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智慧城市中的数据融合关键技术与挑战

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  • 发布时间:2017-11-02 19:10
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【概要描述】截止到2016年底,中国的城镇化率已经达到了57.35%,城镇化建设虽然有力地促进了城市的发展,但是也带来了一系列新的问题,比如交通拥堵、空气污染、资源消耗等,这些都是21世纪城市发展所面临的关键挑战。为了更好的应对这个挑战,“智慧城市”这个概念应运而生,并且一经提出就受到了广泛的关注。 智慧城市这个概念可以追溯到20世纪90年代,在2009年IBM公司在此基础上进一步提出了“智慧地球”战略之后,更是受到世界各国广泛关注,其核心主要就是利用以新一代信息技术为基础,通过物联化和互联化的方式对各种数据进行动态监测、分析、整合,以更透彻的感知方式对城市进行更合理全面的调控,使城市中各个部分协调配合,在城市的经济、交通、通信、教育、环境、能源、安全、管理、服务、文化、医疗等方面实现更高效、更便捷的运作模式,极大的提高居民生活质量,塑造良好城市整体环境,加强人和城市之间沟通的新型城市形态。 为了实现智慧城市的构想,需要有合适的技术架构来进行支撑,为此,学术界对于智慧城市技术体系架构也进行了广泛的研究和探讨,在这些技术体系架构中,数据的重要性获得了一致的关注,普遍认为城市的智慧需要依赖对数据进行高效和合理的采集、清洗、存储、处理以及实用的能力。 数据融合关键技术 智慧城市因其涵盖的内容涉及城市的方方面面,研究的切入点即可以是一个具体的应用,也可以是城市整体的发展规划,因此研究智慧城市技术体系架构的不同方法有着不同的侧重面,比如有的重点研究包括信息化基础设施对于智慧城市的影响,也有的从智能化服务入手。但是无论从什么角度,绝大部分的研究都认为数据及其使用才是智慧城市最为核心的研究要点之一。 对于智慧城市的数据,第一步首先是有效的获取与感知,其核心主要是研究如何高效获取互联网、电信网、物联网和各行业数据,通过研究视频、音频、激光、射频定位、报警、智能图像分析等感知技术,构建智慧城市内立体感知系统,特别是需要针对数据来源的多源、异构等特性,对获取数据进行再组织与管理。在获取到了有效数据之后,下一步主要工作则是对数据进行高效的传输,其核心内容是通过各种无线、有线的长距离或短距离通信网络,在确保信息安全和传输质量的前提下,实现选定范围内的数据互联互通。 在有了海量的多源异构数据之后,如何高效智能化地存储、管理和分析数据,并将有意义的信息提取出来应用于各种城市数据密集型应用成了最重要的一个挑战,为此,需要将数据进行广泛深度的融合,为了应对这个挑战,出现了一系列相关的技术和解决方案,其中数据活化是一个面向智慧城市数据融合需求的技术体系,该体系通过研究数据的描述、认知、建模、关联、演化等方法,实现海量多源异构数据的自我认知、自主学习和主动生长。 智慧城市的数据活化技术体系首先需要研究数据描述方法与描述语言、数据认知技术、关联数据动态建模技术、数据演化与自主生长机制和数据联网等面向海量异构数据的关键技术,面向数据和应用的规模性、资源分配的动态性以及资源环境的异构特征,为构建智慧城市应用提供支撑能力。 数据描述方法与描述语言的重点研究内容主要包括数据描述的共性基础问题,如何定义通用数据特征描述规范,并研究数据的实体对象描述方法。其核心能力包括建立元数据组织、语义等模型,对元数据语法进行表示和封装,然后进行数据抽象,将数据、数据模型和描述型元数据封装成可唯一标识的数据实体对象,能够支持不同层次的数据粒度大小要求。 数据的认知技术主要研究数据的底层特征识别、提取和检索方法,基于统一完备的数据特征与语义描述,建立数据底层特征与高层语义的多粒度跨媒体数据映射,形成一个较为完整的海量数据之间语义理解和认知的技术理论方法。从海量多源异构数据的底层特征识别、提取和检索,到上层语义理解和知识发现,通过统一完备的海量多源异构数据特征与语义描述,建立完整的数据的认知技术体系。 关联数据动态建模方法则重点放在不同类型数据之间的数据内在关联关系上,通过研究关联数据的多层次建模方法,实现异构数据间关系的规范化表示、添加、删减、重构等基本运算操作,突破数据模型的动态构建与实时更新。根据文本、图像、视频等各种不同数据实体之间在时间、空间、事件等方面的相互关联、作用及影响,应用动态图理论对数据实体之间的关联关系进行动态建模。 数据的演化与自主生长机制主要研究具有竞争与协同特性的关联数据主动成长机制,分析数据关联主动识别方法的基本原理,通过建立一套基于数据特征描述规范的属性操作运算法则,研究分析数据实体成长、演进和繁衍的基本方法。 数据联网则是借鉴物联网的概念,研究比数据本身所包含的信息更为重要的数据之间的关联关系。数据联网(Internet of Data,IOD)结合信息隐藏技术,将数据的虚拟标签嵌入到数据实体中,虚拟标签将用于存储ID、元数据、日志信息、以及数据活化结果等信息,从而记录数据从产生开始后全生命周期中的各种活动信息,为未来数据的使用提供完整的记录。 数据融合挑战与应对措施 数据已经慢慢变成了关系城市经济和社会发展的战略性资源,城市本身是典型的数据密集环境,城市的运行涵盖环境检测、城市交通、公共服务、居家生活、经济商务、健康管理、公共安全等诸多方面。随着城市数据规模呈爆发式增长,越来越多的数据带来了大量的应用和商机,但是数据量的高速膨胀、数据无意义的冗余、数据原有关联的割裂又对信息的充分利用形成严重制约,同时数据可能关于某一时间、空间、人物、事件或者对象是有联系的,是相互关联的,现有的数据组织和处理并未充分体现这些关联性,而这些关联性往往对解决城市的管理与服务问题具有重要价值。如何更充分、更智能地发挥数据的作用是智慧城市未来发展的必然趋势,也使得数据融合成为了一个最重要的能力建设方向。为了解决数据融合的挑战,则需要从技术创新、管理体制、标准建设与国际合作等方面进行深化建设。 首先要加强技术创新,只有技术手段的更新,才使得数据融合成为现实,为此,需要建立起领先的“智慧城市”数据融合技术概念体系,推进技术创新投入,增强技术创新能力。同时,进一步加强创新体系建设,激发技术创新的内在动力,形成一系列具有自主知识产权的技术、产品和专利。此外,大力推动基于数据融合的应用推广,从真实应用需求角度指导数据融合技术的研究方向。

