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。
在公共交通场所的监控系统中，人脸检测起着至关重要的作用。它被用来识别人脸，并检测未识别的人脸是否是真实的人脸。首先，在公共交通场所的监控设备中安装人脸检测设备，以监控不同场所的人流。然后，系统以视频方式对进入场所的每一位访客进行采集。当采集到访客的实时人脸数据之后，系统会使用深度学习算法进行人脸识别和检测。
据路透社、CNN等多家媒体报道，在本周二的一次投票中，旧金山城市监督委员会（Board of Supervisors） 的官员们以8票对1票的结果通过一项法令，禁止政府机构购买和使用人脸识别技术。此举旨在加强新技术的监管，并消除个人隐私泄露的隐患。
人脸跟踪技术在视频监控、虚拟现实和人机交互等领域发挥着重要作用。通过连续的人脸检测与姿态估计，可以实现对人脸在视频序列中的跟踪和姿态分析。
大数据文摘记者谭婧、魏子敏 安防已经成为人工智能落地场景中的重要赛道，其涉及的智能视频分析、人脸识别等关键技术也在研究领域受到了极大的关注。那么安防领域中涉及的人脸识别有何痛点？人工智能+安防的未来又有哪些新的趋势？ 10月29日，2017年第十六届中国国际公共安全博览会（CPSE安博会）在中国深圳会展中心开幕。在政府管理论坛上，清华大学媒体大数据认知计算研究中心主任王生进教授发表了题为《人像态势识别及其在智能视频监控中的应用》的演讲，他指出，目前我国视频监控建设卓有成效，摄像头的数量惊人，达到了2000多
近年来，人工智能的发展速度十分惊人，在安防监控、工业制造、农业、教育、金融、医疗等领域中的应用越来越广泛，并且未来几年也将继续保持高速的发展趋势。通过人工智能技术提高自动化程度、减少人工干预、提高监管效率，已经成为当前的行业发展方向。今天来给大家盘点一下当前人工智能发展趋势下的一些常见AI算法以及应用场景。
旭帆科技AI智能分析网关可提供海量算法供应，涵盖目标监测、分析、抓拍、动作分析、AI识别等，可应用于各行各业的视觉场景中。同时针对小众化场景可快速定制AI算法，主动适配大厂近百款芯片，打通云/边/端灵活部署，算法一键下发，即装即用。
最重要的原因——说出来像是Black Lives Matter的影响——种族问题。
随着我国政府对平安城市、“雪亮工程”以及交通运输等领域的投入，对于安防产品的需求不断提升，安防市场规模也在随之不断扩大。视频监控是整个安防系统最重要的物理基础，视频监控系统位于最前端，很多子系统都需要通过与其相结合才能发挥出自身的功能，是安防行业的核心环节。
在现代化企业中，工厂实施安防视频监控系统，安全保卫部门可以实现在企业厂区门口、厂房、办公楼、周界围墙、仓库等目标进行实时全天候视频监控。
人脸检测是指通过计算机视觉技术，从图像中识别、检测出人脸，并确定人脸的位置及大小。它是一种计算机图像处理技术，是计算机视觉领域的关键技术，可用于实现自动识别和跟踪人脸。
随着现代安防监控科技的兴起和在各行各业的广泛应用，监控摄像头成为众所周知的产品，也为人类的工作生活提供了很大的便利。由于科技的发达，监控摄像头的升级换代也日益频繁。每年都有不计其数的摄像头被拆掉闲置，有的进了库房，有的被扔进了垃圾桶。其实很多被淘汰遗弃的监控摄像头性能完好，摄像清晰度很高，如果能再生利用，能很好地造福于民，但由于监控摄像头在出厂时为了突出监控录像的功能，在硬件软件服务上形式单一，这就使得监控摄像头一旦拆了下来，离开了原来的监控线路和主机服务器就毫无用处了，形成了极大的浪费。
在智慧城市、平安城市大的发展潮流下，人们对于自己居住的环境要求也逐渐提升，不少消费者开始关注家庭级安防产品，一方面是应对用户日渐苛刻的需求，而另一方面也是减少人工支出成本，安防监控领域逐渐向智能化转变。当越来越多的地方普及监控设施，越来越多的地方普及高清监控，随之而来的就是海量数据信息及复杂的视频检索。如何在安防大数据中找到最核心信息，智能监控对大数据提出了更多挑战。 大数据对监控数据处理的价值 大数据在对安防数据处理价值上主要体现在以下几个方面： 一、数据应用效率不断提升。通过智能分析技术、
