月份:2020年10月

图解 |山东省政府办公厅印发《关于加快推进新型智慧城市建设的指导意见》

来源:信产部

近日,山东省为加快推进全省新型智慧城市建设,省政府办公厅发布了《关于加快推进新型智慧城市建设的指导意见》。国家信息中心智慧城市发展研究中心受山东省大数据局委托,协助承担了该指导意见的相关研究编制工作。

文章来源:国家信息网

西墨智慧,专注于人工智能物联网(AIoT)的国家高新技术企业,公司在互联网音频通信、智能硬件、安防、人工智能方面有深厚的技术积累;在深圳、北京、上海、西安、厦门、长沙、潍坊、昆明、郑州、兰州、重庆、温州、内蒙等地建有服务中心,具有全国服务能力。公司拥有业界领先的基于移动互联网的智慧社区、智慧校园、智慧家庭系列产品及解决方案,主打产品人脸识别云对讲、手机蓝牙二维码云门禁、社区机器人、智能家居、社区物联网等产品及云平台;为万科、星河、建设银行、金科、长城、方圆、珠江地产、苏宁、富力、上铺、微谷、华润、宏阳集团、佳兆业集团、深圳保利物业集团、旭辉集团、中移物联网等国内多家著名品牌房地产、互联网、安防企业提供产品及服务;产品远销美国、意大利、马来西亚、新加坡、塞尔维亚、英国等海外客户。公司本着客户第一、质量至上、认真踏实、艰苦奋斗的经营理念,开放共赢,不断制造精品,以精品回报客户,为创建更美好社区服务

AI赋能政府公共服务新模式–基于NLP的人工智能在市民服务热线中的探索与应用

一、引言

市民服务热线是在人民群众对国家和社会事务参与和监督意识不断增强,政府治理能力不断提升,构建服务型政府加大探索的大背景下出现的,旨在促进政府和市民之间沟通,为市民提供更好公共服务,提升政府满意度。基于市民政务服务热线过多,为方便市民记忆,所以在全国各省市均采取了将服务热线合并统一接入12345,再通过12345热线中心根据具体情况需要进行转接而形成的热线。12345市民服务热线是一条非紧急类政务服务热线,用来帮助诉求人解决生活、生产中所遇困难和问题,是政府关注民生、倾听民意的平台。

12345市民服务热线实行“一号对外、集中受理、分类处置、统一协调、各方联动、限时办理”的工作机制。12345热线开通以来,赢得了市民、社会各界广泛赞誉和认可,产生了良好社会效应。但是,随着时代的发展,国家对纠风治理工作日益重视,市民对于公共服务的满意度要求不断提升,市民的咨询、建议、投诉和举报的数量飞速增加,传统12345人工电话坐席模式已难以完成新时期城市社会管理所赋予的艰巨任务,单纯的依靠人工处理,正逐渐凸显出力不从心的问题。

时至今日,大数据、云计算、人工智能技术飞速发展,互联网+思维渗透到各个行业,互联网+政务惠民服务开展的如火如荼,各个政务服务领域正在经历着信息化带来的变革,百姓也享受到了前所未有的巨大便利。

作为城市为民服务的窗口,12345市民服务热线面对新的百姓期盼,新的技术发展,如何利用这些信息化成果,代替低效的人工劳动,更加快速响应市民服务热线反应的社会问题,有效分类进行处置,提高服务效能,更好的发挥市民服务热线桥梁纽带作用,是12345市民服务热线作为构建社会现代治理体系和服务型政府的一项新课题。

本文正是基于这样的一种背景,初步探讨了AI技术在服务热线中的应用思路,以及在实际中的应用场景。

二、与市民服务热线相关的AI人工智能技术

人工智能已成为新一轮产业变革的核心驱动力,对世界经济、社会进步和人类生活产生极其深刻的影响。在人工智能领域,包含了自然语言处理、深度学习、深度挖掘、语音识别、知识图谱等关键技术,下面简单介绍与12345市民服务热线应用相关的部分AI技术。

(一)自然语言处理

自然语言处理(NLP)和文本挖掘是以半结构或非结构的自然语言文本为对象,从大规模文本数据集中发现隐藏的、潜在的、新颖的、重要的规律的过程。其基本思想是从文本中提取适当的特征,将文本标识成计算机能够理解的形式,采用各种语义分析和文本挖掘的方法发现隐藏的知识模式,以用户可以理解和接收的形式输出,成为指导现实活动的有用的知识。

(二)深度学习

深度学习(DL)是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法。作为机器学习研究中的一个新领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,比如图像、声音和文本等。深度学习的实质,通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据,来学习更有用的特征,从而最终提升分类或预测的准确性。

(三)数据挖掘

数据挖掘是指在大量的数据中挖掘出信息,通过分析来揭示数据之间有意义的联系、趋势和模式。它是数据库技术、机器学习、统计学、人工智能、可视化分析、模式识别等多门学科的融合。利用预测模型发现、聚类分析、分类与回归、关联分析、异常和趋势发现等数据挖掘技术,提供超大数据量的数据分析和结果展示,实现灵活查询数据集市、下钻挖掘、BI报表服务。

(四)语音识别

语音识别技术是让机器通过识别和理解把语音信号转变为相应的文本或命令的技术,主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别的原理是模式识别,过程包括:预处理、特征提取、基于语音模型库下的模式匹配、基于语言模型库下的语言处理以及完成识别。

(五)知识图谱

充分应用领域知识图谱技术,通过本体定义、实例构造、特征提取、实体对齐、实体消歧、知识库构造、知识组织以及图谱应用等技术将多种数据源中数据在采集后,提取特征,进行深度关联,将不同来源的数据实体组成强关联的知识图谱。

三、基于自然语言处理NLP在城市管理中的实践

某市12345市民服务热线,包含83条热线,涵盖91个一体式联动重点单位。12345热线开通以来,赢得了市民、社会各界广泛赞誉和认可,产生了良好社会效应。但是,面对日益复杂的社会问题,以及由于社会管理问题知识体系庞杂、并发量大所带来的办件分类难、案件派单不准确、解决问题效率低、无法24小时值守等问题日益突显,加上市民对政府公共服务质量、服务效率的更高要求,传统12345人工电话坐席模式已难以完成新时期城市社会管理所赋予的艰巨任务。

某市AI+“12345”服务热线解决方案,运用了大数据、语音识别、NLP、深度学习等技术,基于东方金信海盒大数据平台的人工智能组件开发建设,将人脑无法快速定位的问题通过分词解意的方式进行大数据文本挖掘处理,深度分析文本信息,解决了办件分类不准确、办件派单不准确、结构化数据准确率低且数据真实性差、数据分析响应周期长等老大难问题,显著提高了热线办件准确率、处置效率和市民满意度,为社会管理决策分析提供了支撑。

AI智能化升级改造后的AI+ “12345”服务热线,提供了“智答”(智能问答机器人)”“智办”(智能语音辅助登记)、“智推”(智能案件分配)、“智库”(智能城市知识库)、“智判”(智能分析研判)五大智能化服务。如下图:

图1:AI+ “12345”五大智能化服务

(一)机器人智能问答

对12345热线常见投诉问题的智能问答,通过一问一答的形式,实现系统与市民之间的问题交互,一方面为市民提供个性化的服务,改善服务体验;另一方面可以约束和规范市民诉求的提出形式和内容,为案件工单的要素提取和后续的自动登记打好基础。

