인공 지능이 도약할 준비가 되어 있으며, 보안은 기회와 과제를 충족시킵니다.

최근 몇 년 사이 인공지능의 위상이 향상되면서 국내에서도 인공지능에 대한 관심이 점점 더 높아지고 있습니다. 2015년 7월 '인터넷+' 행동을 적극적으로 추진하기 위한 국무원 지도의견'에 '인공지능'이 포함되었고, 2016년 3월에는 '13차 5개년 계획'에 '인공지능'이라는 용어가 포함됐다. 2016년 5월 국가발전개혁위원회 등 4개 부처가 공동으로 '인터넷+' 인공지능 3개년 실행계획을 발표했고, 2017년 3월 정부업무보고에 '인공지능'이 포함됐다. 인공지능이 경제 발전을 촉진하는 데 있어 새로운 정점에 도달했다고 할 수 있으며, 많은 인공지능 개념주들도 두 세션 동안 좋은 성과를 냈습니다.

'2016년 인공지능 발전 보고서'에 따르면 중국의 전체 인공지능 애플리케이션 수는 15,745개에 달해 인공지능 분야 투자가 2위를 차지했습니다. 앞으로 5~10년 안에 인공지능은 물과 전기*처럼 '인공지능+'의 새로운 시대가 도래할 것으로 예상할 수 있다.

일부 애널리스트들은 2017년부터 3~5년이 인공지능 전문인력이 대거 졸업하고 업계에 진출하는 전성기가 될 것이며 이는 인공지능 기술 도입에 큰 기회를 가져올 것이라고 언급했다. 각계각층에. 산업적 관점에서 볼 때 향후 몇 년은 금융, 의료, 교육, 보안, 금융, 의료, 자동차, 교육 등 빅데이터 산업에 인공지능이 본격적으로 침투하는 시기이기도 하다. , 정보 보안, 소매 및 기타 산업은 데이터 양이 많고 데이터가 집중되어 있으며 데이터 품질이 높기 때문에 이러한 산업에서는 인공 지능 시나리오 응용 프로그램이 많이 등장할 것입니다.

안정적인 수익성, 명확한 비즈니스 모델, 합리적인 밸류에이션을 갖춘 가치주는 자연스럽게 더 인기가 높습니다. 관련 테마별 투자 종목을 선택할 때 첫째, 지속적인 정책 지원, 둘째, 수익 증대를 위한 기술 혁신, 셋째, 비즈니스 모델 혁신의 세 가지 수준에서 고려할 수 있습니다. 이러한 관점에서 볼 때, 인공지능은 산업의 급속한 발전기에 있고 경제적 효율성 향상에 큰 역할을 하기 때문에 정책적으로 높은 지지를 받고 다양한 기관의 주목을 받는 것은 놀라운 일이 아니다.

다시 살펴보면 가까운 미래에 나타날 수 있는 몇 가지 촉매제가 있습니다. 첫째, 인공지능 계획이 가까운 시일 내에 공개될 것으로 예상됩니다. 또한 4월 1일에 2017 IT Summit이 개최될 예정이며, 주제는 다음과 같습니다. 컨퍼런스의 주제는 "지능의 새로운 시대로의 전환"입니다. Ke Jie 인간 체스 선수들은 인공 지능의 발전을 지속적으로 촉진하는 요소인 AlphaGo와 다시 경쟁할 것입니다.

인공지능이 보안에 미치는 영향은 무엇인가요?

인공지능의 발전은 확실히 보안 업계의 주목을 끌었습니다. IT 산업의 중요한 응용 분야 중 하나인 보안 산업에 인공지능을 적용하는 것은 확실한 기반을 갖고 있다. 지난 3월 14일 TechWeb이 주최한 제215차 IT Gantry Array에서도 Gelin Shen Tong의 창업자인 Zhao Yong은 인공지능이 대규모로 상업적 가치를 창출할 첫 번째 영역이 보안 모니터링이어야 한다고 말했습니다. 2016년. 2017년은 작년보다 최소 10배 이상 많을 것으로 볼 수 있습니다.