随着人工智能的高速发展，基于计算机视觉技术研究及应用也逐渐进入成熟阶段。其中，人脸识别是运用较多的一种技术，已经渗透到人类日常生活的方方面面。
欧洲议会近日已投票支持全面封杀利用生物特征识别的大规模监控。 人脸识别等基于AI的远程监控技术对隐私之类的基本权利和自由有着巨大的影响，但已经开始在欧洲公共场合悄然使用。 欧洲议会议员们表示，为了尊重“隐私和人类尊严”，欧盟立法者应通过一项永久性的禁令，禁止在公共场所自动识别公民，并表示只有在公民涉嫌犯罪时才予以监控。 欧洲议会还呼吁禁止使用专有的人脸识别数据库，比如由美国初创公司Clearview构建的颇有争议的AI系统（欧洲的一些警察部门也已经在使用该系统），并表示基于行为数据的预测性警务也应该被禁止
摘要：本文主要从静态人脸识别局限性的提出，对动态人脸识别技术进行了探讨，介绍其研究背景，工作原理，结果分析，给出了在生活领域中的应用情况，并分析了存在的难题，发展趋势以及在人工智能化潮中的重要作用。
随着科技的飞速发展和信息化社会的到来，智慧校园已经成为教育领域的一种新型发展模式。智慧校园的需求和发展趋势日益显现，其建设已成为当今教育信息化发展的重要方向。
学校安全建设程度不深，目前在平安校园项目建设中，校门安全建设虽多，仍存在以下问题： 1）设备覆盖率低：学校基本上没有安装校园门禁考勤设备； 2）设备老化：部分学校只安装了通道式考勤，无法支撑校园目前的精细化管理； 3）数据统计难：人工统计学生入离校数据不仅工作量大，而且易错、易丢失；数据查询、分析难； 4）身份辨认存在安全隐患：孩子集中入校/离校，拥挤混乱，身份主观辨认，易存在安全隐患，入离校数据家长无法在手机查看； 5）设备软件能力差：少数学校升级了通道式人脸考勤方案，但是受限于设备本身软件能力，无法灵活地与其他校园场景产生联动。
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。
雪亮工程主要是针对农村地区治安防控的监控项目，在乡村的主干道、路口、人群聚集地部署高清摄像头，通过三级综治中心和指挥平台，将视频图像信息系统纵向下延至县、乡、村，通过建设各类视频监控点，实现视频图像信息交换共享平台按需联通、视频资源有效整合，基本实现“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的公共安全视频监控建设联网应用，达到农村地区社会治安防控"全覆盖、无死角"的目标。
人脸识别[1]是指计算机通过基于个人的面部轮廓比较和分析模式，唯一地识别或验证人的生物测定技术。作为生物特征识别领域中一种基于生理特征的识别，人脸识别技术具以下优越性：第一、不需要人工操作，是一种非接触的识别技术；第二、快速、简便；第三、直观、准确可靠；第四、性价比高，可扩展性良好；第五、可跟踪性好；第六、具有自学习功能。
4月13日结束的计算机视觉沙龙圆满落幕。本期沙龙从构建图像识别系统的方法切入，讲述腾讯云人脸识别、文字识别、人脸核身等技术能力原理与行业应用，为各位开发者带来了一场人工智能领域的技术开拓实践之旅。下面是卓伟老师关于腾讯云人脸融合技术构建的总结。
近日，江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩，在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终，“小度”以2：0的战绩战胜对手，并以3：1的总战绩，斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”：通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中，让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后，从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中，准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束，但对于相关人工智能识别技术的
