随着以深度学习为代表的人工智能技术的成熟，国内众多行业都在利用人工智能推进行业变革与创新，积极探寻有效、有价值的应用场景进行商业化落地，其中尤以安防行业表现最为活跃。
中兴智能视觉大数据报道：张学友的演唱会三次抓捕了三名疑犯。官媒称，原因是会场入口的安检安装了人脸识别系统。中国正在大规模普及人脸识别，所以这并不令人感到多少意外。一家提供动态人像识别的公司产品经理孙健峰称，该公司在 2015 年就开始与深圳龙岗区警方合作，在当地地铁口、火车站、城中村、商超等场所建设 “深目” 系统。上线几个月后，便协助警方成功告破两起命案。 “目前我们的‘深目’系统已经在二十多个省市落地，协助警方破获了 4000 余起的案件。” 孙健峰说。简单来说，通过前端部署动态人像识别系统，AI 人脸识别技术可以在动态情况下捕捉人脸信息，” 每一个人从摄像头前面走过时，人脸的关键信息会从视频流里抽取出来，通过深度学习算法将其结构化，之后再同数据库进行比对，做到秒级内查到一个人的行动轨迹。”
安防领域目前已经成为国家大力重视的方向。公安部科技信息化局党委书记谭晓准在2016年北京安博会“中国安防政府论坛”讲话中提及，在中央综治办、国家发改委、公安部等35个部委强力推进公共安全视频监控建设联网应用工作之下，2015年以来，各部门、行业安装的摄像机数量已近2500万。在国家“十三五”开局之年，进一步强化问题导向，突出重点、提速建设，力争到2020年，基本实现公共安全视频监控“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”。00万台摄像机仅工作一个小时，所产生的录像时长叠加，就需要2850年的时间才能播完。
[1]《DCAN: Dual Channel-wise Alignment Networks for Unsupervised Scene Adaptation》
本文主要分享了七牛人工智能实验室在视频 AI 方面的一些工作，分别有两个关键词：一个是多维度融合，另外一个关键词是视频 AI 。
本文继续聊设计思维与技术思维的mix，基于志荣做的访谈《第三期采访：设计师如何在智能化时代持续学习和成长？》，mixlab社区重新梳理了4个内容跟大家分享下。
导语：对不少企业来说，如何开始一个 AI 业务是一个难题，需不需要 AI 来进行业务的辅助？是否需要组建一个自己的算法团队？我们整理了格灵深瞳创始团队：苑维然先生的主题演讲《如何开始一个 AI 业务：以计算机视觉为例》希望能够给有同样困扰的读者一些启发与帮助。
计算机是如何“看懂”海量视频的呢？视频本质上是一系列连续的图像帧，按照一定的帧率播放，从而形成连续的动态效果。因此，计算机分析视频的基本原理就是：解码（视频转图片）-> 分析/推理（AI 算法）-> 编码（结果呈现）
随着科技的不断发展，人工智能（AI）技术正在各个领域迅速应用和推广。其中，智慧园区是一个重要的应用场景，它通过AI技术的支持，实现了园区的智能化管理和高效运营。
大数据中心的数据建设如火如荼，针对其中城市中的视频监管及算法分析，各卡口监控、治安监控，电警监控不同网络、不同地域，如何进行视频融合、进行统一监管，则是大数据中心解决方案数据汇聚的重中之重。
不管是科达大力推广的感知摄像机（Intelligent IPC）还是海康公司的Smart IPC、或者NICE公司的Suspect Search系统，其本质都是智能视觉分析技术与“大数据”的结合应用。最近两年以来，我们听到太多的“大数据与安防监控”的概念，但是，基本都停留在理念表面，描绘的是一个美好的前景，至于如何实施，或者到底能不能实施，很多人还是疑惑很大。本文从技术角度，说明智能视频分析技术与“大数据”如何结合及相关公司案例落地情况，尽量将理论结合到实际。