실제로 인공지능 기술의 발전과 함께 영상 콘텐츠 분석 및 인식 기술을 핵심으로 비정형 데이터의 구조화된 기술을 통해 압축, 요약된 정보를 추출하여 빠른 검색과 검색이 가능하며, 유사를 통해 빅데이터를 수행하고 있습니다. 인간의 두뇌가 생각하는 것과 같은 방식의 분석과 정보 충돌은 현재 보안 업계의 화두입니다.

업계 전망에 따르면 빅데이터 기술을 통해 동영상, 사진, WIFI 신호, 전자번호판 등 다양한 유형의 데이터를 분석, 충돌하고 잠재적 연결을 발견하여 귀중한 정보를 추출하고 시각적 결과를 형성하여 제시할 수 있습니다. 수동으로 지능은 다음 보안 분야에 적용됩니다.

인사 분석 애플리케이션은 인공 지능 시스템의 인사 특징 식별 서비스에서 출력된 결과를 기반으로 데이터 분석을 수행하고 직원 신원 인식, 직원 배치, 얼굴 추적 및 기타를 실현합니다. 기능.

차량 분석 애플리케이션은 전체 지도 작업의 요구 사항을 충족하고 궤적 분석, 차량 추적 분석, 충돌 분석, 빈도 분석, 데크 분석, 숨겨진 차량 마이닝 및 기타 기능을 포함한 시각적 애플리케이션을 실현할 수 있습니다.

다자원 시공간 애플리케이션은 GIS 지도의 명령 및 파견을 기반으로 할 수 있으며, 지리정보 시스템을 통해 다양한 영상자원의 통합 관리를 실현하고, 모니터링 영상의 직관적인 시각화 애플리케이션을 실현할 수 있습니다. 주의가 필요한 모니터링 지점이나 모니터링 영역 이미지를 빠르게 검색하고 대상에 대한 온라인 추적을 달성합니다. 비디오 레이어 오버레이를 통해 비디오 자원 검색 및 비디오 포지셔닝, 도로 상황, 자원 분포, 인력 분포, 지리적 좌표 정보 및 경찰 배치가 그래픽 형식으로 표시되어 포괄적이고 다차원적인 방식으로 글로벌 정보를 직관적으로 표시합니다. 더욱 직관적으로 명령하고 파견할 수 있습니다.

콘텐츠 경고 및 자동 경고 연동 애플리케이션을 확인하여 영상의 내용을 자동으로 경고해 보세요. 미리 설정된 계획이 실행되면 연결된 카메라가 동시에 감시 이미지를 열어 범죄 현장에 대한 감시 차단을 형성하고 실시간으로 경보를 보냅니다. 배치 제어의 지능형 규칙 분석 기능에는 지역 침입, 인계철선 감지, 불법 주차, 배회 감지, 싸움 감지, 품목, 품목 분실, 불법 뒷문, 군중 집결, 교통 흐름 통계, 번호판 기능 인식, 불꽃 감지 등이 포함됩니다.

실시간 영상 주석 애플리케이션은 사람, 차량, 움직이는 표적의 특징 추출을 포함한 실시간 구조화를 위해 실시간 영상을 사용할 수 있습니다. 실시간 영상 주석은 영상 데이터를 경찰이 실제 작전에 사용하는 인텔리전스로 변환합니다. 영상데이터를 정보화, 지능화하는 것을 실현합니다.

빠른 인물 비교 및 ​​검색 애플리케이션은 용의자를 비교하고 대상의 신원을 신속하게 확인할 수 있으며 지능적이고 빠른 얼굴 비교와 완전한 비디오 이미지 빅데이터 분석 및 마이닝 애플리케이션을 제공할 수 있습니다. 인물사진 실시간 추적 및 모니터링, 조기경보, 신속한 인원식별, 검색 및 승인, 인원 이력궤적 추적 및 백체크 등 인사관리 및 모니터링 문제에 대한 종합적인 솔루션입니다.