智慧城市中的数据融合关键技术与挑战

【概要描述】截止到2016年底,中国的城镇化率已经达到了57.35%,城镇化建设虽然有力地促进了城市的发展,但是也带来了一系列新的问题,比如交通拥堵、空气污染、资源消耗等,这些都是21世纪城市发展所面临的关键挑战。为了更好的应对这个挑战,“智慧城市”这个概念应运而生,并且一经提出就受到了广泛的关注。

智慧城市这个概念可以追溯到20世纪90年代,在2009年IBM公司在此基础上进一步提出了“智慧地球”战略之后,更是受到世界各国广泛关注,其核心主要就是利用以新一代信息技术为基础,通过物联化和互联化的方式对各种数据进行动态监测、分析、整合,以更透彻的感知方式对城市进行更合理全面的调控,使城市中各个部分协调配合,在城市的经济、交通、通信、教育、环境、能源、安全、管理、服务、文化、医疗等方面实现更高效、更便捷的运作模式,极大的提高居民生活质量,塑造良好城市整体环境,加强人和城市之间沟通的新型城市形态。

为了实现智慧城市的构想,需要有合适的技术架构来进行支撑,为此,学术界对于智慧城市技术体系架构也进行了广泛的研究和探讨,在这些技术体系架构中,数据的重要性获得了一致的关注,普遍认为城市的智慧需要依赖对数据进行高效和合理的采集、清洗、存储、处理以及实用的能力。

