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AI+,怎样引领行业的变革?

其中,作为我们生活当中不可或缺的一部分,保障着人类及社会的安全,在AI落地应用上,也是最好的行业之一。而且纵览目前的行业,可以与AI相联系的核心技术就是人脸识别人脸识别行业中的应用显得越来越重要,它不但能够通过人脸识别技术快速地找到你想要找的人或车辆,而且最重要的是能够在预防安全方面起到非常重要的作用。 也就是说,目前AI领域的应用主要是通过车辆识别人脸识别、大数据和视频结构化技术等进行作用的。 但是如果AI+,即可以利用AI系统通过人脸识别、步态分析以及行为分析等AI技术,给抓取到的特定的人通过数据分析来进行犯罪风险评估,然后再通过大量的数据筛选出来之后告知警方,警方就能够指定的对此人进行监控 未来AI领域的展望 虽然目前AI领域的应有前景非常广阔,但是还没有达到真正实用化的阶段,还存在许多问题需要继续完善和解决,例如环境适应性差、人脸识别准确率低以及场景理解受限等问题。

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高考作弊:AI巨头斗法

前有,AI消毒机器人、巡逻机器人、配送机器人防疫保供;高考关键时期,作弊、替考、监控等考场环节,也全都AI化,校门口的引导机器人、人脸识别系统,无一不彰显AI对于行业的影响。 所以,我们可以看到,每年高考场地都会出现最新型黑科技。 今年,除了以往的人脸识别、智能监控之外,新增了机器人巡逻、AI监测作弊等等新黑科技。 一来,AI作用下,作弊科技再次升级。 而人脸识别系统应用于考场,也解决了高考大省,因考生而排长队、用时长、效率低的验证身份问题。 群雄割据,AI化加速 高考黑科技像一面镜子,照亮了AI广阔的市场蓝海,也指出了互联网科技巨头、老牌企业对于AI产业的野心。 这些企业,基于自身人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析等一系列AI技术,建立了人工智能综合赋能平台,旨在深耕AI技术,为各行各业赋能,也包括打破市场市场格局,满足产业AI化、数字化的需求

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    人脸识别车牌识别系统视频云服务EasyCVR支持大华SDK语音对讲

    TSINGSEE青犀视频平台EasyCVR内,已经能够通过国标GB28181协议实现语音对讲功能,在大华SDK的研发方面,也开发了该功能,本文和大家分享下。

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    人脸识别车牌识别系统视频云服务EasyCVR支持大华SDK报警上报

    报警上报,即前端设备在检测到事先规定的特殊事件发生时,发送报警到平台端告知平台。平台可以接收到设备上传的外部报警、视频信号丢失报警、遮挡报警和动态检测报警等信息...

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    AI科技步态识别技术在智慧行业的应用

    由于借助机器视觉及深度学习能够迅速对视频进行结构化处理、对人、车、物进行快速识别比对,这也与对智能化的需求不谋而合。 另外,从基本的概念来看,核心是“安全防范,以预防为主”,的“初心”是“预警”。当前AI领域的应用水平还有很大提升空间。 这为行业创新提出了新的要求,实战应用是检验系统创新的唯一标准。           盈力科技AI步态识别作为新兴的生物特征识别技术,旨在通过人们走路的姿态对其进行身份识别。 现在,随着AI技术的推进演变与不断成熟 ,以盈力科技公司核心技术为代表的步态识别、视频结构化以及人脸识别技术被誉为智慧行业的三架马车。        步态识别、视频结构化以及人脸识别技术这AI视频科技的三驾马车还在智慧校园、智慧工地、智慧医院、智慧商业体等各类应用场所落地, --------------------- 作者:�庐隐小娟� 来源:CSDN

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    智能监控系统EasyCVR人脸识别智能分析平台支持RTMPRTSPHTTP协议接入

    以往的EasyCVR版本中,都是支持除RTMP以外的视频协议传输,但在最新的EasyCVR v1.1.12版本中,主要的几种流媒体协议都RTMP、RTSP、HT...

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    西部数据孙煜:AI 与存储的变革丨AI 峰会

    作者 张栋 2020年9月5日,由雷锋网& AI掘金志主办的「第三届中国人工智能峰会」在杭州正式召开。 本届峰会以「洗牌结束,格局重构」为主题,会上代表未来新十年的15家企业,为现场1000余位听众和线上几十万观众,分享迎接新十年的经营理念与技术应用方法论。 峰会之上,西部数据智慧视频产品首席技术官孙煜带来了题为「AI与存储的变革」的精彩演讲。 孙煜提到,人工智能在监控行业的应用四个主要要素:芯片、软件、存储和厂商。 那么,究竟是何原因导致AI在这个行业可以走得如此顺利?原因并不复杂,AI在视频监控行业落地应用,的确可以解决很多固有难题。 过去,传统行业的视频查找、分析基本需要依靠人力肉眼查别。 最后就是厂商,传统市场就需要像海康、大华这样的厂商,要将所有的零部件集成起来,去做落地,去走完最后一公里。 所以,AI的应用其实是一个生态,它考验的是产业上下游的综合力量。