(二)案件智能办理及智库构建

文本分类是文本挖掘的基础与核心,项目创新运用文本挖掘、语义分析技术,以东方金信海盒人工智能组件为载体,成功替代某地市12345服务热线办件的人工分类方式,这一举措大幅提高了热线接线员的办件分类准确度和及时性。借助于东方金信海盒语音识别系统,为热线接线员提供办件适配分类和应答提示,同步构建和完善行业知识图谱,构建城市管理智库。

图2:案件智能办理

方案应用TF/IDF、Map/Reduce、贝叶斯、聚类等统计方法完成文本挖掘应用。对办件集历史数据进行高效训练,得到热线办件内容中词与词之间的相似性,构建本地近义词库,优化案件办理流程,对大规模办件内容进行总结,大幅提高大量办件内容的分析效率。

(三)案件工单智能推送

基于历史相似案件进行案件分类及案件派发处理,提高分类准确率以及加派件成功率。

图3:案件工单智能推送

(四)办件效能提升分析

某市AI+“12345”服务热线总体目标是分析办件的基本概况、发生规律(时间、空间、类型)及发生原因,找出与管理机制的落实情况、办件处理效率、办件处理力度、责任单位的素质与信用评级以及外部环境等因素的关系,为办件治理政策与措施的制定提供决策依据。

图4:办件效能提升分析

(五)政务服务决策参考

通过人工智能分类,在海量信息中,找出系统内发布频次高的事件、重大紧急事件等,从而提醒相关部门重视,形成合理的紧急应答,为政务公开提供决策参考,为第二年同期舆情预测提供研判依据。

四、创新应用效果

项目在某市将文本挖掘和语义分析技术应用于12345热线,属国内首创,取得了良好的社会效应,显著提高了市民对政务服务的满意度,实现政府服务体系的升级和重塑是“互联网+政务服务”的典型应用,起到了应用示范效果。

2017年,中央电视台《新闻联播》点赞某市将80多个部门热线统一归入“12345”,30分钟响应处置,让公职人员成为“跑腿的”办事员,将小问题化解在基层。最新数据显示,该市12345热线日均接话量从2017年初的700多个增加至4300多个,最高峰值达1.04万个,增长约6.1倍,办件满意率从48%提高至95%;热线前台接通率从73.7%提高至98.5%。2017年,热线通过多渠道受理办件,总量达103.0577万件,已办结102.9162件,办结率为99.86%。

图5:AI+“12345”创新效果央视报道

作者简介:北京东方金信科技有限公司,公司主要负责提供跨行业领域企业级一体化大数据解决方案,实现产品+实施+咨询一站式服务,与众多国际主流软硬件厂商建立了大数据战略合作。

本文发表于由国家信息中心数字中国研究院编辑出版的《数字中国建设通讯》2019年第3期

 

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4G促进智慧城市总体发展

智慧城市建设是一项生态系统工程。作为众多信息通信应用的集合体,智慧城市的关键任务是通过系统整合、数据集中和流程再造,打破信息孤岛、连通不同的信息化系统。这对信息通信能力提出了更高的要求,需要城市光网及4G移动通信等新一代宽带通信网络的鼎力支撑。

与3G相比,4G在覆盖范围、通信质量、高速传输、高分辨率、多媒体服务等领域均有明显优势。随着4G的普及,4G移动监控应用将在交通、医疗、安防等领域大显身手。4G移动监控支持高清画质,除了能利用4G高带宽性实现高清视频监控外,还可实现实时传输、语音双向对讲、GPS定位、网络存储、报警上传等功能,实现功能高度集中化。用户可以从手机或电脑终端获取清晰、逼真、实时监控图像和各种报警信号,实现远程随时随地观看和管理,为智慧城市的各项安全监控保驾护航,并大大降低沟通成本,提高管理效率。虽然与有线网络相比,4G本身在稳定度、安全性等方面还存在一定的局限性,难以承担全部的视频承载需求,但在应急现场指挥等某些特定场景,4G有不可替代的作用。

将4G的高速率、大带宽与数字集群技术中的资源共享、快速呼叫建立、指挥调度等特点融合,可构建一个集语音、数据、视频于一体的新一代宽带多媒体数字集群系统,用于指挥调度、应急通信、移动办公、移动执法、移动视频监控、城市物联网应用、防爆及危险品监控等方面,满足政务、公安、电力、民航等指挥调度专网的需求,为城市管理提供坚实可靠的无线信息高速公路。

4G技术使任何物体都能成为数据采集的载体,大大促进了物联网感知层问题的解决。物联网的数据采集将更加快捷、方便且可以覆盖到任何范围。随着大数据方法的延伸和物联网技术的普及,4G将在城市管理、物流运输、旅游、医疗、电子商务等领域发挥更突出的作用。

4G网络的运行让云计算、物联网、大数据、移动互联网的结合有了巨大的想象空间。4G技术的应用与突破,强有力地推动了云计算、物联网应用模式的革新和内容的丰富及各行各业的智能化转型,让人们享受更多的智慧新生活,从而促进智慧城市的总体发展。

 

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智能物联网将重塑城市治理的全新生态,迎来新的发展机遇

【CPS中安网 cps.com.cn】  从互联网走向物联网是信息时代发展的重大趋势。万物互联的智能物联网给城市治理现代化既带来前所未有的机遇,也带来巨大挑战。

新形势新要求下,加快与智能物联网发展需求相适应的立法工作,提高城市治理的法治化水平;加大政府治理体制改革创新,构筑数据集成共享、业务跨界联动的平台型治理新模式;全方位推动智慧城市建设,深度构筑“城市大脑”系统,提高城市治理的智慧化程度,是城市完善治理体系、提高治理能力的现实选择。

  伴随着世界城市化进程的不断发展,大规模人口、超经济体量、高密度要素分布等,给城市公共服务供给、交通、环境、社会等领域的治理带来巨大压力,对城市治理体系和治理能力提出巨大挑战。近年来,国家大数据战略的实施,云计算、互联网、人工智能等现代科技的快速发展和广泛应用,为全面增强城市治理能力和现代化水平既带来了前所未有的机遇,同时也使其面临诸多新挑战。因此,基于智能物联网最新科技发展趋势,全面探讨数字化背景下城市治理现代化的新策略、新路径,是一个非常重要的研究议题。

  智能物联网将重塑城市治理的全新生态

  2018年国际电信联盟(ITU)发布的《物联网网络服务能力暴露的参考架构》报告指出,物联网是信息社会的全球基础设施,依靠现有的和不断发展的可互操作的信息和通信技术,能通过物理的或虚拟的事物间互连来实现高级服务;其通过身份识别、数据捕获、信息处理和通信功能,可充分利用全部事物为各种应用提供服务。与5G技术和人工智能技术深度结合的物联网,可以实现“万物智能互联”,这不但会让工业、农业、交通、物流、医疗等众多领域产生质的变化,提升整个产业互联网的发展水平,也将会带来整个经济政治文化社会的新发展。

  从城市治理的角度来看,智能物联网的深度发展,将对传统的治理理念、治理手段、治理机制、政府流程等带来革命性变革,重塑全新的治理应用场景和治理生态,主要表现在三个方面:首先,推动治理主客体的全面数据化。城市政府、社会组织、市场企业、城市部件甚至社会个体等都将被数字化、数据化,生物识别、数据身份将成为重新识别治理对象的重要标识和依据。其次,数据库和平台化成为治理的基本依托。将产生各行业各部门的各类数据库,其中,政府数据、企业数据、民众数据会成为城市运行的核心资源;数据互通共享的各类平台,将成为维护城市安全运行与治理的主要支撑。最后,治理场景发生革命性变化。在金融、物流、交通、安防、能源、地下空间、建筑、消费、环保、医疗、文旅等领域将会出现全新的物联网应用场景,“无人化自动感知”成为常态,城市“生命有机体”特征更加凸显,城市将变得更聪明、更智能。