数据融合关键技术

智慧城市因其涵盖的内容涉及城市的方方面面,研究的切入点即可以是一个具体的应用,也可以是城市整体的发展规划,因此研究智慧城市技术体系架构的不同方法有着不同的侧重面,比如有的重点研究包括信息化基础设施对于智慧城市的影响,也有的从智能化服务入手。但是无论从什么角度,绝大部分的研究都认为数据及其使用才是智慧城市最为核心的研究要点之一。

对于智慧城市的数据,第一步首先是有效的获取与感知,其核心主要是研究如何高效获取互联网、电信网、物联网和各行业数据,通过研究视频、音频、激光、射频定位、报警、智能图像分析等感知技术,构建智慧城市内立体感知系统,特别是需要针对数据来源的多源、异构等特性,对获取数据进行再组织与管理。在获取到了有效数据之后,下一步主要工作则是对数据进行高效的传输,其核心内容是通过各种无线、有线的长距离或短距离通信网络,在确保信息安全和传输质量的前提下,实现选定范围内的数据互联互通。

在有了海量的多源异构数据之后,如何高效智能化地存储、管理和分析数据,并将有意义的信息提取出来应用于各种城市数据密集型应用成了最重要的一个挑战,为此,需要将数据进行广泛深度的融合,为了应对这个挑战,出现了一系列相关的技术和解决方案,其中数据活化是一个面向智慧城市数据融合需求的技术体系,该体系通过研究数据的描述、认知、建模、关联、演化等方法,实现海量多源异构数据的自我认知、自主学习和主动生长。

智慧城市的数据活化技术体系首先需要研究数据描述方法与描述语言、数据认知技术、关联数据动态建模技术、数据演化与自主生长机制和数据联网等面向海量异构数据的关键技术,面向数据和应用的规模性、资源分配的动态性以及资源环境的异构特征,为构建智慧城市应用提供支撑能力。

数据描述方法与描述语言的重点研究内容主要包括数据描述的共性基础问题,如何定义通用数据特征描述规范,并研究数据的实体对象描述方法。其核心能力包括建立元数据组织、语义等模型,对元数据语法进行表示和封装,然后进行数据抽象,将数据、数据模型和描述型元数据封装成可唯一标识的数据实体对象,能够支持不同层次的数据粒度大小要求。

数据的认知技术主要研究数据的底层特征识别、提取和检索方法,基于统一完备的数据特征与语义描述,建立数据底层特征与高层语义的多粒度跨媒体数据映射,形成一个较为完整的海量数据之间语义理解和认知的技术理论方法。从海量多源异构数据的底层特征识别、提取和检索,到上层语义理解和知识发现,通过统一完备的海量多源异构数据特征与语义描述,建立完整的数据的认知技术体系。

关联数据动态建模方法则重点放在不同类型数据之间的数据内在关联关系上,通过研究关联数据的多层次建模方法,实现异构数据间关系的规范化表示、添加、删减、重构等基本运算操作,突破数据模型的动态构建与实时更新。根据文本、图像、视频等各种不同数据实体之间在时间、空间、事件等方面的相互关联、作用及影响,应用动态图理论对数据实体之间的关联关系进行动态建模。

数据的演化与自主生长机制主要研究具有竞争与协同特性的关联数据主动成长机制,分析数据关联主动识别方法的基本原理,通过建立一套基于数据特征描述规范的属性操作运算法则,研究分析数据实体成长、演进和繁衍的基本方法。

数据联网则是借鉴物联网的概念,研究比数据本身所包含的信息更为重要的数据之间的关联关系。数据联网(Internet of Data,IOD)结合信息隐藏技术,将数据的虚拟标签嵌入到数据实体中,虚拟标签将用于存储ID、元数据、日志信息、以及数据活化结果等信息,从而记录数据从产生开始后全生命周期中的各种活动信息,为未来数据的使用提供完整的记录。

