成都智慧安防应用_智慧园区应用

打造智慧社区的要素有哪些？

基于国家在“新基建”层面的指导，智慧社区的建设将受到关注并提上议程。一方面，智慧社区作为智慧城市中最重要的组成部分，是“新基建”中不可或缺的建设环节。另一方面，智慧社区作为城镇化发展的新战略，也是社区管理与服务的创新模式。

为了鼓励和推动智慧社区发展，更好地提升我国智慧社区建设水平，将社区管理融入社会体系，全面提高社区居民的生活品质和幸福感，政企共建顶层设计、建立全场景服务管理体制、构建一小时生活圈等方面入手，将智慧社区发展成为政务高效、服务便捷、管理睿智、生活智能的社区新形态。

一、政企合作，推动智慧社区系统性规划

在城市差异化发展的基础上，政府与智慧社区建设相关企业加强合作，推动政府从顶层设计入手，进行智慧社区建设的系统性规划。以此规划作为基础，充分挖掘配套服务资源，打造以社区为中心的配套服务生活圈，如社区养老、社区医疗、智慧教育、社区政务、社区购物、社区物流等。

同时，将智慧社区管理，纳入社会服务体系，与政务服务、治安管理、城市管理等服务相连接。正如此次抗击新冠肺炎疫情过程中，已有互联网企业尝试并率先开放社区管理平台系统，进行社区出入人员的监测管理，高效推动政府与智慧社区的协同管理和发展。

二、提升智慧社区基础配套，建立全场景运营服务体系

尽管在互联网、移动通讯、AI、大数据等技术支撑下，智慧社区技术水平已有快速发展，但多主体下的产品开发，仍然难以实现标准统一，互相兼容。建议在智慧社区系统化统筹下，着力推动各产业智能化标准的统一。在“新基建”的规划指导下，完善政策环境，创新相关体制机制，支持构建多元化的示范和应用场景，加强前瞻性、引导性的技术研发和创新，夯实发展基础。

智慧安防智能化发展趋势剖析 

近些年，伴随着高新科技的飞速发展，安防技术行业萌发出了许多新技术，伴随着深度学习和大数据技术的持续提升，人工智能实现了迅速发展，智能安防应运而生。AI和安防，牢牢地的连接在一起，变成许多人热议的聚焦点。文中主要就眼下最火的人工智能以及技术发展趋势，剖析大数据使用价值和实际意义，并剖析了当今智能安防的市场现状、存在的不足及解决方案，另外提议理性灵活运用人工智能，缓步推动智能安防制造行业持续往前发展

数年前，Google研发的AlphaGo在围棋的人机大战中击败了韩国九段棋手李世石，一时间爆燃了全球民众对人工智能机器人的激情，将人工智能的科学研究以及运用等行业引向了一个全新升级的高峰期。智能机器人尽管不具有像人类一样进行反应的能力，可是凭借深度学习这双强劲的羽翼，人工智能完成了划时代的发展，这也促使很多人坚信深度学习将推动人工智能进入通用性AI的新时期。

从发展前景来看，人工智能现已被国家列入"创新引领的战略技术和社会经济发展新引擎"，大到产业布局转型发展和产业链合理布局，小到社会治理、生产制造经营、服务民生等各个领域，都会朝着人工智能迈入。安防行业也不甘落后，智能安防应运而生，有关部门竞相公布有关智能机器人的规定政策，上周刚由工信部举办了今年全球机器人博览会发布会，明确提出要推动产生机器人产业多元化发展趋势的绿色生态基础理论。不难看出，皆对人工智能技术运用明确提出了规定，要重点培养和发展视频图像身份核查系统软件，适用生物学特性鉴别、视频了解、跨媒体结合等技术自主创新，发展人证合一、视频监控系统、图像搜索、视频引言等典型性运用，扩展在安防、金融等关键行业的运用。

在我国安防制造行业一直将智能化做为发展前景之一，在视频前端感知、视频数据结构化及其后端大数据发掘、深度学习、分析研判、预测分析预警信息等技术运用层面获得了很大发展，许多技术运用走在了行业领域的前端。因为现阶段欠缺对人工智能系统理论和规范的科学研究，以致于很多公司把智能发展的一些初级成果当做人工智能去宣传和渲染，过多商业化的蹭热点不但会搞混定义、误导市场，有时候甚至连自身也会产生方向性幻觉。那么，大家真的了解人工智能吗？其关键优化算法及重要技术是啥？真的拥有了充足可用的大数据吗？

一、人工智能与大数据

1. 人工智能

人工智能（ArtificialIntelligence），英文简写为AI，是科学研究、开发设计用以仿真模拟、拓宽和拓展人类智能的基础理论、方式 、技术及软件系统的一门技术科学研究。人工智能是电子信息科学的一个支系，它尝试掌握人类智能的实质和运行体制，并研究开发出一种能以人类智能类似的方法作出反应的智能机器人。人工智能行业的科学研究包含智能机器人、语言识别、图像识别技术、自然语言处理和数据管理系统等。人工智能自问世至今，基础理论和技术日渐完善，主要用途不断发展，伴随着科学研究的逐步推进，人工智能现已能够对人类的观念、逻辑思维的信息内容全过程展开简易模拟。但是，人工智能还是不同于人类智能，人工智能的界定包括两个部分，即"人工"和"智能"，"人工"就是指人类设计生产制造，"智能"则具备丰富多彩的内涵和外延。事实上，现阶段人们针对本身智能的了解十分有限，对人类智能的实质和运行体制的了解并不完全，因此当今的人工智能仍处在初始阶段，也许未来有一天能够做到甚至超出人类的智慧。

2. 大数据

深度学习的必要条件是有着充足可用的学习培训数据信息，任何一个人工神经元网络构建完成之后，只有通过多种类型训练数据信息的检测，才算完成对具体应用领域的仿真模拟，而大数据能够为深度学习出示训练数据信息，基于数据信息，我们可以去触碰、了解和接近现实复杂系统，这就是大家需要大数据的直接原因。