  智能物联网给城市治理带来新的发展机遇

  城市作为一个复杂、不确定性的社会经济开放系统,在当今物联网新时代,如何全方位借助科技力量,构筑适应性治理新制度,做到对城市要素的全面感知、提前预警、及时决策,防患于未然,确保城市经济社会的安全有序运行,是城市治理现代化的重要课题。

  随着国家“新基建”战略部署步伐的加快和数字化经济发展高潮的到来,必将带来全国物联网、数字化技术的蓬勃发展和深度应用。在此过程中,北京、上海、广州、深圳、杭州等城市在物联网基础设施、产业规模、技术创新、人才集聚、应用场景、商业开发等方面已经集聚了更大的发展优势,引领作用不断增强。例如上海、杭州是国家新一代人工智能创新发展试验区,上海全方位构建城市政府“一网通办”和城市管理“一网统管”,实现“高效处置一件事”;杭州利用大数据、区块链等技术打造的“城市大脑”“政务服务链”等,旨在努力建设“全国数字治理第一城”“AI无限想象之城”。

  智能物联网给城市治理现代化带来了前所未有的新机遇。主要体现在五个方面:一是,城市治理更加科学化、精细化。智能物联网构筑的全部城市部件要素的数据化,能够更加精准地记录主体的常态性、捕捉主体的差异性,这将彻底改变传统的经验型治理模式,全数据、全信息成为城市决策、管理和服务的新型依据,无疑将给城市决策的科学化、服务的精准化、治理的精细化提供了新的可能。二是,有助于提升城市治理效率。基于移动互联网的万物智能互联最大的好处是能够实现所有领域数据的动态化、及时化、互联化、共享化,这为城市政府第一时间掌握一手资料和舆情信息、快速处置各类城市问题,尤其是在面临自然灾害、重大公共卫生事件等突发事件时,快速实现部门协同、物资调配、高效应对等创造了条件,可以大大降低城市治理成本。三是,各类大数据和人工智能、物联网的深度应用,为全面改善民生水平,提升公共服务质量,为市民创造高品质生活带来了绝佳机遇,有助于打造人民满意的政府和加快建成人民城市。四是,智能物联网有助于促进不同领域的无缝衔接、有效对接以及共享社会的发展,全面提升资源优化配置效率,增强资源整合与供给能力。五是,为城市治理体制机制、工具手段的全方位、系统性改革创新提供工具手段,推动跨部门数据共享、流程再造和业务联动,构建跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的整体性治理新格局,推动治理形式和服务方式由“碎片化”转变为“整体化”,提高城市治理能力和水平。

  智能物联网环境下城市治理面临诸多新挑战

  任何事情都有两面性,智能物联网也是一把“双刃剑”,在给城市治理现代化带来发展机遇的同时,也带来了诸多因技术发展和应用而出现的新问题,对治理体制、机制、制度、政策的改革创新提出新挑战。主要有三个方面:

  一是政府部门对各类物联网数据的综合集成、开放共享能力存在显著滞后。城市治理的关键不是拥有多大的数据,而是对万物互联数据的整合、共享、开发、分析应用,达到“用数据来决策、用数据来管理”的目的。但现实表明,无论是纵向还是横向,城市政府在数据的规范标准、共享兼容方面都还存在一定的滞后性。其中,在纵向上,越往基层越呈现条线数据难以共享和数据割据的现象,这在此次新冠肺炎疫情防控中表现较为突出,如多个部门同时给一个居民发送多条登记或报送信息要求,甚至出现一些信息跟踪中途中断等现象;在横向上,跨部门核心数据的瞬时交换共享联动还难以实现。

  二是当下政府跨界协同治理机制和手段难以适应智能物联网跨界融合发展的现实治理需求。智能物联网的快速发展和深度应用,彻底打破了产业和行业之间的清晰界限,多领域、多行业的“跨界融合发展”成为大趋势,公共服务共建共治共享与社会发展场景互联互通成为常态,对很多基于物联网而发生的城市事件的处置,仅靠一个部门来处置的传统治理模式逐渐走到尽头,如网约车谋杀案件的处置,已经不是由公安部门一家就能有效解决和科学防范的治理议题,而且这样的融合性治理议题将会越来越多。此外,城市治理过程中,管理信息不共享、技术标准不统一、处理结果有差异,尚未形成制度化、激励化的跨部门协同治理机制,各自为政现象依然较为突出。

  三是数据安全、隐私保护等方面的立法建设相对滞后。物联网是指通过传感网络,实时采集所需信息,将所采集的信息汇聚至网关终端,然后通过无线网络运程将其顺利地传输至指定的应用系统中,以实现人类对物品的远程控制。不管是在感知层、网络层,还是应用层,都存在数据被非法采集、信息盗取和篡改、侵犯他人隐私等法律、伦理道德风险。只有加强相关立法建设,依法保护所有行动主体的数据安全和个人隐私,才能有效发挥物联网带给治理现代化的正面效应。但当前,在国家层面和城市层面,均缺乏专门针对信息安全、隐私保护、智能应用场景等问题的法律法规,没有明确各方的权利义务,立法进程跟不上物联网时代的发展,监管能力明显滞后于技术发展水平。

  以智能物联网助推城市治理现代化的基本策略

  大数据、移动互联网、人工智能、物联网等的广泛应用已经成为人类社会发展的主流趋势,也为城市实现治理体系和治理能力现代化、预防和化解高度复杂性社会问题提供了有效治理工具。顺应时代发展趋势和要求,紧抓科技发展机遇,主动出击,补上治理瓶颈和短板,是城市完善治理体系、提高治理能力的现实选择。物联网时代的城市治理现代化,重在实施如下改革策略:

  一是加快与物联网发展需求相适应的立法工作,提高城市治理的法治化水平。针对人工智能、物联网等的发展和深度应用带来的不确定性,完善法律法规成为一项亟待加强的治理议题。城市政府要在国家立法的总体指导下,更要从自身物联网发展和应用的实际需要出发,积极开展立法调研,做好顶层设计,特别是针对物联网信息安全、个人隐私保护、无人驾驶等领域,制定出台和完善相关法律法规,依法明确相关物联网平台主体的权利、责任和义务,加大信息侵权行为、信息泄露的违法成本,对不良行为加强监管,依法消除人工智能、物联网时代数据安全、信息泄露、公共安全、算法歧视、社会不公等方面的困扰,为未来可能出现的社会人机共治新格局打下坚实的法律基础。

  二是加大政府治理体制改革创新,构筑数据集成共享、业务跨界联动的平台型治理新模式。智能物联网使得社会公共事务的跨界性、跨域性、融合性趋势更加明显,这就要求政府主动搭建数据联通共享、业务联动的跨部门协同治理架构,除了着力推动政府数据开放共享、构建大数据交换共享中心、实施“一网通办”打造“政务超市”提高服务效率之外,努力推动跨部门协同联动的法律机制和政绩考核制度,增强政府部门间关系的约束性,促进政府部门间协同工作,提高综合服务水平,加强政府监管能力。

  三是全方位推动智慧城市建设,深度构筑“城市大脑”系统,提高城市治理的智慧化程度。智慧城市的理念是把传感器嵌入到城市生活的各种物体中形成“物联网”,并通过超级计算机和云计算实现物联网的整合,从而实现数字城市与城市系统整合。“城市大脑”是智慧城市的“指挥中心”和“神经网络”,能提供系统、平台、数据交互融合的载体和枢纽,能激活沉睡的数据,能利用实时全量的城市数据资源对城市公共资源进行全局优化,不断提升城市治理水平和公共服务水平。因此,只有持续不断地规划建设“智慧城市”,构筑强有力的“城市大脑”,才会真正发挥出智能物联网本身的数据互联优势,为城市治理提供源源不断的驱动力和创新力,才会提升城市治理现代化水平。