数据融合挑战与应对措施

数据已经慢慢变成了关系城市经济和社会发展的战略性资源,城市本身是典型的数据密集环境,城市的运行涵盖环境检测、城市交通、公共服务、居家生活、经济商务、健康管理、公共安全等诸多方面。随着城市数据规模呈爆发式增长,越来越多的数据带来了大量的应用和商机,但是数据量的高速膨胀、数据无意义的冗余、数据原有关联的割裂又对信息的充分利用形成严重制约,同时数据可能关于某一时间、空间、人物、事件或者对象是有联系的,是相互关联的,现有的数据组织和处理并未充分体现这些关联性,而这些关联性往往对解决城市的管理与服务问题具有重要价值。如何更充分、更智能地发挥数据的作用是智慧城市未来发展的必然趋势,也使得数据融合成为了一个最重要的能力建设方向。为了解决数据融合的挑战,则需要从技术创新、管理体制、标准建设与国际合作等方面进行深化建设。

首先要加强技术创新,只有技术手段的更新,才使得数据融合成为现实,为此,需要建立起领先的“智慧城市”数据融合技术概念体系,推进技术创新投入,增强技术创新能力。同时,进一步加强创新体系建设,激发技术创新的内在动力,形成一系列具有自主知识产权的技术、产品和专利。此外,大力推动基于数据融合的应用推广,从真实应用需求角度指导数据融合技术的研究方向。




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截止到2016年底,中国的城镇化率已经达到了57.35%,城镇化建设虽然有力地促进了城市的发展,但是也带来了一系列新的问题,比如交通拥堵、空气污染、资源消耗等,这些都是21世纪城市发展所面临的关键挑战。为了更好的应对这个挑战,“智慧城市”这个概念应运而生,并且一经提出就受到了广泛的关注。

智慧城市这个概念可以追溯到20世纪90年代,在2009年IBM公司在此基础上进一步提出了“智慧地球”战略之后,更是受到世界各国广泛关注,其核心主要就是利用以新一代信息技术为基础,通过物联化和互联化的方式对各种数据进行动态监测、分析、整合,以更透彻的感知方式对城市进行更合理全面的调控,使城市中各个部分协调配合,在城市的经济、交通、通信、教育、环境、能源、安全、管理、服务、文化、医疗等方面实现更高效、更便捷的运作模式,极大的提高居民生活质量,塑造良好城市整体环境,加强人和城市之间沟通的新型城市形态。

为了实现智慧城市的构想,需要有合适的技术架构来进行支撑,为此,学术界对于智慧城市技术体系架构也进行了广泛的研究和探讨,在这些技术体系架构中,数据的重要性获得了一致的关注,普遍认为城市的智慧需要依赖对数据进行高效和合理的采集、清洗、存储、处理以及实用的能力。

数据融合关键技术

智慧城市因其涵盖的内容涉及城市的方方面面,研究的切入点即可以是一个具体的应用,也可以是城市整体的发展规划,因此研究智慧城市技术体系架构的不同方法有着不同的侧重面,比如有的重点研究包括信息化基础设施对于智慧城市的影响,也有的从智能化服务入手。但是无论从什么角度,绝大部分的研究都认为数据及其使用才是智慧城市最为核心的研究要点之一。

对于智慧城市的数据,第一步首先是有效的获取与感知,其核心主要是研究如何高效获取互联网、电信网、物联网和各行业数据,通过研究视频、音频、激光、射频定位、报警、智能图像分析等感知技术,构建智慧城市内立体感知系统,特别是需要针对数据来源的多源、异构等特性,对获取数据进行再组织与管理。在获取到了有效数据之后,下一步主要工作则是对数据进行高效的传输,其核心内容是通过各种无线、有线的长距离或短距离通信网络,在确保信息安全和传输质量的前提下,实现选定范围内的数据互联互通。

在有了海量的多源异构数据之后,如何高效智能化地存储、管理和分析数据,并将有意义的信息提取出来应用于各种城市数据密集型应用成了最重要的一个挑战,为此,需要将数据进行广泛深度的融合,为了应对这个挑战,出现了一系列相关的技术和解决方案,其中数据活化是一个面向智慧城市数据融合需求的技术体系,该体系通过研究数据的描述、认知、建模、关联、演化等方法,实现海量多源异构数据的自我认知、自主学习和主动生长。

智慧城市的数据活化技术体系首先需要研究数据描述方法与描述语言、数据认知技术、关联数据动态建模技术、数据演化与自主生长机制和数据联网等面向海量异构数据的关键技术,面向数据和应用的规模性、资源分配的动态性以及资源环境的异构特征,为构建智慧城市应用提供支撑能力。

