Page 76 - 安防19年1月刊

A 人工智能
Artificial Intelligence

视频图像身份识别系统 计将增加至约10亿台。视频及数据的采集让城市变得
拓展AI身份识别在安防、金融等重点行业的应 “可视化”，而智能数据分析推理才赋予城市真正的
用，发展视频监控、图像搜索等典型应用，推进生物 “智慧”，进而为城市安全保驾护航。
特征识别等技术创新。到2020年，复杂动态场景下人 在处理城市建设中的海量数据方面，AI比人力

脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%， 更擅长。由深度学习驱动的AI计算机能够颠覆传统
支持不同地域人脸特征识别。 数据处理、分析的方式，高效整合海量图像信息并将
智能语音交互系统 其转化为深层次的理解。
在制造、家居等重点场景推广应用，发展语音识 以科达为例，其中，科达平安城市解决方案基于
别、智能对话、银饰品融合等技术，到2020年，实现 大数据与云计算架构，通过打通前端、平台、应用三
多场景下中文语音识别平均准确率达到96%，5米远 个环节，实现监控、卡口、电警等各类视频资源的整
场识别率超过92%，用户对话意图识别准确率超过 合，并依此拓展一系列公安图侦实战应用。创新的技
90%。 术与实战化应用理念为科达赢得了“智慧城市建设
智能翻译系统 推荐品牌”的荣誉。
利用机器学习提升翻译准确度、实用性，推动多 再比如，英特尔拥有从设备到云端的一系列硬件
语言互译、同声传译等典型场景。到2020年，多语种 平台，可以很好地满足视频监控行业与日俱增的智能
智能互译取得明显突破，中译英、英译中场景下产品 需求，为视频分析软件提供完善的端到端兼容性。
的翻译准确率超过85%，少数民族语言与汉语的智能 从智能摄像机、网络录像机、视频服务器到数据
互译准确率显著提升。 中心，以此为基础的系统，能够将分析应用合理地分
智能家居产品 配在不同节点的设备集群中，不仅充分利用了前端设

发展智能传感器、IoT、机器学习等重点技术， 备的计算资源，缓解了网络传输的压力，降低了后端
推动家电、安防、家具、照明、洁具等产品的智能化， 存储的成本，更让机器视觉的分析能力变得更加实时
建设推广一批智能家居示范应用项目。到2020年，智 有效。
能家居产品类别明显丰富，智能电视市场渗透率达到 在产品的快速部署过程中，“交钥匙”模式举足
90%以上，安防产品智能化水平显著提升。 轻重，甚至成为一种生态路径，在视频数据分析中也
以上八大产品从技术上包括了从机器视觉到语 并不例外。英特尔通过提供底层技术支持和有针对
音识别等安防行业中的重要应用，也是成就一个完整 性的参考设计，得以帮助更多合作伙伴以较低的技术
的智慧城市版图必不可少的拼图。对于企业而言，这 门槛加入进来。
正是融入“大安防”生态系统的机会。 和手机、平板生态系统不同，视频数据分析属于
垂直行业应用，除了提供出色的软硬件产品，还要充
从端到端，AI驱动安防变革 分考虑“集成度”的拿捏。在英特尔与相关企业合作
视频已经是全球最大的数据生成源，它们来自 伙伴推出的视频分析解决方案中，英特尔始终坚持将
政府资产、公共交通、商业楼宇和道路等领域中部署 参考设计做到一定程度的优化，以推进合作伙伴实
的数亿台摄像机。至2020年，摄像机的累计数量预 现差异化创新。

60 2019第八届深圳国际智能交通与卫星导航位置服务展览会(2019.6.20-6.22深圳会展中心)www.its-expo.com

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