 

文章来源:CPS中安网

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人脸识别布控系统方案,让视频监控变得更加智能

【CPS中安网 cps.com.cn】  随着经济全球化的影响日益深入,改革开放的进一步推进和城市化建设的步伐日益加快,导致城市人口密集、流动人口增加,引发了城市建设中的交通、社会治安、重点区域防范等城市管理问题。当前治安形势多样性、复杂性、犯罪作案手段隐蔽性以及刑事案件高发,尤其是近年来年对城市反恐的新要求,为公安管理工作特别是预防犯罪和执法工作提出了新的挑战。但是由于目前公安警力增加远不能满足实际需求的发展速度,于是随着人工智能技术和监控摄像技术的发展,能将科技手段转化为直接战斗力的城市治安图像监控成为了解决该问题的重要手段,为直接为破获案件提供了便利。

传统安防识别方法缺陷及解决

  传统监控识别方法带来的问题,首先无法避免人类自身不可靠的弱点,不能始终保持警惕,察觉安全威胁,注意力难以持久,容易错过重要画面信息。其次摄像机数量大于监视器数量,并非采用1:1方式,轮巡显示、多画面小图像的方式,很可能错过异常现象,听任事态发展。另外监视与录像分开,不能留住瞬间画面或者快速抽调录像,辅助分析。最后,目前录像内容,仅供事后参考,对于异常情况或者突发事故如果发生,损失和影响将无法挽回,属于被动监控。

  微模式动态人脸识别布控系统,智能视频监控在原有的视频监控基础上增加智能视频分析功能,系统能够根据设置的布控方案自动判断每一路监控场景是否存在异常情况,当产生异常情况后系统将自动产生告警。

  1、人脸检测

  “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。

  人脸检测算法的输入是一张图片,输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下,输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形,但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形,或者是带旋转方向的矩形。

  常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程,即算法在图像范围内扫描,再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中,我们可以通过设置“输入图像尺寸”、或“最小脸尺寸限制”、或“人脸数量上限”的方式来加速算法。

  一、人脸识别技术

  2、人脸配准

  “人脸配准(Face Alignment)”是定位出人脸上五官关键点坐标的一项技术。

  人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”,输出五官关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值,可以根据不同的语义来定义(常见的有5点、68点、90点等等)。

  当前效果的较好的一些人脸配准技术,基本通过深度学习框架实现,这些方法都是基于人脸检测的坐标框,按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来,缩放的固定尺寸,然后进行关键点位置的计算。因此,若不计入图像缩放过程的耗时,人脸配准算法是可以计算量固定的过程。另外,相对于人脸检测,或者是后面将提到的人脸提特征过程,人脸配准算法的计算耗时都要少很多。

  3、人脸属性识别

  “人脸属性识别(Face Attribute)”是识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性值的一项技术。

  一般的人脸属性识别算法的输入是“一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”,输出是人脸相应的属性值。人脸属性识别算法一般会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐(旋转、缩放、扣取等操作后,将人脸调整到预定的大小和形态),然后进行属性分析。

  常规的人脸属性识别算法识别每一个人脸属性时都是一个独立的过程,即人脸属性识别只是对一类算法的统称,性别识别、年龄估计、姿态估计、表情识别都是相互独立的算法。但的一些基于深度学习的人脸属性识别也具有一个算法同时输入性别、年龄、姿态等属性值的能力。

  4、以在基本保证算法效果的前提下,将模型大小和运算速度优化到移动端可用的状态。

  5、人脸比对(人脸验证、人脸识别、人脸检索、人脸聚类)

  “人脸比对(Face Compare)”是衡量两个人脸之间相似度的算法

  人脸比对算法的输入是两个人脸特征(注:人脸特征由前面的人脸提特征算法获得),输出是两个特征之间的相似度。人脸验证、人脸识别、人脸检索都是在人脸比对的基础上加一些策略来实现。相对人脸提特征过程,单次的人脸比对耗时极短,几乎可以忽略。

  基于人脸比对可衍生出人脸验证(Face Verification)、人脸识别(Face Recognition)、人脸检索(Face Retrieval)、人脸聚类(Face Cluster)等算法。

  6、人脸验证

  “人脸验证(Face Verification)”是判定两个人脸图是否为同一人的算法。

  它的输入是两个人脸特征,通过人脸比对获得两个人脸特征的相似度,通过与预设的阈值比较来验证这两个人脸特征是否属于同一人(即相似度大于阈值,为同一人;小于阈值为不同)。

  7、 人脸识别

  “人脸识别(Face Recognition)”是识别出输入人脸图对应身份的算法。

  它的输入一个人脸特征,通过和注册在库中N个身份对应的特征进行逐个比对,找出“一个”与输入特征相似度较高的特征。将这个较高相似度值和预设的阈值相比较,如果大于阈值,则返回该特征对应的身份,否则返回“不在库中”。

  8、人脸检索

  “人脸检索”是查找和输入人脸相似的人脸序列的算法。

  人脸检索通过将输入的人脸和一个集合中的说有人脸进行比对,根据比对后的相似度对集合中的人脸进行排序。根据相似度从高到低排序的人脸序列即使人脸检索的结果。

  9、人脸聚类

  “人脸聚类(Face Cluster)”是将一个集合内的人脸根据身份进行分组的算法。

  人脸聚类也通过将集合内所有的人脸两两之间做人脸比对,再根据这些相似度值进行分析,将属于同一个身份的人划分到一个组里。

  在没有进行人工身份标注前,只知道分到一个组的人脸是属于同一个身份,但不知道确切身份。另外假设集合中有N个人脸,那么人脸聚类的算法复杂度为O(N2)

  10、人脸活体

  “人脸活体(FaceLiveness)”是判断人脸图像是来自真人还是来自攻击假体(照片、视频等)的方法。

  和前面所提到的人脸技术相比,人脸活体不是一个单纯算法,而是一个问题的解法。这个解法将用户交互和算法紧密结合,不同的交互方式对应于完全不同的算法。鉴于方法的种类过于繁多,这里只介绍“人脸活体”的概念,不再展开。

  二、设备系统组成

  微模式动态人脸布控系统是基于人脸识别核心算法的智能系统,通过在人员密集及重点人员管控等场所的进口通道,布置人脸图像采集摄像头,系统将搜索采集到的人脸图像与人脸图像库进行比对,比对成功后迅速锁定嫌疑人员,并辅以人工研判,并将预警信息发送至管控责任单位或责任人终端,由相关人员开展处置工作。该系统能快速准确无误识别重点管控人员,是安防的重要手段,应用广泛。

系统设备:

  人脸图像采集终端:

  1. 人脸抓拍摄像机

  通过摄像头进行人脸捕捉抓拍后,摄像头自动将所抓拍到的人脸图像进行人脸去重、人脸质量评判等流程作业,最后将合格的人脸照片图像传到后台与重点人员人脸库再进行识别比对、核验。

  2. 普通网络摄像机

  通过网络摄像头监控区域,摄像头自动获取视频流送至人脸检测服务器,由人脸检测服务器对视频流进行人脸检测、人脸去重、人脸质量评判等流程作业,最后将合格的人脸照片图像传到后台与重点人员人脸库进行识别比对、核验。

  产品功能简介:

  1. 市局权限分级:市局授予权限,给分局分配不同账户,实现多账户信息共享;2. 预警发送:短信、微信等多方式传送到管控终端,实时掌握重点人员信息;