数据描述方法与描述语言的重点研究内容主要包括数据描述的共性基础问题,如何定义通用数据特征描述规范,并研究数据的实体对象描述方法。其核心能力包括建立元数据组织、语义等模型,对元数据语法进行表示和封装,然后进行数据抽象,将数据、数据模型和描述型元数据封装成可唯一标识的数据实体对象,能够支持不同层次的数据粒度大小要求。

数据的认知技术主要研究数据的底层特征识别、提取和检索方法,基于统一完备的数据特征与语义描述,建立数据底层特征与高层语义的多粒度跨媒体数据映射,形成一个较为完整的海量数据之间语义理解和认知的技术理论方法。从海量多源异构数据的底层特征识别、提取和检索,到上层语义理解和知识发现,通过统一完备的海量多源异构数据特征与语义描述,建立完整的数据的认知技术体系。

关联数据动态建模方法则重点放在不同类型数据之间的数据内在关联关系上,通过研究关联数据的多层次建模方法,实现异构数据间关系的规范化表示、添加、删减、重构等基本运算操作,突破数据模型的动态构建与实时更新。根据文本、图像、视频等各种不同数据实体之间在时间、空间、事件等方面的相互关联、作用及影响,应用动态图理论对数据实体之间的关联关系进行动态建模。

数据的演化与自主生长机制主要研究具有竞争与协同特性的关联数据主动成长机制,分析数据关联主动识别方法的基本原理,通过建立一套基于数据特征描述规范的属性操作运算法则,研究分析数据实体成长、演进和繁衍的基本方法。

数据联网则是借鉴物联网的概念,研究比数据本身所包含的信息更为重要的数据之间的关联关系。数据联网(Internet of Data,IOD)结合信息隐藏技术,将数据的虚拟标签嵌入到数据实体中,虚拟标签将用于存储ID、元数据、日志信息、以及数据活化结果等信息,从而记录数据从产生开始后全生命周期中的各种活动信息,为未来数据的使用提供完整的记录。

数据融合挑战与应对措施

数据已经慢慢变成了关系城市经济和社会发展的战略性资源,城市本身是典型的数据密集环境,城市的运行涵盖环境检测、城市交通、公共服务、居家生活、经济商务、健康管理、公共安全等诸多方面。随着城市数据规模呈爆发式增长,越来越多的数据带来了大量的应用和商机,但是数据量的高速膨胀、数据无意义的冗余、数据原有关联的割裂又对信息的充分利用形成严重制约,同时数据可能关于某一时间、空间、人物、事件或者对象是有联系的,是相互关联的,现有的数据组织和处理并未充分体现这些关联性,而这些关联性往往对解决城市的管理与服务问题具有重要价值。如何更充分、更智能地发挥数据的作用是智慧城市未来发展的必然趋势,也使得数据融合成为了一个最重要的能力建设方向。为了解决数据融合的挑战,则需要从技术创新、管理体制、标准建设与国际合作等方面进行深化建设。

首先要加强技术创新,只有技术手段的更新,才使得数据融合成为现实,为此,需要建立起领先的“智慧城市”数据融合技术概念体系,推进技术创新投入,增强技术创新能力。同时,进一步加强创新体系建设,激发技术创新的内在动力,形成一系列具有自主知识产权的技术、产品和专利。此外,大力推动基于数据融合的应用推广,从真实应用需求角度指导数据融合技术的研究方向。

