智能安防要发展 先越过这三座大山

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

[导读]安防的智能化从本质上说是一种新型的安防业务模式,是客户需求的使然,因此智能安防定义是在深刻理解客户需求的基础上,通过对云计算、大数据、物联网、深度学习等技术的综合运用,实现安防与客户业务的深度融合,实现视频技术与行业业务需求间的深度融合。

安防是国家安全、社会稳定、人民安居乐业的保障,安防领域一直都是国家发展的重点领域,“中国制造2025”中,提出“以创新驱动,以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线,以推进智能制造为主攻方向”。“创新”是安防行业的产业升级的推动力,智能化是安防行业产业升级的发展趋势。

  一、安防智能化发展的障碍和困难

产业智能化升级背景下的安防行业有两大延展趋势:一是行业领域的延展。在“互联网+”驱动下安防市场的活力被进一步激发,安防行业向持续细分的行业业务应用市场深入,同时市场竞争打破原有行业的竞争边界,行业向智慧城市、民用安防延展。二是技术方面的延展。互联网技术和4K等技术的应用,促进安防行业向网络化、高清化发展,视频图像智能分析等多种智能技术的发展,推动了安防行业的智能化。

目前,智能安防是整个安防产业发展的重点,对于安防智能化发展的主要障碍和困难,我认为有以下三个方面。

1、提升安防智能化水平,需要推动新技术融合应用

大数据应用、智能应用是提升安防智能化水平的关键技术关口。大数据方面,以云服务为基础平台,解决大数据应用的关键技术及数据融合,尤其要促进视频数据的结构化处理,充分利用视频图像结构化算法,运用人工智能技术进行海量数据挖掘和分析;明确大数据在安防及公共安全领域的应用途径和目标;初步形成大数据安全服务产业。智能应用方面,实现机器视觉、语音识别、生物特征识别、安保机器人等关键技术的突破,提升智能技术在安防各领域的实战应用和效能。

2、加强核心技术攻关,加快新产品研发

安防集成平台技术帮助更好地实现技术融合:,研究和开发适应城市综合安防管理、运营服务以及安防集成应用的平台和关键技术,如地理信息系统、可视化技术、联动技术、物联网平台技术、信息与通讯共享及其他关联技术等。端产品研发目的是解决大数据应用、智能应用海量数据的传输、存储、分析问题,研发构成“云-端”结构的端产品,并推广应用。除重点针对各类前端采集设备外,还应加强对出入口控制、探测等其他安防专业领域设备“云端化”的研究,以适应安防系统整体“云化”发展的趋势。

3、如何让智能应用实现对行业细分的精准支撑

安防行业作为一个应用行业,尤其是在产业智能化之后,产品种类不断丰富,衍生出来的细分市场越来越多,行业领域不断扩大,行业也逐步走向成熟。从大的方面讲,现在安防行业市场主要分三个层次:项目市场、行业业务应用市场、智慧城市,如何为不同层次的客户提供不同产品与解决方案也是企业面临的一个困难;同时,产业的智能化也带来了“应用结构复杂、涉及的外部资源多、事务密集、数据量大、用户数多”等问题,如何解决以上问题也是对企业综合实力的一个挑战。

二、智能安防潮流之下企业的生存之路

在“互联网+”的时代背景下,安防技术不断发展与创新,IT、网络等技术不断渗透,业务的边界已越来越模糊,安防产业早已不再局限于安全防范服务。未来安防行业的竞争,无论是传统的安防厂商还是面对国际知名的IT、ICT厂商,企业的竞争依然是围绕客户满意的竞争,因此企业核心的竞争力必然是以为客户为中心的创新、产品品质的提升与人力资源的储备。在这种竞争态势下,以客户为中心,深入客户行业应用,客户的安防供应商,转变为解决客户问题的方案提供商。

