人工知能は離陸の準備ができており、セキュリティは機会と課題を満たしています

近年、その地位の向上に伴い、人工知能は国内でますます注目を集めています。 2015年7月には「『インターネット』行動の積極的な推進に関する国務院の指導意見」に「人工知能」が盛り込まれ、2016年3月には「第13次5カ年計画」に「人工知能」という用語が盛り込まれた。概要; 2016年5月 3月、国家発展改革委員会など4部門が共同で「『インターネット』人工知能に関する3か年行動計画」を発表、2017年3月には政府活動報告書に「人工知能」が盛り込まれた。人工知能は経済発展の促進において新たな高みに到達したと言え、多くの人工知能コンセプト銘柄も2つのセッションで好調に推移した。

「人工知能開発報告書 2016」によると、中国の人工知能アプリケーションの総数は 15,745 件に達し、第 2 位にランクされ、人工知能分野への投資は第 3 位にランクされています。今後5～10年後には、人工知能は水と電気*のようになり、新たな「人工知能」の時代が到来すると予想されています。

一部のアナリストは、2017 年からの 3 ～ 5 年間が、多数の人工知能の専門家が卒業して業界に参入し始めるピークの時期になるだろうと述べています。人工知能技術をさまざまな業界に導入することは、大きなチャンスをもたらします。産業の観点から見ると、今後数年は金融、医療、教育、感覚インタラクション分野などのビッグデータ産業に人工知能が本格的に浸透していく時期でもある セキュリティ、金融、医療、自動車、教育、情報セキュリティ、小売などの業界は電子化が進んでおり、データの量が多く、データが集中しており、データの品質が高いため、これらの業界では多数の人工知能シナリオのアプリケーションが登場するでしょう。

安定した収益性、明確なビジネスモデル、合理的なバリュエーションを備えたバリュー株の人気は当然高くなります。テーマ投資銘柄を選択する際には、第一に継続的な政策支援、第二に収益向上をもたらす技術革新、第三にビジネスモデルの革新という3つのレベルで検討することができます。この観点から見ると、人工知能は業界の急速な発展期にあり、経済効率の向上に大きな役割を果たしているため、政策から高い支持を受け、さまざまな機関から注目を集めていることは驚くべきことではありません。

もう一度見てみると、近い将来にいくつかのきっかけが現れる可能性があります: まず、人工知能計画が近い将来リリースされる予定であり、さらに、2017 IT サミットが 4 月 1 日に開催されます。 、カンファレンスのテーマは「知能の新時代への移行」、柯潔と他の人間の棋士は4月に再びAlphaGoと対戦するなど、これらすべてが人工知能の発展を促進し続ける要因である。

人工知能はセキュリティにとって何を意味しますか?

人工知能の発展は確かにセキュリティ業界の注目を集めています。 IT 業界の重要な応用分野の 1 つとして、セキュリティ業界における人工知能の応用には一定の基盤があります。 3 月 14 日に TechWeb が主催した第 215 回 IT ガントリー アレイでも、Gelin Shen Tong の創設者である Zhao Yong 氏は、人工知能が大規模に商業価値を生み出す最初の分野はセキュリティ監視でなければならないと述べました。 2017 年は昨年の少なくとも 10 倍になることがわかります。

実際、映像コンテンツの分析・認識技術を核とした人工知能技術の発展により、非構造化データの構造化記述により、凝縮・要約された情報が抽出され、迅速な検索・検索が実現されています。人間の脳と同じような考え方でビッグデータの分析や情報の衝突を行うことは、現在セキュリティ業界でホットな話題となっています。

業界の予測によると、ビッグデータ技術を通じて、ビデオ、写真、WIFI信号、電子ナンバープレートなどのさまざまな種類のデータを分析、衝突させ、潜在的なつながりを発見し、貴重な情報を抽出して視覚化することができます。結果は、人工知能が次のセキュリティ分野に適用されることを示しています。

人事分析アプリケーションは、人工知能システムの人材特性識別サービスによって出力された結果に依存してデータ分析を実行し、人材の識別、人材の配置、要員の配置、要員の識別、顔追跡およびその他の機能。

車両分析アプリケーションは、フルマップ操作のニーズを満たし、軌跡分析、車両追従分析、衝突分析、周波数分析、デッキ分析、隠された車両マイニング、その他の機能を含む視覚的アプリケーションを実現できます。

マルチリソース時空間アプリケーションは、GIS マップのコマンドとディスパッチに基づいて、地理情報システムを通じてさまざまなビデオリソースの統合管理を実現し、監視画像の直感的な視覚化アプリケーションを実現できます。注意が必要な監視ポイントや監視エリアの画像を迅速に検索し、オンラインで対象物の追跡を実現します。ビデオレイヤーオーバーレイ、ビデオリソース検索とビデオポジショニングにより、道路状況、リソース分布、人員配置、地理座標情報、警察配置がグラフィック形式で表示され、グローバルな情報を包括的かつ多次元的に直感的に表示できます。コマンドとディスパッチがより直感的になりました。