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人车抓拍卡口系统功能 2018-08-20 16:00:37
一、       车辆检测抓拍 前端摄像机对通过监测区域的车辆会自动抓拍一张高清全景图像。全景图像的编码符合ISO/IEC 15444:2000的要求,压缩因子小于70。 同时车辆通行信息会写入关联数据库。 车辆检测抓拍准确率高达95%。 二、   号牌自动识别功能 前端抓拍系统抓拍通行车辆图像后,前端视频分析器会自动识别车辆号牌,其用于号牌识别的字符库齐全,能识别在我国道路上行驶的机动车号牌。白天车辆号牌识别准确率≥95%;夜间车辆号牌识别准确率≥92%。 三、   人脸检测抓拍 前端摄像机对通过监测区域的过往行人会自动抓拍一张人像,并会通过自主制定的优选策略选择角度最佳、图像最清晰的人脸如想截取标准人像。同时人像信息会写入关联数据库。人像抓拍准确率高达95%。 四、   人脸识别比对 系统支持将捕获得到的人像或是指定的人像与模板库中已登记的某一人像比对核实确定其是否为同一人,识别比对功能可满足黑名单布控功能,可事先将重点监察对象的人像设定为黑名单,前端抓拍捕获的人像与黑名单数据库中的布控人员进行实时比对,如果人脸的相识度达到设定报警阀值,系统可发送报警信息,提醒监控管理人员。识别比对准确率高达92%。 五、   图像记录防篡改功能 系统在前端摄像机对图片进行水印加密,也就是从数据的源头加密,防止在传输、存储、处理等过程中被人为修改,断绝了数据篡改的可能性。图片通过网络传输到中心管理服务器,中心管理软件自动对每一张图片进行水印验证,以保证数据的安全性和真实性。 六、   高清录像功能 系统在支持抓拍高分辨率图片的同时,能实现24小时高清视频录像功能,分辨率不低于1920*1080。 视频和人像、车辆信息关联,可以通过视频检索到人像和车辆图片,也可以通过人像和车辆检索到视频。 七、   数据存储功能 系统采集的车辆图片、人脸图片、高清录像等数据支持前端存储和中心集中存储。 前端存储设备包括抓拍摄像机内置的SD卡和智能终端管理设备内置的大容量硬盘,系统在前端即可实现数据的备份存储功能。 中心存储是将数据保存在位于后端中心的集中存储系统,如大容量磁盘阵列等。 八、   数据传输与断点续传功能 系统支持多种方式的数据传输:可通过FTP或TCP/IP方式将车辆图片、人脸图片、车辆行人通过信息(时间、地点、车牌号码、车身颜色等)、设备监测数据等上传到中心管理系统;也可在中心通过网络调用或下载操控前端设备存储的数据。 系统支持数据的断点续传:如因网络中断或其它故障,数据无法上传至管理中心时,可暂时将数据存储在前端,待网络恢复后前端存储设备自动上传网络中断期间的数据至管理中心。 九、   远程系统管理维护功能 系统具备故障自动检测功能,能通过软硬件自动检测系统故障并恢复正常工作。具有断电自动重启动、自动侦错报错、自动监测主要设备(摄像机、视频分析器、服务器等)和主要运行软件的工作状态(采集识别软件、传输软件等)等功能。 系统具备权限管理功能,能够对不同对象分配不同类型的使用权限。 系统具备日志记录功能。可记录主要设备、网络状态和主要运行软件的工作日志,还能记录设备或者网络状态改变(重启、或者重新连接)、主要软件发生重启或故障等事件日志。 系统具有主动校时功能,24h内设备的计时误差不超过1.0s。
安防行业如何有效应对信息安全的挑战! 2018-08-16 16:02:22
       近日,IBM发布了一份网络安全白皮书,公布了其X-Force Red团队与安全业者Threatcare对智能城市所使用的主要系统的调查结果——共发现了17个安全漏洞,更严重的是,它们将允许黑客操纵警报系统、篡改传感器数据,导致城市混乱。 越来越多的恶性网络攻击的出现已经使信息安全被上升到国家安全的高度。8月6日,工信部印发关于开展2018年电信和互联网行业网络安全检查工作的通知,检查重点包含用户信息和网络数据收集、集中存储与处理的系统、公共云服务平台、公众无线局域网、公众视频监控摄像头等重点物联网平台、网约车信息服务平台、车联网信息服务平台等。 信息安全行业的市场规模       近年来国际信息安全行业市场增长较快,前瞻产业研究院《2018-2023年中国信息安全行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》对权威机构的数据汇总得到,2018年全球安全市场规模在870-1000亿美元之间。 