养老院智能监控方案是为了提高养老院内老人的安全和护理质量，利用智能技术与监控设备进行全方位的监控和管理，可以加强对老人的监护和护理，提高养老院的服务质量和安全性。
我们经常能看到这样的新闻报道，小孩登上小区的天台玩耍，因为家长和物业人员发现得晚，没有及时制止，结果导致意外事故的发生。此前，在某小区就有居民拍下多名儿童在小区高层住宅的楼顶玩耍跳跃，画面令人胆战心惊。为了防止类似的意外事件发生，针对天台的严格监管已经刻不容缓。
当各路资本都蜂拥而至某一领域的时候，其也就结束了淘金的黄金时期，当前的人脸识别正处于这一阶段。
智能视频监控是一种基于人工智能技术的监控系统，它能够通过对图像和视频数据进行分析，自动识别目标物体、判断其行为以及进行异常检测等功能，从而实现对场景的智能化监管。以下是常见的一些用于智能视频监控的算法：
AI人脸检测算法可以提取人脸和服装的特征，并将其分类为有用的类别，例如性别、年龄和服装颜色。通过搜索这些丰富的属性信息，可以帮助我们轻松找到目标人物，比如通过人脸以图搜图、人脸布控等等。
松下公司宣布，采用深度学习技术的人脸识别服务器软件将于2018年7月在海外先行推出，而8月才在日本本土推出。 视频：http://imgcdn.atyun.com/2018/02/videoplayb
工厂生产车间一般是从原材料到成品的流水作业，有大量器械和物料。为保障车间财产安全并提高生产效率，需要进行全面的监管。在生产制造流水线的关键工序中，不仅有作业过程监管需求，同时，也存在生产发生异常及产品质量问题的过程还原需求，需要结合直观现场与客观数据的融合分析。
1）外围监视区：主要针对建筑物外围，通常会沿围墙安装视频监控，建立周界防范系统，一旦发现外部入侵探测器可立即将警情传送至智能化管理中心，以便及时发现处理。
这是发生在2019年的事情，被错误逮捕的对象，是一位名叫Robert Williams的黑人男子，在交了1000美元后，他才被保释出去。
近日，位于江苏南京的中国药科大学被推到了舆论风口浪尖，原因就是在教室使用人脸识别系统。
视频AI智能分析已经渗透到人类生活及社会发展的各个方面。从生活中的人脸识别、停车场的车牌识别、工厂园区的翻越围栏识别、入侵识别、工地的安全帽识别、车间流水线产品的品质缺陷AI检测等，AI智能分析技术无处不在。在某些场景中，重点区域的人数统计与人员超限算法非常重要。今天我们以TSINGSEE青犀智能分析网关为例，来详细介绍人员超限AI算法的工作原理以及应用场景。
以云计算、大数据、人工智能为代表的新兴技术，不断驱动着视频监控与视频应用等各领域业务层面的创新，同时AI计算机视觉技术的深度应用，也将成为各行各业有效的AI+视频监控解决方案。
当我们在谈论AI的时候，不可避免的会遇到数据隐私的问题，如今这个问题已经延伸到人脸识别领域。近日，荷兰安全研究人员Victor Gevers在推特上曝光一条消息，表示中国一家面部识别公司SenseNet存在数据泄露问题，任何人都可以访问其人脸跟踪数据的记录。
人工智能的各个部分——例如视频分析、机器学习和深度学习——已经开始利用物联网生态系统生成的大量数据来区分数据中有价值的信息，然后将其转化为洞察力，达到智能预警和辅助决策的作用。
实验室作为科研、教学过程中的一个重要场所，其管理也十分至关重要。尤其是高校实验室安全问题，教育部《高等学校实验室安全规范》中说明，需要进一步加强高校实验室的安全管理工作，实现规范化、常态化的管理体制，以最大限度地减少实验室安全事故的发生，保障校园师生的生命安全和学校财产安全。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书就保障人脸识别系统安全的能力列出具体要求，并推荐了专业的人脸安全解决方案。