動画の内容を自動で警告する視聴内容警告と自動警告連携アプリです。事前に設定された計画がトリガーされると、リンクされたカメラが同時に監視画像を開き、犯罪現場の監視封鎖を形成し、リアルタイムで警報を発します。制御インテリジェントルール分析機能には、地域侵入、トリップワイヤー検出、違法駐車、徘徊検出、喧嘩検出、物品、物品紛失、違法共連れ、群衆集合、交通流統計、ナンバープレート特徴認識、花火検出などが含まれます。

ビデオ リアルタイム アノテーション アプリケーションは、人物、車両、移動ターゲットの特徴抽出などのリアルタイム構造化にリアルタイム ビデオを使用できます。リアルタイム ビデオ アノテーションは、ビデオ データを公安が使用するインテリジェンスに変換します。実戦において、映像データの情報化、情報の変換を実現します。

顔写真の比較および検索アプリケーションは、容疑者を比較し、ターゲットの身元を迅速に確認し、インテリジェントで高速な顔比較と完全なビデオ画像ビッグデータ分析およびマイニング アプリケーションを提供できます。リアルタイムの肖像追跡、監視と早期警告、要員の迅速な識別、検索と承認、要員の履歴軌跡の追跡と検索など、人事管理と監視の問題に対する包括的なソリューション。

ビデオ画像インテリジェント分析および判定アプリケーションは、さまざまなフォーマットのビデオや写真に対して、さまざまなシーンや状況に適した画像処理アルゴリズムを使用して、ぼやけた画像を鮮明に処理することができます。また、ビデオインテリジェントアノテーションサービスと検索サービスを提供し、ビデオや写真内の疑わしいターゲットのインテリジェントな（システムが説明情報を自動的に抽出する）構造化された説明を実現し、入力された構造化説明情報に対する手動アノテーションの作業負荷を軽減し、さまざまな検索に対応します。この方法により、ビデオ視聴の速度と効率が向上し、疑わしいターゲットを迅速に見つけて特定するという目的が達成され、インシデントビデオ内の疑わしいターゲットの情報が見逃される可能性が減ります。

車両データ衝突マイニング アプリケーションは、ナンバー プレート番号、車両ブランド、車両サブブランド、車両年式、車両の色、ナンバー プレートの色、車両タイプ、ライセンスなどの銃剣写真内の車両データの二次識別を実行できます。プレートの種類、年次検査基準、サンバイザー、シートベルトなどの詳細な車両情報を収集し、車両の動作軌跡、活動パターンなどのデータの衝突と比較を実行して、事件の隠された手がかりを掘り出し、視覚的なアプリケーションを実装します。機能には、軌道分析、車追従分析、衝突分析、周波数分析、デッキ分析、隠し車両マイニングなどが含まれます。

車両のリアルタイム展開および制御アプリケーションは、特定の車両の特徴的な属性を分析することで、盗難車両、違法車両、犯罪に関与した車両、高リスクの職員用車両、重要な車両などをターゲットにするために使用できます。移動ターゲット オブジェクト (ナンバー プレート番号、モデル、色、スペースなど) エリアなど) とそれらの組み合わせを使用して、オンラインのリアルタイム展開と制御機能を実行します。

人工知能をセキュリティに統合するにはどうすればよいですか?

人工知能などの最先端技術の融合による防犯ビデオ監視市場の高度化・多様化の発展傾向です。今後の産業発展は、映像監視の事業展開を中心に、セキュリティ技術やセキュリティ技術の確実な発展によってもたらされる、文字、画像、地理空間などの情報の映像化と映像データの構造化の融合が進む傾向にあると考えられます。不確実な環境は、市場競争においてセキュリティ企業に機会と課題をもたらすでしょう。

技術的な観点から見ると、インテリジェント セキュリティの開発を促進する理由は、アルゴリズムとチップの分野における人工知能の成熟と、コストの低下により、インテリジェンスの商業化がより一般的になったことにあります。市場レベルでは、監視インテリジェンスが繁栄している状況は、市場が差別化された競争を求めている結果です。インテリジェント監視市場の将来の発展と変化において、高精細度の普及は非常に重要なリンクであり、収集側が高精細度のビデオデータソースを入手して初めて、監視エリア内のイベントの対象を絞った分析を実行できます。

この目的を達成するために、セキュリティのインテリジェントな開発全体を取り巻くプロセスにおいて、収集から処理、送信、保管、分析に至る業界チェーン全体の生態学的進化がこの業界の進化です。機器やシステムのアップグレードを推進します。このプロセスにおいて、主流の機器ソリューションプロバイダーは導入に多大な努力を払い、実戦で良好な結果を達成しました。この特定のアプリケーションに対する業界の限界は、市場構造に大きな衝撃をもたらす可能性があります。

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