让机器视觉技术以更低门槛普及，是不少AI公司的核心愿景。 阅面科技，正是这样愿景下创立的关键玩家。现在，阅面交出初步成绩单。 11月1日，阅面科技携手英特尔重磅发布“繁星”系列产品，希望借此进一步降低
「视频结构化」是一种 AI 落地的工程化实现，目的是把 AI 模型推理流程能够一般化。它输入视频，输出结构化数据，将结果给到业务系统去形成某些行业的解决方案。
将AI视觉技术以更低门槛普及给大众。 11月1日上午9:30，阅面科技携手英特尔重磅发布“繁星”系列产品。此次发布会以“繁星璀璨”为主题，完美诠释了阅面科技希望将AI视觉技术以更低门槛普及大众的愿景。另外，到场嘉宾还能先睹为快，在现场亲自体验繁星新品。 图 | 新品体验区人气爆棚 本次发布会受到了各界人士的高度重视，阅面科技CEO赵京雷，英特尔业务推广负责人Mansour Behrooz等行业重要人物都纷纷出席本次发布会。同时，有超过20家的专业媒体在现场进行体验与报道，数十家合作伙伴为新品站台，充分表达了
我们在用图片搜索图片，或者语音搜索语音的时候，在数据库中存储和对比的并不是图片和语音片段，而是通过DL等算法提取出来的“特征”，一般是256/512个float数组，可以用数学中的向量来表示。
声纹识别（又称说话人识别）是从说话人发出的语音信号中提取声纹信息，并对说话人进行身份验证的一种生物识别技术。简单来说，声纹识别技术可以“确认说话人是谁”。我们说话的时候，每个人的发音器官、发音通道和发音习惯上都有个体差异，声纹识别技术就是为了识别出说话人之间的这些差异。需要注意的是，声纹识别不同于常见的语音识别 [1]：
软件算法是人工智能之灵魂，硬件设备是人工智能之骨肉。从2013年开始，深瞐科技即推出了车脸识别产品，包括一套车辆特征识别算法的SDK、一个面向公安的车辆综合应用平台。车辆因其特征相对标准、且具有唯一性
在高清监控摄像头数量与AI渗透率不断递增的情况下，由摄像头采集的图像、视频流数据，需要更强大的计算引擎对其进行传输、存储、训练和分析。
中国电子学会云计算专家委员会名誉主任委员、中国大数据专家委员会顾问、中国工程院院士李德毅 在5月21日的第六届中国云计算大会上，李院士的演讲信息量极大，纵观科技发展几十年的历史，细数其中代表人物（居然
4月10日，量子位与中关村壹号联合主办的AI+线下沙龙—智慧城市的发展趋势与挑战在中关村壹号举办。
近日，中国人工智能学会(CAAI)公示了2019年年度优秀博士学位论文评选的最终结果。
计算机视觉使计算机能够理解图像和视频的内容。 计算机视觉的目标是使人类视觉系统可以完成的任务自动化。计算机视觉任务包括图像采集，图像处理和图像分析。图像数据可以采用不同的形式，例如视频序列，从多个角度不同的摄像机查看的图像或来自医疗扫描仪的多维数据。
今年，市场研究&咨询公司GrandViewResearch发布了一份深度学习市场分析报告。报告表明，2016年全球深度学习市场估值为2.72亿美元，其在自动驾驶和医疗行业的应用越来越多，有望为行业增长
9月，知文NLP、人脸融合、语音识别等3款产品推出全新功能，文字识别推出新解决方案。腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。
随着近几年人工智能的快速发展，深度学习方法及性能日益提升，计算机视觉、图像处理、视频结构化和大数据分析等技术也不断完善，使得安防产品逐步走向智能化。在技术成熟度上，处理安防影像的技术已经研发得较为完备，同时行业指导性政策也进一步加快了人工智能技术的落地应用。