  3.研判工具:根据案件侦查情况,可依据时间、地域等对重点人员进行布控追查;4.平安城市视频对接:与平安城市视频监控进行对接,进行重点人员布控;

  5.公安局平台对接:对接公安系统平台,预警信息实时发送。

  应用领域:火车站、汽车站、地铁站、公交车站、机场等,人员密集场所、大型会议安保、重点人员临时布控。

  三、部分应用场景

  1.教育行业:

  应用在幼儿园、中小学中,提高校园安全率。快速识别本校学生、老师、家长,杜绝陌生人进入,杜绝小朋友被冒领现象。在各种重大考试中,可利用人脸识别技术确认考生身份,防止假证考试、替考等不良现象。在考场中,可以全程监考,避免作弊现在发生,既保证考试的公平公正性,又大降低了学校的人工成本。

  2.公安行业:

  在一些公众场合安装摄像头,利用动态人脸识别布控让民警可以从重复、繁杂的视频观察中解放出来。通过高清摄像头抓取人脸、再进行大库比对,警方可以轻易找出重点人员流动路径。可以广泛应用于机场、车站、港口、地铁重点场所和大型商超等人群密集公共场所,以达到对一些重点人员的排查,抓捕逃犯等目的。

文章来源:CPS中安网

西墨智慧,专注于人工智能物联网(AIoT)的国家高新技术企业,公司在互联网音频通信、智能硬件、安防、人工智能方面有深厚的技术积累;在深圳、北京、上海、西安、厦门、长沙、潍坊、昆明、郑州、兰州、重庆、温州、内蒙等地建有服务中心,具有全国服务能力。公司拥有业界领先的基于移动互联网的智慧社区、智慧校园、智慧家庭系列产品及解决方案,主打产品人脸识别云对讲、手机蓝牙二维码云门禁、社区机器人、智能家居、社区物联网等产品及云平台;为万科、星河、建设银行、金科、长城、方圆、珠江地产、苏宁、富力、上铺、微谷、华润、宏阳集团、佳兆业集团、深圳保利物业集团、旭辉集团、中移物联网等国内多家著名品牌房地产、互联网、安防企业提供产品及服务;产品远销美国、意大利、马来西亚、新加坡、塞尔维亚、英国等海外客户。公司本着客户第一、质量至上、认真踏实、艰苦奋斗的经营理念,开放共赢,不断制造精品,以精品回报客户,为创建更美好社区服务

人脸识别应用在智能安防社区,应该考虑什么因素?

【CPS中安网 cps.com.cn】 近日,“人脸识别”又成为人们热议的话题。很多人认为人脸识别应用在智能安防领域上不够安全,容易侵犯隐私。但事实是否真的是这样呢?

  安防领域集成了许多技术,从早期的刷卡出入门禁、身份证识别,到现在的指纹识别、扫码识别和人脸识别等身份核验方式,可以看到身份核验也逐渐从接触式、有介质的身份核验方式走向无接触、无介质的身份核验。

  在疫情期间,这种无接触的身份核验方式深受欢迎,有部分智能硬件厂商更结合人脸识别和红外测温,集成制造了可以无接触远距离自动测温和识别身份的人脸识别测温终端。因此,目前我们在打造社区智能安防时,应该将测温这一功能考虑进去。

  在疫情期间,安装在智能安防社区的人脸识别一体机,除了能自动测温,还能通过人脸识别或扫码识别了解人员出去情况,确保社区安全。

  但人脸识别用于智能安防领域是否安全呢?如果有人使用业主的照片,是否能轻易打开人脸识别门禁?针对这个安全隐患,许多智能安防社区适用的人脸识别门禁终端都会采用3D人脸识别摄像头,通过判断人脸的立体特征,如鼻子高低、眼廓高低等信息来识别活体,而不是平面的照片、视频或3D面具等,进一步提高安全性。

  也有人提出质疑,人脸识别作为门禁终端一体机,如果在夜晚使用会不会无法识别?毕竟人脸识别需要能看清人脸才能识别。天波小编曾试过一次到某自助柜员机办理业务,由于天黑了,无法识别人脸进行身份验证。

  这也是人脸识别制造厂商和用户需要考虑的场景。我们在选择人脸识别一体机时,需要考虑这类人脸识别一体机是应用在什么环境和场景。如果是在户内,基本的人脸识别配置就能满足需求,但如果需要在户外使用,就要考虑户光线对人脸识别一体机的影响。一些人脸识别一体机就嵌入红外识别和可见光传感器等器件来抵挡户外光线对人脸识别的影响。

文章来源:CPS中安网

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扫描中国智慧城市

【CPS中安网 cps.com.cn】 理想中的智慧城市应该是什么样子?自从IBM在2008年提出智慧城市的概念后,诸如此类的问题时长被提及,也有越来越多的城市想要给出示范。

  2020年的数字中国建设峰会上,中国平安、阿里巴巴、腾讯、华为等中国智慧城市的急先锋们齐聚一堂,围绕智慧城市的教育、医疗、交通等话题举行了多场主题论坛。中国的智慧城市进度如何,我们期许的智慧城市将是一幅什么样的景象,在这些智慧城市建设的主力军身上,无疑有着最确切的答案。

  智慧城市的三个阶段

  按照住建部发布的智慧城市试点名单,当前国内的智慧城市试点数量已经达到290个。倘若算上科技部、工信部、发改委等确定的智慧城市试点,国内95%以上的地级市已经走在城市智慧化的道路上。

  不过国内智慧城市的建设进程并不统一,并且大致可以分为三个阶段:

  第一阶段的智慧城市尚属于科技驱动的阶段,开始挖掘数据的价值,处于智慧城市的基础设施建设与应用探索期。典型的案例就是政务的数字化,尽管电子政务在国内推行了相当长的时间,加速政务系统线上化的同时,也留下了很多不完善的地方,比如数据烟囱的存在,不同部门间的数据无法打通,到政府机构办事仍然需要在不同的窗口来回跑。消除数据烟囱、数据孤岛,可以说是智慧城市在第一阶段的首要任务。

  第二阶段的智慧城市进入到科技融合的阶段,数据打通后的红利逐渐兑现,城市治理开始走向数据模拟决策的时代。数字孪生城市的概念最先开始普及,即建设以云计算、大数据、人工智能为核心的城市底座。然后在技术聚变触动商业裂变的规律下,衍生出了智慧交通、智慧工厂、智慧教育、智慧医疗等应用场景。特别是不同企业在智慧场景下的跨产业协作,打破了传统的产业边界,智慧城市的经济效应被同步释放。

  第三阶段的智慧城市开启了科技重构的阶段,智慧场景进一步由点合面,城市进化为多个智慧场景叠加起来的有机体。这时候的智慧城市有个拟人化的比喻,拥有大脑、四肢和各种“生理系统”,让城市像人体一样精密、智慧、密切协作。

  中国智慧城市进程的微妙之处在于,一些城市刚刚进入第一阶段,也有一些城市已经开始了第三阶段的探索。就像深圳、上海、南京等“优等生”在数据驱动城市治理和服务方面已经颇有心得,一些中小型城市还在智慧城市建设的尝试和评估环节。

  而中国平安、阿里、腾讯、华为组成的PATH梯队,正是将不同阶段的智慧城市连接起来的纽带:中国的智慧城市建设不是漫无目的的试错,优等生们的经验和共识,也在为其他城市的智慧化之路提供参考和借鉴。

