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智能安防时代,让数据提供更多的服务和价值

在数据期间,数据类型出现多样性,有视频、图片等非布局化数据,有文本、日志等半布局化数据,也有位置信息、过车记录等布局化数据。若何对如斯宏大年夜且类型多样的数据进行阐发处置惩罚,若何将非布局化数据转换成为布局化数据,若何深入掘客并有效使用这些大年夜规模数据,已经越过了传统数据处置惩罚软件的能力范围。

在所有垂直行业中安防行业是最难将原始数据向布局化数据转换的领域:一方面,安警备畴中的拍摄情况繁杂多变,且数据存储质量参差不齐;另一方面,信息代价呈幂律散播,最具代价、有效的信息可能只散播在一个极短的瞬间;并且安防行业数据体量也是超乎想象。

以是,对付安防行业而言,数据的魅力在于“有用”,代价含量、掘客资源比数量更为紧张。

数据堂视频布局化数据处置惩罚技巧

(目标自动预识别,正确标注和跟踪,以及对人、车属性更细致的标注。)

数据堂在非布局化数据处置惩罚、大年夜数据云办事等方面拥有国际领先的自立核心技巧,开拓出基于“Human-in-the-loop人在回路”人机交互介入的人工智能数据加工平台,即数据预识别技巧。在实际的数据处置惩罚历程中,大年夜量数据可以运用自动标注系统进行标注,再由人工进行弥补测试筛查,显明的前进了数据处置惩罚效率和数据质量。办理如饥似渴的数据需求。

跟着聪明城市的快速成长扶植,对智能安防技巧的要求也在赓续提升。经由过程人工智能对身份、物体进行识别,智能安防技巧可以实现实时发明犯罪嫌疑人、可怕分子或危险物品等安然隐患。数据堂经由过程对城市范围内车辆、蹊径、室内监控、事故监控、场景监控、防暴恐等数据办事,可以赞助智能安防技巧趋向成熟,发挥更大年夜的代价。

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