AI智能分析网关包含有20多种算法，包括人脸、人体、车辆、车牌、行为分析、烟火、入侵、聚集、安全帽、反光衣等等，可应用在安全生产、通用园区、智慧食安、智慧城管、智慧煤矿等场景中。将网关硬件结合我们的视频汇聚/安防监控/视频融合平台EasyCVR一起使用，可以实现多现场的前端摄像头等设备统一集中接入与视频汇聚管理，并能进行视频高清监控、录像、存储、检索与回放、AI智能分析、级联共享等视频能力与智能化服务。
2019年9月7日，云+社区（腾讯云官方开发者社区）主办的技术沙龙——AI技术原理与实践，在上海成功举行。现场的5位腾讯云技术专家，在现场与开发者们面对面交流，并深度讲解了腾讯云云智天枢人工智能服务平台、OCR、NLP、机器学习、智能对话平台等多个技术领域背后架构设计理念与实践方法。
我们的AI边缘计算网关硬件 —— 智能分析网关目前有5个版本：V1、V2、V3、V4、V5，每个版本都能实现对监控视频的智能识别和分析，支持抓拍、记录、告警等，每个版本在算法模型及性能配置上略有不同。硬件可实现的 AI 检测包括：人脸结构化数据、车辆结构化数据、场景检测类算法、行业类检测算法、人员行为类检测算法等。
在我们的日常生活中，消防器材是必不可少的，无论是在学校、园区还是工厂里，都需要摆放消防器材，做好防范措施，降低安全隐患。但有时也需防备消防器材被人为挪动甚至破坏，在危急时刻无法发挥作用。TSINGSEE青犀AI边缘计算网关硬件——智能分析网关消防器材缺失检测算法就能很好地预防这种情况的发生。
图书馆的藏书一般都是较为宝贵和珍重的，但图书馆的读者较多且复杂，为保护十分珍贵的图书资源，防止图书馆图书的丢失和损坏，TSINGSEE青犀智能视频监控系统应运而生。
比如中国第一批人工智能专业毕业生，毕业于西安电子科技大学的马原和他创立的澎思科技。
网吧环境较为复杂，电脑设备众多且人员流动性大，极易发生人员或消防事故，亟需改变，TSINGSEE青犀AI智能网吧视频监管方案可以帮助实现对网吧环境和用户活动的实时监控和管理。
伴随着我国社会经济发展水平的提升，各行业对人工智能技术的落地应用需求也在不断扩大。但目前，很多行业与人工智能的结合还处于概念阶段，安防是为数不多的可以将人工智能成熟应用并落地的行业，为此，很多专家认为安防行业正在成为人工智能的第一着陆场。 近年来，在智慧城市系统建设深入的带动下，人工智能商业化应用的趋势越来越明显。算法、算力、数据，三者可以看做是“人工智能+安防”发展的三要素。当这三要素落地产品应用上时，可主要分为三大类，即：视频结构化(对视频数据的识别和提取)、生物识别技术(指纹识别、人脸识别等)、物体特
AI智能分析网关V3包含有20多种算法，包括人脸、人体、车辆、车牌、行为分析、烟火、入侵、聚集、安全帽、反光衣等等，可应用在安全生产、通用园区、智慧食安、智慧城管、智慧煤矿等场景中。将网关硬件结合我们的视频监控系统EasyCVR一起使用，可以实现多现场的前端摄像头等设备统一集中接入与视频汇聚管理，并能进行视频高清监控、录像、存储、检索与回放、AI智能分析、级联共享等视频能力与智能化服务。
近年来，随着深度学习等技术的不断突破，生物识别技术发展迅速，如人脸识别、指纹识别、声纹识别及虹膜识别等，应用领域也较为广泛。作为新兴的生物特征识别技术——步态识别，也正逐渐走进人们的视野。
视觉 AI 作为一个已经发展成熟的技术领域，具有丰富的应用场景和商业化价值，全球 40% 的 AI 企业都集中在视觉 AI 领域。近年来，视觉 AI 除了在智能手机、智能汽车、智慧安防等典型行业中发挥重要作用外，更全面渗入细分的实体行业，催生了如车站人脸实名认证、人脸支付、小区人脸门禁管理、酒店自助人脸实名登记等视觉 AI 的应用。