  人文与科技有机统一

  由于不同城市的底蕴不同、禀赋各异,即便是率先步入智慧城市第三阶段的城市,选择的打法也各有侧重。比如上海并没有刻意抢占科技风口、推动产业转型,而是采取了“不跟随”的策略,围绕城市的数据资源下功夫,然后以众创的模式将数据资源打造为智慧城市的“供血系统”。深圳则是一座创新力十足同时也善于创作奇迹的年轻城市,在智慧城市的建设中有着激进和大胆的一面。擅长基础设施的华为,长于服务生态的腾讯,以及对科技赋能有独到理解的平安,都是深圳智慧城市中不可或缺的一部分,并将经验带向了全国……

  城市最基本的职能还是为人服务。尽管上海、深圳、南京的智慧城市建设有着不同的风格,但隐藏的主旋律都是人文与科技的有机统一。

  在上海,2018年10月正式推出了“一网通办”平台,将不同职能部门的服务统一为一个平台,目前上海的医疗付费、医疗报销等已经上线试运营,50项个人高频事项实现了“不见面办理”。

  在深圳,智慧城市上有着温情的一幕,平安智慧城市承建的“i深圳”已经是深圳市民离不开的服务助手,毕业生1秒就能完成落户审批;个体户在家办理食品经营许可证,并且当天即可拿证;轻微交通事故的定责处理只要5分钟。

  上海、深圳等城市的智慧化有着不同的节奏,注定了中国的智慧城市不会千篇一律,但在底层上并不缺少共识,大致可以总结为:以人为中心,主张基础创新和产业协同,在开放的环境中促使技术融合并产生裂变效应,继而提升城市治理效率,改善公众服务体验,促进企业协同发展。

  普适性的智慧方法论

  虽然各地的风土人情不同,对智慧城市的定义和理解也有所差异,但参与智慧城市建设的一线企业,多半有着相似的面孔或者紧密的联系。比如平安的智慧城市项目已经在国内110多个城市中推广实施,华为联合生态合作伙伴为200多座城市提供了智慧城市解决方案,阿里、百度、腾讯等互联网巨头也在频频落子。

  随着智慧城市的全面开花,这些企业所扮演的角色并没有局限于纽带,逐步沉淀出了通用的城市智慧化方法论:

  首先,黑天鹅加速了智慧城市的建设进程,一些细分单元的场景开始从1到N落地。

  年初的疫情暴露了当下城市治理的困境,特别是医疗资源被过度挤兑、生活服务被摁下暂停键的局面下,原本只是在少数城市中落地的智慧医疗、智慧金融、智慧教育、智慧政务等应用场景,开始走进越来越多的城市。比如华为的智慧交通解决方案从深圳延伸到了西安、重庆等城市,平安智慧城市的智慧生活服务以i深圳,i绵阳,我的盐城,最珠海等形式在十多个城市落地。越来越多的城市正从智慧城市的第一阶段加速迈向第二阶段。

  其次,当智慧城市建设到深水区,PATH等参与者推出了全方位综合解决方案。

  为了推动智慧城市从第二阶段奔向第三阶段,中国平安、华为、百度等参与者纷纷深入思考智慧城市的架构,推出了覆盖智慧城市全生命周期的综合解决方案。

  以平安智慧城市打造的“1+N+1”一体化平台为例,两个1分别是城市智脑和云平台,N指代政务、生活、财政、安防、交通、医疗、养老等基本单元,在云平台和城市智脑的基础上,以开放的姿态将不同的N连接成为一个整体。这样不同的城市可以结合自身的特色,围绕不同的场景进行侧重,智慧城市的建设从各自为战进入到并行阶段。

  不同于几年前不知所措或蒙眼狂奔的局面,中国的智慧城市建设已经自成体系:在华为、腾讯、中国平安等科技力量的深度参与下,在深圳、上海等智慧城市领头羊的探索与试错中,智慧城市有了骨架(一体化的架构),有了血肉(智慧场景),正像生命体一样不断进化、不断成长。

  2020年是城市治理被极端考验的一年,也是新基建产业风口起航的一年。在这样一个特殊的年份里,智慧城市迎来了前所未有的机遇,承载着让城市越来越好的使命,新基建也为城市的智慧化带来新的契机。智慧城市走向了因城施策之路,中国平安、华为等参与者不辱使命,给出了能够推而广之的智慧化方法论,并最终将在智慧城市的全球化舞台上留下浓墨重彩的一笔。

文章来源:CPS中安网

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智慧社区之智能门禁

近年来智慧社区概念火热,同时也带火了智慧门禁。智慧门禁其便捷性和安全性,得到广泛认可。智慧门禁具有多种开门方式,如何根据不同场景,选择开门方式呢?

人脸识别

随着经济发展、社会进步,人类对居住环境的要求越来越高,为满足人类高品质的生活追求,住宅一代代不断升级。小区人脸识别门禁系统用智能化的手段打造全新的、与众不同的生活方式,基于物联网采用智能人脸识别门禁设计,无时无刻体现着智能化、私密感、尊贵感。享受安全的居家环境。

人脸识别的使用,常常出现在生活场景中。在小区大门或者单元门,经常会有人两手提着物品,艰难地在口袋里掏钥匙。这时候使用人脸识别技术,实在是太方便了。

远程开门

通过手机APP生成二维码,把二维码分享给访客,访客在门禁机上输入动态密码,此密码具有时效性,过期无效,保证安全性。

云对讲

云对讲主要是访客使用比较多,当有亲戚、朋友来访,拨通房号,住户的室内机或者手机会接收到视频通话请求,住户当接收到访客用门口机发起的呼叫请求时,用APP接听视频呼叫可视对讲开锁,或用电话接听语音通话时按*#键为访客远程开锁,非常方便而且安全。

总结

智能门禁是保障小区安全第一道防线,在保障安全情况下,便捷性是大家比较关心的话题。智能门禁便捷性和安全性高,得到大家认可。以上所阐述的几种开门功能,没有说哪个更好,只是使用场景不一样。浩邈社区不断优化智能门禁功能,主旨是为了,开发出更适合大家使用的功能。

文章来源:知乎

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云计算、大数据和人工智能三者之间的区别联系

互联网已经经历了PC时代和移动互联网时代,不可否认仅仅几年时间,移动互联网在某种程度上已经达到饱和。那么哪种技术可以开启下一个时代?是云计算、大数据还是人工智能? 在此之前,我们可以先来系统的了解一下,云计算、大数据和人工智能是什么?在目前的发展状况如何?

  云计算

  云计算(cloud computing)是一种基于因特网的超级计算模式,在远程的数据中心里,成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此,云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。

  狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的,并且可以随时获取,按需使用,随时扩展,按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。广义的云计算是指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的,也可以是任意其他的服务。

  大数据

  “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

  在大数据时代,数据不再是静止和陈旧的,任何被遗忘在服务器中的数据,都可能被重新利用,从而发现其中与我们、与行为、与现象的相关性。

  人工智能

  人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。

  三者界限愈加模糊

  “人工智能”技术其实是一个非常广泛的技术,它不仅涵盖了语音识别、图像识别、自然语言理解、用户画像,它其实越来越和大数据、云计算的界限在变得模糊。”李彦宏曾这样描述人工智能、大数据、云计算的关系。

  人工智能之所以历经这么多年后才于近年大红大紫,原因在于2006年出现的人工智能关键技术——“深度学习”,人工智能至此才有了实用价值,而深度学习正式在云计算和大数据日趋成熟的背景下才取得的实质性进展。

  相关数据显示,未来云计算市场的规模有望达到1万亿美元,在近十年后发展成重塑企业思考和使用技术方式的“海啸”。但在传统的观念中,外界对所谓的“云”的认知依然停留在其充当存储与计算的工具而已。

