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联达置高分享AI智能安防应用的挑战
来源:联达置高 | 发布日期:2022-02-09


下面从工程化的挑战、标准化的缺乏和AI需求的碎片化3个视角论述现阶段面临的问题和挑战。

AI智能应用

工程化的挑战

  纵览目前智能安防+AI落地实施好的环境,工程属性的问题解决得好是必备条件,前端的工程属性包含设点、工堪、架体、安装、补光、校准等等这些,后端的工程属性主要是指数据资料的技战术。例如ITS的应用是一个典型的AI落地实施环境,AI人工智能最早在安防企业落地实施就是叭ITS开始,前端的卡口和电警等设备,被清晰地定义了工程属性参数,在停止线后多少距离设点、抓拍点至架体距离多少,配什么样子的镜头,抓拍几车道,补光灯強度规定多少,安装照射视角是什么,校准标准怎样等等这些,都是有严格的工堪表格和实施标准。按这样的工程属性安装和校准的系统,再加上后端数据资料的技战术,可以最大程度地实现客户的需求。从ITS衍生的出入口停车场车辆管理系统,清晰的工程化属性定义,加上后端的数据资料运维平台,是典型的toG端到toB端衍生的案例。

 

AI监控系统.

 再例如人脸识别相机,规定安装高度、人脸像素大小、补光等等这些。反向过来思考,假如离开或者弱化这一些工程化属性实施的可能性,AI人工智能安防企业的落地实施还能仍然发挥优势吗?首先,注重工程化其本质上没有错,工程上代表着环境的准确定义和AI人工智能的可实施可复制;其次,计算方式的不断改进,以及用于计算方式训练的场景模型不断完善,正在广泛AI人工智能的适应性能力,逐渐削弱对工程化属性的依赖;再次,客户调整需求和对AI人工智能的期待值,例如使用两个泛智能的摄像机,替代一个工程属性较强的专业智能摄像机,抓拍率或许可以达到同样的效果,但减低了工程实施的难度系数和整体TCO。

 




关于联达置高

 联达置高深耕弱电安防行业16年,公司目前的主营业务包含网络覆盖、视频监控、综合布线等内容。在16年的经营历史中,公司一直担任锐捷、宇视、联想、戴尔等品牌的一级经销商,做到了施工产品为一体的综合性公司。 监控安装公司】

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【本文标签】 AI智能安防应用 智能化安防监控 智慧视频监控方案

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