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    全球人脸识别精度一年提高75.6%,拉动全球市场超高增长

    AI 科技评论按:有「工业界黄金标准」之称的美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,NIST)最近公布了全球人脸识别算法测试 人脸识别精度的提高,意味着在特定场景下用户将获得更好的体验,以及单位工作时间内效率低大幅提升,比如在银行场景下的顾客会获得更好的体验,公共领域的一线警务人员的无效工作量将会大幅降低。 ? 智能化拉动全球市场超高速增长 根据官方介绍,NIST 举办的人脸识别算法测试,数据集全部来自美国国土安全局的真实业务场景,例如美国出入境、刑侦过程中的大量照片等,测试结果代表着技术在实战场景中的表现 英国市场研究机构 Juniper Research 近期发布的一份研究新报告提到,智能防已经成为全球产业增长的原动力,预计到 2023 年全球产业规模将从 2018 年的 120 亿美元增长到 受益于人脸识别性能的提升,后端处理系统平台可以同时处理的前端产品数量也大幅增加。这反过来大大刺激了前端高清采集和探测设备的产品升级、整体市场需求的扩大,以及存储设备的增长。

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    AI 人脸识别落地的冰火两重天

    人脸识别技术却是个例外,它正经历着史无前例的冰火两重天。 作为人脸识别AI技术停栖的天然深水港,市场过去几年热闹非凡。 大背景下,这条赛道也吸引了海康、大华等传统企业外,包括PATH(平安、阿里、腾讯、华为)等无数大小企业的密切关注。 在微软、谷歌等公司对人脸识别技术表现出了超常的谨慎态度外,也有一些公司积极落地,用以人脸识别为代表的AI技术赋能百业,降本增效。 Rekognition是亚马逊于2016年末推出的人脸识别系统,它作为亚马逊云业务的一部分,一直与政府合作,向后者提供基于“人”的服务。 假设美国警方有若干台这样的摄像机,同时拥有可疑人员的“黑名单”照片库,那么其他任何人如果与这些可疑人员有一些相像,一旦进入警察的摄像机的镜头之内,都有可能受到警务人员的盘问,而大多数美国人不希望生活在那样的世界里

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    AI ,地产巨头的「自我革命」

    公司的经营项目包括:科技的技术转让、技术服务、物业管理等。 ? 万御成立的意图基本也已明晰:万科借由海康的软硬件能力,加码智慧物业赛道。 再看绿城。 三大门槛一经放出,可以选择的细分场景所剩无几,也就成了最适合的方向,没有之一。 论高增长性:是智慧城市的必经一站,视频物联的优质前身。 今天的地产商们一定会告诉你,只有一个AI的距离。 如果要问眼下最大的AI细分落地市场在哪里,智慧社区必属其一。 如果再问智慧社区最大的AI细分落地市场在哪里,智慧物业又必属其一。 万科集团高级副总裁朱保全曾举过一个例子: 万科物业通过互联技术构建了万物云,当一个人脸或者一个车牌号传递到后台之后,万科物业可以基于用户的生活习惯、出行习惯和客户家中的人口结构,去提供精确服务。 这四大点也充分说明: 智慧物业是个硬骨头,有人不想啃,有人啃不动,地产商联手商亲力亲为才是上上策。 地产巨头有场景、巨头有技术。

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    AI ,BATH 必有一战

    2019年6月3日,华为又豪掷5000万美金,鲸吞国际老牌厂商Vocord 。 创建于1999年的Vocord,是俄罗斯人脸识别领域种子选手,长期盘踞国际权威人脸识别测试集FRVT首位。 与当年语音识别套路如出一辙,在AI应用最多的人脸识别技术上,百度从底层技术服务向平台化和接口化转型。 一方面,百度与开发者们围绕人脸识别形成一个庞大的系统和大数据生态。 一方面,百度人脸识别不断提高与开放的同时,更多AI产品可以接入其接口,正向循环。 二、发布优图AI摄像机、优图盒子、优图人脸识别一体机三款AI硬件。 这里需多提一句,硬件显然不是腾讯的优势,一次推出三款AI硬件产品大概也是无奈之选。 以人脸识别为例,从2013年的静态检索,到2015年的动态布控,再到2017年的边缘计算和聚类归档,AI人脸识别技术的应用中起到了巨大作用。

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    2019 AI :机会、战争、活下去

    如果一定要用几个词汇去准确描述过去一年的AI市场,雷锋网AI掘金志给到的是: 机会、战争、活下去。 机会 一直以来,不少AI从业者都曾提到,是个“小”市场,碎片化严重,从满足客户碎片化需求的开发响应、到快速交付能力的建设,是一个非常复杂的体系。 以社区领域为例,这一领域的龙头包括冠林、立林、安居宝等传统厂商;近年来如万科等地产企业,也在形成自己的平台,利用自有优势打造智慧社区;海康等企业则涉足门禁、物业管理、楼宇对讲、车牌识别等业务。 领域既有的大量视频数据优势,为人脸识别的落地提供了天然的绝佳场景,也为市场带来了更多的故事。 这之后,泛业务之间的正面战场,也从传统公司之间的竞争,进入公司、互联网科技与通信公司、云服务公司、AI公司四局鼎立的局面。