  三者联系非常紧密

  事实上,大数据、云计算在通往人工智能方面上意义深远,而人工智能的突飞猛进、海量数据的积累,也为云计算带来的新的可能。

  但说到底,已经应用于语音识别、图像处理、计算机视觉、甚至击败了围棋九段李世石机器人领域的人工智能,如今的一系列成绩背后,是海量大数据的积累与学习,而且在没有云的时代,一切均无法想象。

  正是得益于大数据和云计算的支持,互联网才正在向物联网扩展,并进一步升级至体验更佳、解放生产力的人工智能时代。借用百度总裁张亚勤更专业的话来描述,在大数据、云计算、以及人工智能这三股力量推动之下,在未来的30年中,虚拟世界的一切将真正实现物理化。

  三股力量合力而为

  在这一发展进程中,有远见的巨头企业已经开始利用数据规模和技术优势深耕布局做好新一轮PK战准备。

  有大规模处理数据的能力,有人工智能,以及很多领域的创新可以作为工具提供给社会,所有这些能力结合起来,其实在各个行业能够发挥出它非常独特作用。

  由此可见,无论是云计算、大数据还是人工智能,都将会成为未来市场的主流。有这样一种说法认为人工智能这台火箭,其燃料为大数据,而云计算则是引擎。

  随着科技的进步,时代的发展,无论是云计算、大数据、还是人工智能,都将成为新的发展机遇。我们必须弄清楚他们的本质,抓住机遇,跟上趋势,创新发展,才能高科技的发展大潮中立于不败之地。

文章来源:电子发烧友网

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大数据在智慧城市中的应用

时下最流行的术语要属“大数据”了。在百度指数上,“大数据”一词的搜索次数从2012年以前的每周50次不到,飙升至最高每周9859次,并持续保有热度。顾名思义,大数据的首要特征是其数据量庞大,它的数据量已经从太字节(TB,240)级上升到拍字节(PB,250)级,甚至是泽字节(ZB,270)级。“据统计,如今人们每两天生产的数据量就与人类文明发展至2003年产生的总数据量相当,而迄今为止人类所积累的数据量的90%都来自过去两年。——2015”[1]而在2018的今天,随着科技的进步,数据获取途径更多、数量更大,其中就包括了RFID射频数据、传感器数据、社交网络数据、移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。
 智慧城市(smart city)这一概念发端于20世纪80年代的信息城市(information city),经历了20世纪90年代的智能城市(intelligent city)与数字城市(digital city),在2000年后逐步演化为智慧城市。2009年IBM公司首次提出了智慧城市愿景,使得智慧城市理念与实践在全球范围内迅速传播。[1]在百度指数上,“智慧城市”一词的搜索热度随不及“大数据”,但可以明显看出,从2011年以来,搜索量持续上涨并最终稳定在每周2000次左右。智慧城市就是基于数字城市、物联网和云计算建立的现实世界与数字世界的融合,运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息,以实现对人和物的感知、控制和智能服务,从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。其实质是利用先进的信息技术,实现城市智慧式管理和运行,进而为城市中的人创造更美好的生活,促进城市的和谐、可持续成长。[2][3]
 大数据是信息和通信技术领域的概念,而智慧城市的实现依赖于这项技术,因此,研究他们之间的关系,探讨大数据在智慧城市中的应用,对于更好地从民生、环保、公共安全、城市服务等方面促进城市发展,有着至关重要的作用。

1.1 大数据的应用背景

 根据国际商业机器公司(IBM)估计的数据来看,现在我们每天生成的数据高达250兆亿个字节,信息的指数型增长有时被人们视为万灵药,就好比20世纪70年代出现的计算机一样。《连线》杂志的前主编克里斯·安德森曾经在2008年的一篇文章中说:“数量庞大的数据会使人们不再需要理论,甚至不再需要科学的方法。”
 被誉为大数据时代的预言家的“维克托-迈尔-舍恩伯格”在2012年出版的《大数据时代》一书中说到:“在大数据时代,我们的思维发生了巨大的变革,我们不再关注事物的因果关系,而更多的关注它们的相关关系。”从哲学的层面来讲,大数据时代发生的思维变革主要影响了人们的“理性认知世界”的过程。人类的理性认知主要包括概念、判断、推理三个过程,概念是人们对一个事物进行总结、概括、抽象后的认知,判断是通过学习对事物进行定义,推理是通过已有判断得出新的判断的过程。在过去,人们进行理性认知的过程往往通过部分样本来进行,也就是说,通过事物的样本来获取整体认知,而在大数据时代,样本即总体,对事物的认知方式也来到了一个新的阶段。
 那么这种认知方式有何好处呢?很显然,它具有高效性和准确性。以往,科学家们在一个科学规律发现之前,往往要进行大量的试验和理论论证,而且实验的样本也难以包含全部,只是一种随机的样本,那么这个试验加上推理论证的方法就会耗费大量的时间,而在实际应用时,又会遇到很多的问题。如今,云计算理念下的虚拟化技术大幅提高了人类对数据的处理能力,对海量数据的组织、整理、归纳和学习成为现实,而且由于是对所有的数据进行操作,样本=总体,那么得到的结果也更加准确。同时,由于计算的高效,在获取新的知识后,对已有认知进行更新也将十分迅速。
 如今,大数据主要被应用于预测领域。美国最具影响力的预测专家纳特·西尔弗在2013年出版的《信号与噪声》一书中列举了大量涉及不同领域的大数据预测。包括政治选举预测、棒球比赛预测、天气预测、地震预测、经济预测、传染性疾病预测、国际象棋大战、扑克牌游戏、股票市场、温室效应、恐怖主义,几乎涵盖了政治、经济、社会、文化、娱乐等方方面面,由此可以看出,大数据在预测方面具有巨大的潜力。

1.2 大数据在智慧城市中的应用潜力

 大数据是智慧城市各个领域都能够实现“智慧化”的关键性支撑技术,智慧城市的建设离不开大数据。建设智慧城市,是城市发展的新范式和新战略。大数据将遍布智慧城市的方方面面,从政府决策与服务,到人们衣食住行的生活方式,再到城市的产业布局和规划,直到城市的运营和管理方式,都将在大数据支撑下走向“智慧化”,大数据成为智慧城市的智慧引擎。[4]
 我们在前面说到,智慧城市是基于数字城市、物联网和云计算建立的现实世界与数字世界的融合,以实现对人和物的感知、控制和智能服务。感知是数字城市的功能,控制和智能服务是智慧的高级阶段。
 首先在感知方面,随着科技水平的进步,我们可以多渠道、多方式地采集海量数据,从地下、地表到航空、航天,从室外到室内,或者沿着时间轴,贯穿一个时间段地收集数据。
 其次是控制和服务方面。正如前面所说,数据量在近两年有了指数级的增长,但这不仅是采集技术进步的功劳。纳特·西弗斯在《信号与噪声中》说:“一旦信息的增长速度过快,而我们处理信息的能力尚且不足,情况就很危险。过去40年的人类历史表明,把信息转变为有用的只是可能还需要很长时间,一不小心,我们就有可能倒退回去。”显然,和大数据一同发展的,还有大数据信息处理技术。我们利用云计算对海量数据进行信息提取,进而利用机器学习的方法,进行预测,就能提供智能服务,也能实现对某些事物的控制。

1.3 智慧城市建设情况[4]

 目前,我国正处于城镇化加速发展的时期,部分地区“城市病”问题日益严峻。为解决城市发展难题,实现城市可持续发展,建设智慧城市已成为当今世界城市发展不可逆转的历史潮流。智慧城市的建设在国内外许多地区已经展开,并取得了一系列成果,国内的如智慧上海、智慧双流;国外如新加坡的“智慧国计划”、韩国的“U-City计划”等。