智能分析网关系列是基于边缘AI计算技术，可对前端摄像头采集的视频流进行实时检测分析，能对监控画面中的人、车、物进行识别。我们的AI边缘计算网关硬件——智能分析网关目前有5个版本：V1、V2、V3、V4、V5，每个版本都能实现对监控视频的智能识别和分析，支持抓拍、记录、告警等，每个版本在算法模型及性能配置上略有不同。硬件可实现的AI检测包括：人脸结构化数据、车辆结构化数据、场景检测类算法、行业类检测算法、人员行为类检测算法等。
随着社会的发展和人们生活水平的进步，水污染问题也越来越严重，水资源监管和治理成为城市发展的一大困扰，水面上的漂浮垃圾不仅会影响河道生态安全并阻碍船舶航行，还会影响人们的身体健康。
2018年7月，在国际权威计算机视觉竞赛PASCAL VOC comp4目标检测竞赛中，Yi+AI团队获得了目标检测单模型第一名，超越了现有排行榜中的微软研究院、谷歌 、阿里达摩院、Face++等国内外众多知名公司，以精度90.7%的成绩打破了世界记录，成为世界第一家总成绩突破90%计算机视觉企业。同时在Pascal VOC “comp3”中，首次突破80%，刷新世界纪录。
人工智能国家队云从科技国际科技合作项目正式立项，将与英国华威大学与华南理工大学合作研发跨媒体大数据智能计算关键技术及应用平台。
在《智能网联汽车行业数据合规解决方案（上）》一文中，我们主要讲述了智能网联汽车行业数据合规的一些基本背景和法规要求，接下来我们将重点介绍智能网联汽车行业数据合规的相关解决方案。
为解决以上问题，需构建视频汇聚平台，将原来分散在不同部门、不同系统的视频资源进行整合、汇聚、治理，结合各应用场景，接入汇聚区直机关、区级重点单位以及辖区内需联网的公共区域视频资源、社会单位视频资源和社会群众自建视频资源等不同类型、不同链路、不同技术要求的社会视频监控资源，做到数据先汇聚，再分享，将零散的社会视频汇聚到一个统一的端-边-云一体化架构平台，平台开放服务接口，实现数据共享。
随着人工智能模型规模不断扩大,如何让这些“大模型”更高效地为用户服务成为重要课题。向量数据库正是在此背景下应运而生的一款数据库,它利用向量来高效地存储和检索模型数据,大大提升了查询效率
在今天最开始的时候，我们来做个小调研； 很多人对人工智能存在一定的误解，不知道它是什么，能够做什么。其实人工智能已经存在我们生活的方方面面。也许你刚才还有用到呢！ 下面小编带大家来了解下我们日常生活中最常见的一些人工智能！ 人工智能+疫情期出入证 应用产品：腾讯云卡证OCR 实现原理：卡证文字识别，自动识别并录入各字段信息，降低用户输入成本，有效提升用户体验。 落地项目：疫情期间，各大社区通过使用卡证OCR，让用户在家通过上传证件-识别信息-完成在线办理通行证，极大的缓解了办理通行证的压力，提升了用户
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智慧医院是现代医疗领域的新兴概念，是通过先进的物联网技术和新兴技术联合人工智能，实现一体化医院运维监控管理，旨在提升医院的安全性、运行效率和服务质量。
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2018年硬科技产业备受关注的领域很多，作为人机交互两大主要途径之一的视觉识别依然是中坚力量，其中主推嵌入式图像识别算法的阅面科技可谓是备受关注的一家企业。在“2018硬科技行业领袖峰会暨镁客网年会”活动中，阅面科技CEO赵京雷带来了《全面拥抱AI2.0时代》的主题演讲，和与会者共同分享了阅面对于AI2.0时代的思考和发展方向。
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