安防行业整并频发是产业升级下的一种常态,小企业不具备丰富的产品线以及系统解决方案,竞争力将越来越弱,行业集中的趋势不可避免。同时随着安防产业的整体升级与转型,企业的业务结构变得更加复杂、需要整合的资源更多、行业专业性要求越来越高,与外部资源进行整合、并购、强强合作也是产业发展的必然。


 


  

本文转自d1net(转载)

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
目录
相关文章
|
中间件 Unix 应用服务中间件
|
8月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 NoSQL
记忆层增强的 Transformer 架构:通过可训练键值存储提升 LLM 性能的创新方法
Meta研究团队开发的记忆层技术通过替换Transformer中的前馈网络(FFN),显著提升了大语言模型的性能。记忆层使用可训练的固定键值对,规模达百万级别,仅计算最相似的前k个键值,优化了计算效率。实验显示,记忆层使模型在事实准确性上提升超100%,且在代码生成和通用知识领域表现优异,媲美4倍计算资源训练的传统模型。这一创新对下一代AI架构的发展具有重要意义。
314 11
记忆层增强的 Transformer 架构:通过可训练键值存储提升 LLM 性能的创新方法
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能
一个模型走天下!智源提出全新扩散架构OmniGen,AI生图进入一键生成时代
智源研究院推出OmniGen,一种全新的扩散模型,旨在克服现有图像生成模型的局限性。OmniGen能处理文本到图像、图像编辑等多任务,具备高效、简洁的架构,仅含VAE和预训练Transformer。通过大规模统一数据集X2I训练,OmniGen展现了强大的多任务处理能力和知识转移能力,适用于虚拟试穿、图像修复等多个领域。尽管如此,OmniGen在特定任务上的性能、训练资源需求及可解释性等方面仍面临挑战。
41805 20
|
算法 数据处理 vr&ar
GaussianObject用4张照片生成高质量3D物体
【2月更文挑战第17天】GaussianObject用4张照片生成高质量3D物体
326 2
GaussianObject用4张照片生成高质量3D物体
|
JavaScript 前端开发 机器人
Github 2024-06-17 开源项目周报 Top15
根据Github Trendings的统计,本周(2024年6月17日)共有15个项目上榜。按开发语言分类,Python项目最多,达6项;TypeScript和JavaScript各有3项;PHP、Blade、Lua、Dart及非开发语言项目各1项。这些项目涵盖从零构建技术、智能家居、高性能数据库到情感语音模型等多个领域,体现了开源社区的多样性和创新力。
374 0
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
深度学习在医学影像识别中的应用与挑战
医学影像识别是深度学习技术在医疗领域中的重要应用之一。本文将探讨深度学习在医学影像识别中的应用现状、挑战以及未来发展方向。通过对深度学习算法的介绍和医学影像识别的案例分析,展示了深度学习在提高医学影像诊断准确性、降低医疗成本、改善医疗服务质量等方面的潜力。同时,也指出了在医学影像识别中面临的数据质量、隐私保护、模型可解释性等挑战,并探讨了未来发展中需要解决的技术问题和可能的解决方案。
|
存储 分布式计算 大数据
【云计算与大数据技术】分布式计算、虚拟化技术、并行编程技术等技术讲解(超详细必看)
【云计算与大数据技术】分布式计算、虚拟化技术、并行编程技术等技术讲解(超详细必看)
1269 1
|
人工智能 自然语言处理 运维
AI中台助力企业智能化转型
本文主要和大家分享 “AI中台如何助力企业数字化以及智能化转型”,以及我在构建 AI中台方面的一些心得和经验。
AI中台助力企业智能化转型
|
机器学习/深度学习 Rust 资源调度
Rust机器学习之Plotters
本文是“Rust替代Python进行机器学习”系列文章的第四篇,带领大家学习如何用Plotters作图。
1326 0
Rust机器学习之Plotters
|
编译器 C++
Visual Studio 2022 中如何设置背景图片,壁纸
Visual Studio 2022 中如何设置背景图片,壁纸