其中,IDC的数据显示,2017年全球机构在这方面的投入已经达到创纪录的817亿美元,预计到2020年信息安全方面的投入将达1016亿美元,复合增长率将达8.3%。Gartner统计2017年全球网络安全支出为891亿美元,到2025年将达到1800亿美元。RMR(PersistenceMarketResearch )更是预计2025年全球网络安全市场规模会突破2000亿美元。  安防产业是关键信息基础设施的支撑产业之一,涉及到人们生活的方方面面,是保证社会安全的行业,因此自身的安全是根本。近年来随着互联网的快速发展,安防各种应用在享受互联网的红利时,也必须更有效地应对信息安全挑战。网络安全威胁和风险日益突出,安防产业的网络安全、数据安全、应用安全面临着巨大的挑战,我们如何在发展的同时确保安全? 01、落实信息管理人员的责任 成立专门负责计算机、服务器及网络等设备的管理机构,明确各信息管理人员岗位分工和岗位职责,制定相应规章制度。各类信息管理人员根据岗位分工和岗位职责,每日对企业信息系统、网络、业务系统、数据库、安全设备、服务器等运行情况进行监控和管理,做好相应的监管和故障排查工作,确保能及时发现和解决问题。 02、做好三全工作 “三全”工作是保障安防行业信息安全的基础性工作,通过智能安全运营管理平台对信息系统的全面梳理、全面诊断和全面加固,掌握现状、找准问题、制订措施、有效改进。   全面梳理:对应用系统、信息资产进行梳理,通过运营管理平台管理分析梳理的内容。 全面诊断:分析等级保护达标差距与安全漏洞风险,跟进等级保护工作进展,实现以信息系统为视角的安全漏洞检测、发现、修复、验证的闭环管理流程。 全面加固:实时收集分析应用系统、信息资产的安全日志信息,消除日志噪音,基于网络安全态势理解与攻击链推理引擎实现海量安全日志智能归并与分析,为全面加固工作提供可决策依据。 03、用技术创新做好网络安全保护 利用新技术、新应用开展网络安全等级保护管理和技术防护,采取主动防御、可信计算、人工智能等技术,创新网络安全技术保护措施,提升网络安全防范能力和水平,加强网络安全等级保护技术的研究开发和应用,推广安全可信的网络产品和服务。 04、由工具制造者转向能力提供者 在今后的网络安全威胁中,大规模的安全情报系统和专家社会网络系统相互融合,多方协同作战将会成为网络安全应急响应的新常态。用优秀的运营能力来降低攻击成功率,用更快的应急响应速度来减少攻击成功后导致的损失。也就是说,通过这两大安全能力,帮助企业或组织将安全风险控制在某一个可接受的水平,才是更为合理的安全理念和决策选择。 结束语: 随着互联网技术不断普及和发展,网络攻击手段日益多样化,黑客编程水平越来越高,这对网络安全管理提出了更高的要求,今后,网络信息安全必须要从两个方面着手,技术创新和人员培训,以有效应对网络攻击,保证系统安稳运行。
人脸抓拍技术 2018-08-14 16:03:56
      人脸识别技术诞生于上世纪60年代,科学家们通过人脸几何结构特征,开启了人脸识别的探索和研究。安防监控领域是人脸识别技术最早应用领域之一,不过由于前期监控领域以标清产品为主,标清清晰度很大程度降低人脸识别精度,限制了人脸识别技术推广。近几年高清晰度摄像机得到了广泛应用,使得基于人脸识别的人脸抓拍技术得到了很好地发展。人脸抓拍系统一般布置在重要出入口如机场安检口,前端摄像机自动抓拍出入口人员头像,拍摄到头像发送给联网后台进行海量数据检索与比对,确定是否为非法入侵人员。应用人脸抓拍系统可以对于违法人员、暴恐分子进行有效动态布控。   图1  机场机场安检示意图 图2  人脸抓拍系统业务流程 当有人员的人脸进入设定检测区域时,前端摄像机会检测人脸并抓拍最佳识别度的人脸,业务需要时可以同时根据每张脸的大小和各个主要面部器官的位置信息生成人脸特性数据,把采集到的人脸与人脸特性数据发送给后端服务器进行智能业务处理。 后端服务器可以根据需要把抓拍到的人脸直接放入人脸图片库,用于后期的业务处理;或者后端服务器直接利用前端摄像机发送的人脸特性数据进行比对操作,以确定当前拍摄到的人员是否为人脸特性数据库内设定的黑名单人员,可以防止危险状态进一步发展。

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