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城市管理发展至今,已从原来的信息化管理转变为智能化管理,随着大部制改革,管理的范围也变得越来越大,包括市容、环境、园林和广告等很多方面。特别是基于智能视频分析技术的应用,城市管理愈发智能化。基于智能视频分析技术和深度学习算法的城市综合管理应用方案应运而生。针对城市管理中经常出现的城管难问题,如乱堆物料、占道经营、流摊小贩等现象,通过应用智能视频分析技术,采用高性能的专用GPU服务器,对城市管理的违法行为进行智能分析;利用现有的视频数据,经过数据分析和深度学习,形成结构化的视图库,形成上层的业务应用,从而实现城市管理的占道经营、出店经营、游摊小贩、垃圾堆放四种违法行为类型的智能分析和识别,并对发现的违法情况进行自动报警(如图)。
设计阶段主要包括功能设计和施工方案设计,在此阶段决定了建筑弱电智能化系统工程总体方案。为了保证所设计工程的质量,须保证所设计功能、使用设备和设计方法符合施工合同要求,从用户的角度客观评价智能化水平。在所设计的弱电工程中,要结合设计设备的具体功能制定相应的施工内容。胶州系统集成所提供的智能化设计内容要积极结合当前电子设备技术发展,不断地引进新的智能化设计方案。此外,要保证所设计工程的系统功能、信号匹配、施工工序合理性,严格审核施工总体方案,从而保证智能化工程设计规范性。专业系统集成针对施工设计执行施工涉及到诸多细节,这些细节对于弱电智能化设备有着关键影响。在施工前,施工人员和管理人员应熟悉工艺的总体过程,并明确工程的难点,然后在按照各个阶段进行施工,努力在每阶段做好施工管理。对于施工过程的电管、线槽、电缆敷设及隐线施工进行详细记录,核对设计方案的接线图和原理图,排出施工出现的失误。
随着安防监控产业布局的进一步拓展,在各行各业向智能化、数据化转型的过程中,AI安防监控已渗透到大量的行业当中,助力企业的AI化进程。原始的安防监控数据属于非结构化数据,不能被计算机直接读取和识别,难以产生实用价值,在AI安防监控方案中,运用深度学习和人工智能算法,可以将安防监控方案中的识别对象进行归纳整理,表达目标的性状、属性以及身份,从而变为结构化数据,这种数据可以进行大规模检索、分析、统计。AI在物体特征识别方面的应用已逐步进入成熟化阶段,网络、云计算的进一步优化也提高了识别的实时性,尤其是在车牌识别领域,在万物联网时代,AI安防监控的物体特征识别,将有更广阔的应用空间。
AI摄像机创新型企业要比部分安防上市企业要更早推出智能化安防产品,就目前产品呈现视频结构化分析及实体画面来看,AI技术的进步需要通过跑数据来进行不断的机器学习,而大量数据都在政府国安手里,若没有数据支撑也难以有更大的突破。这也就形成了有资源的手里缺AI技术,而AI产品难以规模化应用的局面。投资并购成安防行业趋势由于AI技术和供应链资源参差不齐的事实客观存在,我们发现,不少传统安防监控企业通过投资并购AI公司的方式来弥补各自短板。
AI安防监控是实现平安智慧城市的基石,深度学习和智能分析让安防监控监控智能起来,拥有自学习和自适应功能,能够根据不同的复杂环境进行自动学习和过滤。同时,全面实现视频数据结构化,与大数据系统配合实现实时的安防监控体系。视频图像的联网调度和信息资源共享,数据资源在不同安防监控云端的共享,安防监控产品实现对危险与异常的主动识别,安防监控行为由被动向主动转变。另外,在物联网产业的不断融合发展下,视频数据是其中大量的数据,也是潜在价值大的数据视频物联,作为支撑城市可持续发展的基础数据。
新型智慧城市建设浪潮下,全国各个城市的工地管理成为城市管理的难题,特别是建筑工地渣土车运输过程中各种乱象丛生。如何有效规范渣土车运营、渣土的合法倾倒已经成为了政府相关管理部门须严肃应对的问题。目前各大城市已基本形成覆盖全市主要干道及关键路口的城市视频监控系统网络。主要采用的做法就是利用已建成的视频监控智能前端采集视频数据作为分析应用的基础,通过渣土车的特征和关键信息,从众多的视频数据中识别出渣土车,并判断所识别车辆的行为是否合法,如箱盖是否盖好、车辆是否超载和洒漏等,利用分析的结果与监管清单进行比对分析,从而确认车辆的合法性和合规性。
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