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    Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(4)—人脸识别

    本篇博文是Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统的收官之作,在人脸识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上,实现人脸识别,废话少说,上效果图: ? 案例引入 在Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)——训练人脸识别模型中主要讲述神经网络模型的训练过程,使用OpenCV模块中的LBPH(LOCAL BINARY PATTERNS HISTOGRAMS)人脸识别器算法(cv2.face.LBPHFaceRecogni zer_create()方法实现),训练生成“.yml”后缀的模型文件。 人脸识别的过程也非常简单,通过使用OpenCV模块读取“.yml”后缀的识别模型文件,实现人脸识别。 示例代码如下所示:

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    AI 公司赚钱难的「原罪」

    在这些基础设施的支撑下,数据和算力的快速增长作为“外部驱动力”,带动了AI产业在包括人脸识别、语音识别等领域的一波浪潮,驱动AI产业“第一增长曲线”的出现。 以行业为例,无论是传统的企业诸如海康威视、大华股份,还是人工智能初创企业商汤、旷视等都在加大AI领域的投入。 一方面,AI行业的探索才刚刚开始;另一方面,做好AI所必须的数据养料有限且质量较差,不同数据源之间存在难以打破的壁垒。 除了少数几家拥有海量用户、具备产品和服务优势的企业外,大多数中小型AI公司难以以一种合理、合法的方式跨越AI落地的数据鸿沟,或者需要付出巨大的成本来解决这一问题。 人工智能安全平台:AI算法的“杀毒软件” 现在,AI应用随处可见。目前市面上的手机均不同程度地配备了人脸识别方案;在公共场所,地方政府也已经部署了人脸识别摄像头,用于嫌疑犯追踪。

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    人脸识别 | Java 实现 AI人工智能技术 - 人脸识别-附源码

    好了,跑偏了,今天康哥总结了AV、不,AI的新的技术点【人脸识别】,上几期的图像识别、语音识别、车牌识别、网络爬虫没来得及看的同学,请点击这里。 《Java 实现 AI 人工智能技术 - 语音识别功能》 《Java 实现 AI人工智能技术 - 网络爬虫功》 《使用 Java 实现AI人工智能技术-图像识别功能》 需求: 登录使用人脸识别登录 用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。 技术流程: 人脸图像采集及检测 人脸图像预处理 人脸图像特征提取 匹配与识别 识别算法: 基于人脸特征点的识别算法(Feature-based 优化的形变统计校正理论 独创的实时特征识别理论 开发步骤: 1:首先开通百度云-AI-功能账号,并创建应用,如下图 ?

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    澎思科技茹敏:人脸识别的泛落地及多维数据实战应用|量子位沙龙回顾

    现在这个阶段,是智能+的阶段,通过AI、大数据来分析和处理信息。 随着AI、物联网、5G技术的发展,民用行业对于智能的需求越来越大,家庭、商业对的需求也越来越大。 公安人脸识别 目前智慧社区、智慧园区中已经有很多人脸识别的应用,近两三年来,公安信息化建设、雪亮工程、智慧城市的建设中都有人脸识别的应用。 像这种案例,仅仅通过人脸识别或者通过车辆系统是不容易分析的,必须要结合人、车、大数据做出分析。 商用人脸识别 说到商用人脸识别,我们想到最多的就是商场。 澎思现在跟很多商场在合作,利用智能摄像头,通过人脸识别、行为识别分析技术,提前让系统识别到可疑的人员,给商场的提升一个等级。 ? 但我觉得这样还是不够。 优秀的技术,其实很多公司都已经具备,人脸识别、语音识别、行为识别、车辆识别AI技术。

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    AI 芯片之争,赢者难通吃

    雷锋网《AI掘金志》频道:只做 AI +「、医疗、零售」三大传统领域的深度采访报道。 AI应用不再是锦衣夜行,特别是在行业落地生根获得真金白银后,更是百家争鸣。 以贵阳市“天网系统”为例,各类视频监控探头能够实现人脸识别的数量已经达到6万路之多,如此星罗密布铺设,完全有能力让安全部门在半个小时之内轻而易举在大街上找到重点关注人员。 AI芯片作为AI应用的大脑,是所有平安城市和智慧城市构建智能“天网系统“的核弹头。 再以地平线为例,在智能摄像头嵌入AI芯片方面,地平线的AI芯片已经具备了在前端实现大规模人脸检测跟踪、视频结构化处理的性能。 作为传统玩家,他们的优势是对各类应用场景非常熟悉,对摄像机的光学特性结合AI应用了如指掌,获得AI芯片最终落地应用的成本更低。

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