비디오 이미지의 지능형 평가 및 판단 응용 프로그램은 다양한 형식의 비디오 및 사진에서 다양한 장면과 상황에 적합한 이미지 처리 알고리즘을 사용하여 흐릿한 이미지를 명확하게 처리할 수 있습니다. 또한 비디오 및 사진에서 의심되는 대상에 대한 지능형(시스템이 자동으로 설명 정보 추출) 구조화된 설명을 달성하기 위한 비디오 지능형 주석 서비스 및 검색 서비스를 제공하여 입력된 구조화된 설명 정보에 대한 수동 주석 작업을 줄이고 동시에 여러 검색을 충족합니다. 이 방법은 영상 시청 속도와 효율성을 높이고, 의심 대상을 신속하게 찾아내고 위치를 찾는 목적을 달성하며, 사건 영상에서 의심 대상 정보가 누락될 가능성을 줄입니다.

차량 데이터 충돌 마이닝 애플리케이션은 차량 번호, 차량 브랜드, 차량 하위 브랜드, 차량 연도, 차량 색상, 차량 번호판 색상, 차량 유형, 번호판 유형, 연간 검사를 포함하여 총검 사진에서 차량 데이터의 2차 식별을 수행할 수 있습니다. 마크, 선바이저, 안전벨트 등의 차량 세부 정보를 사용하여 차량의 작동 궤적, 활동 패턴 등을 충돌하고 비교하여 숨겨진 단서를 찾아 시각적 애플리케이션을 구현할 수 있습니다. 기능에는 궤적 분석, 차량 추적이 포함됩니다. 분석, 충돌분석, 빈도분석, 데크분석, 숨은차량 채굴 등

차량 실시간 배치 및 제어 애플리케이션은 특정 이동 대상 객체의 특성 속성(예: 번호판 번호, 자동차 모델, 색상, 공간 영역 등)을 대상으로 할 수 있으며, 이를 조합하여 온라인 실시간 배치 및 제어를 제공합니다. 기능.

인공지능을 보안에 통합하는 방법은 무엇입니까?

인공지능 등 첨단 기술의 집약으로 나타나는 보안영상감시 시장의 발전과 다각화된 발전 추세입니다. 영상감시 사업개발을 중심으로 한 미래산업 발전은 보안기술의 확실성과 발전에 따른 텍스트, 사진, 지리적 공간 등 정보의 영상화와 영상데이터 구조화의 통합 추세를 제시할 것입니다. 불확실한 환경은 시장 경쟁에서 보안 기업에 기회와 도전을 가져올 것입니다.

기술적인 관점에서 지능형 보안 개발을 추진하는 이유는 알고리즘과 칩 분야에서 인공지능의 성숙과 비용 절감으로 인해 지능의 상용화가 더욱 대중화되었기 때문입니다. 시장 차원에서 감시 인텔리전스가 번창하는 상황은 시장이 차별화된 경쟁을 추구한 결과다. 지능형 감시 시장의 향후 발전과 변화에서 고화질의 대중화는 매우 중요한 연결 고리가 될 것입니다. 수집 측에서 고화질 비디오 데이터 소스를 확보한 경우에만 감시 영역의 이벤트에 대한 표적 분석을 수행할 수 있습니다.

이를 위해 보안의 전체 지능적 발전을 둘러싼 과정에서 수집, 처리, 전송, 저장, 분석에 이르는 전체 산업 체인의 생태적 진화가 이 산업의 발전을 이끄는 원동력입니다. 장비 및 시스템 업그레이드. 이 과정에서 주류 장비 솔루션 제공업체는 계획을 세우는 데 많은 노력을 기울였으며 실제 구현에서 좋은 결과를 얻었습니다. 이 특정 애플리케이션에 대한 업계 임계값은 시장 구조에 더 큰 충격을 가져올 수 있습니다.

위 내용은 인공 지능이 도약할 준비가 되어 있으며, 보안은 기회와 과제를 충족시킵니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!