人工智能技术已经越来越多地融入到视频监控领域中，近期我们也发布了基于AI智能视频云存储/安防监控视频AI智能分析平台的众多新功能，该平台内置多种AI算法，可对实时视频中的人脸、人体、物体等进行检测、跟踪与抓拍，支持人脸检测、安全帽佩戴检测、人体检测、区域入侵检测、车辆结构化数据等。
因学校频频出治安事件，所以必须要加强学校的安防工作，目前来看，大部分校园都建设了视频监控来预防保障校园安全。但是传统的视频监控系统，主要通过设备来录像以及人员时时监控来进行。这种监管方式效率十分低下，因为监控点较多时，监控人员无法顾及所有的监控点，同时无法保障获取24小时内监控点的所有信息，只能事后进行回放，以此来确认事发点的具体情况，因此无法提前干预和处理突发事件。
导读：本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景，目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的，若要对这些信息进行有效分析利用，则要依赖于机器视觉技术的发展，虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题，但离解决所有问题还很遥远，因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的。
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。
石油与化学工业生产过程复杂多样，涉及的物料易燃易爆、有毒有害，生产条件多高温高压、低温负压，现场危险化学品存储量大、危险源集中，重特大安全事故多发。打造基于工业互联网的安全生产新型能力，提高危化企业生产过程中对安全风险的监测感知和预警管控，最大化降低安全隐患、保障危化企业安全生产、稳定运行、安全储存已经成为行业乃至社会安全的迫切需求。
为实现高安全级别的在线考试，腾讯云AI智能测评再次升级，可为您提供考前拍照、人脸核身、双机位监控、全程录像等多种防作弊措施，确保了考试的公平公正。 01 关于腾讯云AI智能测评 腾讯云AI智能测评是领先的在线考试服务平台，专注于向客户提供安全稳定、高效便捷的在线考试服务，常用于各类资格考试、招聘考试、培训考试及各类大赛等。 本产品的主要特点是高安全，基于腾讯云AI智能技术，拥有完善的防作弊措施，可对考生进行人脸核身及三个视角的远程实时监控和全程自动录像，并结合AI技术实现了智能监考，以确保考试的公平
随着边缘侧与终端侧业务的规模化落地部署，很多新的业务场景已经逐渐不满足于中心化的云端计算模式。尤其是在AI人工智能技术进一步落地应用的趋势下，基于云边端深度融合与协同的“AI+”模式，在满足用户对视频服务的智能识别需求上，让算力资源得到最优化分配、调度和利用，已经成为当前行业与技术发展的新趋势。
随着城市建设进程的不断加快，关于城市的智能化治理需求也随之增多。在国家发布的“十四五”规划中，已经明确指出，推进新型城市建设，推行城市运行一网统管。作为推动城市治理体系和治理能力现代化的重要探索，“一网统管”将成为关键基础工程。
AI智能视频技术是一种基于人工智能、深度学习和计算机视觉等技术的视频处理技术。它可以通过对视频进行分析和识别，实现各种智能化应用，如视频监控、智能家居、自动驾驶等。
建设“技术先进、架构合理、开放智能、安全可靠”的智慧环保平台，整合环境相关的数据，对接已建业务系统，将环境相关数据进行统一管理，结合GIS技术进行监测、监控信息的展现和挖掘分析，实现业务数据的快速收集、全面整合、深度挖掘、智能分析、按需共享，发挥数据资源价值，构建全要素智慧环保平台，为政府、企业、社会公众提供智能化、可视化的环保信息管理应用，为环境管理提供更智能化的决策支持。
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