是“看看人工智能+安全如何增强智慧城市的建设”。 ? 这篇文章是由宜友智慧城编辑的,供读者参考。。

根据市场研究机构MarketsandMarkets的最新报告,2018年全球智慧城市市场将达到3080亿美元,预计将增长到717亿美元例如,城市可以感知通勤期间是否发生交通堵塞,交通信号灯是否可以根据交通流量灵活设置,医疗排队时间是否过长等到2023年达到20亿美元通过构建全球智能环境,实现“全球覆盖、全时段共享、全时段可用性和全时段可控性”,智慧城市将从虚幻的目标转变为城市发展的战略和手段,整合城市各处的基因和血管更重要的是,实时性和准确性将大大降低 根据未来工业研究所的数据,中国智慧城市的市场规模将达到18个边缘注入人工智能计算力,大大提高了人工智能服务器的响应速度,实现了前端摄像头对视频数据的实时结构化处理 2021年为5%大华股份 7万亿

从以上数据可以看出,世界智慧城市的总体趋势正在舞台上,增长非常强劲,特别是在中国,智慧城市将达到两位数和万亿的巨大规模。这个巨大的蛋糕吸引了各个领域的巨人的参与。云供应商和通信供应商,如英美烟草、华为、浪潮等。都忙于布局。同时,传统的安全大工厂 海康威视 、大华固始、建国假日玉市等。新创建的人工智能老虎也在竞争参与。

那么,什么是智慧城市? 简而言之,是指能够充分利用信息和通信技术来感知、收集、整合、计算和分析城市运营核心系统的各种关键信息,从而对政府、商业和主体的各种需求做出智能响应的能力,主要涉及民生主义、环保、公共安全、城市服务、工商活动等应用领域。

其中,城市公共安全属于传统安全范畴。对公共安全的需求、城市人口的增长和政府措施的增加是智慧城市发展的三大驱动力。近年来,随着物联网、大数据和人工智能技术的不断渗透,传统安全领域逐渐从交通、公安等大型安全市场扩展到民生主义和商业市场,因此“人工智能+安全”的应用领域也相应扩大。

毫无疑问,安全是智慧城市建设的重要组成部分,人工智能安全的兴起已经成为智慧城市建设的技术支撑和驱动力。

数据驱动的城市视频是重要的组成部分

业界众所周知,人工智能是智能城市的大脑,大脑智商依赖于获取大量城市信息来不断训练和优化人工智能算法。海量信息是来自城市环境、气象、噪声、积水、视频、交通流量、速度等的完整的城市运行数据和城市感知信息。主要载体是音频、文本、图片和视频,而物理载体是传感和视觉设备,如摄像头和传感器。其中,视频是未来重要的信息载体,涵盖了最有效的信息量。据不完全统计,目前全国约有2亿多台摄像机,视频存储容量已超过400000PB,硬盘约1亿块。视频相当于一个城市的眼睛,越有辨识力,越安全。

不可否认,这些来自不同来源的海量异构恒耀平台网站数据构成了智慧城市的数字基础,也是城市走向智慧的基本纽带。毕竟,没有数据源,使用算法来驱动城市运营将是空中楼阁。因此,城市必须数字化,才能完全智能化。城市的基本信息必须是从互联网和物联网叠加的多维实时数据,以及城市运行状态的全息描述。

这座城市本身就是一个庞大的数据基础设施。在建设智慧城市的早期阶段,这个庞大的基础设施必须转化为物联网+信息技术,也就是说,数字城市和感知城市必须建立在真正的城市之外。具体来说,就是通过在城市各个方面部署各种传感器、视频监控摄像机等智能设备,然后通过物联网的综合开放平台,实现城市各类传感设备的统一接入、综合管理、数据共享和发布。谷歌的人行道实验室提出了一个类似的多维传感器网络计划。可以说,多维传感器网络是智慧城市最重要的基础设施,可以从根本上解决多维数据采集和多部门数据采集的问题。

,从而协助管理人员做出调整决策。。。毫无疑问,数据将推动整个城市的建设。

。。云计算融合给城市带来智慧。随着眼光独到的项目、安全城市的大规模建设以及物联网和云计算等技术的日益渗透,一、二级城市的数据在现阶段呈指数级增长,给网络传输和存储带来巨大压力。

然而,传统的安全体系结构和方法已经捉襟见肘。人工智能的出现可以说是及时的。

它不仅分流了后端计算负载,还降低了整体网络运行成本

在智能城市的应用中,人工智能+安全侧重于人和车的分析,包括人体分析,涉及人脸识别、姿态识别、人体特征提取等。图像分析包括视频质量诊断、视频摘要分析等。车辆分析包括车牌识别、车辆识别、车辆特征提取等。行为分析包括目标跟踪和监控、异常行为分析等。通过视频智能分析,完成对人脸、车辆、人和事件的检测和分析,明确界定“谁在做什么”,第一时间准确判断违法行为,预警相联系,同时将被动安全保护提升为主动安全保护。。。

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