2. 大数据的关键技术[5]

大数据应用于智慧城市建设的关键技术主要有四个方面:大数据采集,大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘。下面将简要阐述四个方面共16项技术及其在智慧城市建设中的应用。

2.1 大数据采集

数据采集是大数据生命周期的第一个环节,除了通过RFID射频、传感器等硬件技术获取技术,还可以获取已有数据库数据、社交网络数据、移动互联网数据等各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。由于可能有成千上万的用户同时进行并发访问和操作,因此,必须采用专门针对大数据的采集方法,其主要包括以下几种:

2.1.1 无线射频和传感器

传感器是一种获取电信号的技术,分为接触式和非接触式;而无线射频技术是一种非接触式通信技术,可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据。

2.1.2 数据库采集

从已有的数据库中采集数据。传统的关系型数据库有MySQL和Oracle等。常用的的工具有Sqoop和结构化数据库间的ETL工具,当然当前对于开源的Kettle和Talend本身也包含了大数据集成内容,可以实现和HDFS,HBase和主流NoSQL数据库之间的数据同步和集成。

2.1.3 网络数据采集

网络数据采集主要是借助网络爬虫或网站公开API等方式,从网站上获取数据信息的过程。可以获取网络上非结构化及半结构化数据,并存储。

2.1.4 文件采集

使用Flume实现分布式的海量日志采集、聚合和传输。也可以使用轻量级的ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana三个开源软件的组合)进行日志收集处理。

2.2 大数据预处理

大数据数量巨大,但也会有残缺、虚假、过时的数据。无效的数据不仅没有任何作用,还会影响后续操作,因此数据的预处理就极为重要。大数据预处理就是对采集到的原始数据进行清洗、填补、平滑、合并、规格化以及检查一致性等。主要包括:数据清理、数据集成、数据转换以及数据规约四大部分。

2.2.1 数据清理

数据清理主要包含遗漏值处理(缺少感兴趣的属性)、噪音数据处理(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据处理。主要的清洗工具是ETL(Extraction/Transformation/Loading)和Potter’s Wheel。

2.2.2 数据集成

数据集成是指将多个数据源中的数据合并存放到一个一致的数据存储库中。

2.2.3 数据转换

数据转换包括两类:第一类,数据名称及格式的统一,即数据粒度转换、商务规则计算以及统一的命名、数据格式、计量单位等;第二类,数据仓库中存在源数据库中可能不存在的数据,因此需要进行字段的组合、分割或计算。

2.2.4 数据规约

数据归约是指在尽可能保持数据原貌的前提下,最大限度地精简数据量,主要包括:数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约和概念分层等。

2.3 大数据存储

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,以便管理和调用。大数据存储技术路线最典型的共有三种:

2.3.1 MPP架构的新型数据库集群

MPP(Massively Parallel Processing,大规模并行处理系统)。采用Shared Nothing架构,通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术,再结合MPP架构高效的分布式计算模式,完成对分析类应用的支撑,运行环境多为低成本 PC Server,对于企业新一代的数据仓库和结构化数据分析,目前最佳选择是MPP数据库。

2.3.2 基于Hadoop的技术扩展和封装

这里面有几十种NoSQL技术,也在进一步的细分。对于非结构、半结构化数据处理、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型,Hadoop平台更擅长。

2.3.3 大数据一体机

这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品,由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统以及为数据查询、处理、分析用途而预先安装及优化的软件组成,高性能大数据一体机具有良好的稳定性和纵向扩展性。

2.4 大数据分析挖掘

数据的分析与挖掘主要目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中起来,进行萃取、提炼,以找出潜在有用的信息和所研究对象的内在规律的过程。包括可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎以及数据质量和数据管理五大方面。

2.4.1 可视化分析

数据可视化主要是借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。目的是做出简单明了、清晰直观,更易于接受的图表。

2.4.2 数据挖掘算法

数据挖掘算法是大数据分析的理论核心,数据挖掘的算法多种多样,不同的算法基于不同的数据类型和格式会呈现出数据所具备的不同特点,致力于深入数据内部,挖掘出数据的价值。

2.4.3 预测性分析

预测性分析结合了多种高级分析功能,包括特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等。

2.4.4 语义引擎

语义引擎就是给已有的数据(结构化或非结构化)加上语义层。语义技术目的是让用户更快、更准确、更全面地获得所需信息,提高用户的互联网体验。

2.4.5 数据质量管理

数据质量管理是指对数据从生命周期中每个阶段(计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡)可能引发的各类数据质量问题进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动,并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。

3. 大数据在智慧城市中的应用[6]

首先举出当前大数据在智慧城市中应用的九个方面,然后以此为思路导向,提出自己的想法。

3.1 智慧经济

 在商业上,大数据预测可以用于分析用户的购物行为,什么商品搭配在一起会卖得更好,还可以通过分析找到最佳客户。在淘宝平台上,商家可以根据淘宝的数据魔方了解平台上的行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等,并可以据此作出经营决策;阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和诚信的企业,从而无需担保来放贷,目前已放贷300多亿元,坏帐率仅0.3%,大大低于商业银行;IBM日本公司建立了一个经济指标预测系统,从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据,计算出采购经理人指数(PMI,用于评估行业兴衰);华尔街对冲基金依据购物网站顾客评论分析企业产品销售状况,华尔街银行根据求职网站岗位数量推断就业率。
 企业通过信息收集很好的掌握企业的运营状况,分析居民与财务有关的记录包括贷款申请、租赁、房地产、购买零售商品、纳税申报、水电费缴付、有线电视缴费、电话缴费、报纸与杂志订阅、机动车档案等,能够得出消费者的个人信用评分,从而推断客户支付意向与支付能力,发现潜在的商机和欺诈行为。
 利用大数据分析可实现对合理库存量的管理;利用心情分析方法可以分析用户在购物时的心情,从而为其安排更好的购物方案;通过分析顾客在购买商品时的关联性,超市经营者可以做出更好的商品布局。

3.2 智慧治理

 美国纽约的警察分析交通拥堵与犯罪发生地点的关系,有效改进治安;美国纽约的交通部门从交通违规和事故的统计数据中发现规律,改进了道路设计;电信运营商拥有大量的手机数据,通过对手机数据的挖掘,不针对个人而是着眼于群体行为,可从中分析:实时动态的流动人口的来源及分布情况、出行和实时交通客流信息及拥塞情况;利用手机用户身份和位置的检测可了解突发性事件的聚集情况;MIT的Reality Mining项目,通过对10万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理,提取人们行为的时空规则性和重复性,进行流行病预警和犯罪预测;利用短信、微博、微信和搜索引擎可以收集热点事件与舆情挖掘;

3.3 环境监测

 通过卫星、无人机、地面无人车等遥感平台采集空间数据。对森林和植被、湖泊、河流、土地进行数据采集监测和分析,能够判别城市中有没有污染。

3.4 智慧医疗

 智慧医疗主要体现在医疗模式的开发。首先是居家监护,收集中老年人或婴幼儿很长时间(数年甚至数十年)的健康数据,进行分析预测,可以从一定程度上避免意外状况的发生;其次是医疗网络监控,根据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况;另外还有个性化医疗,有研究表明,同样的治疗对一些病人无效,75%癌症病人,70%的老年痴呆者、50%的关节炎病人、43%的糖尿病患者、40%的哮喘病患者,38%的抑郁症病人,因为人体对药品代谢方式的差异取决于个体特定的基因、酶和蛋白质组合,因此基因信息对选择最优治疗非常关键。对人体个性体质的挖掘会做到真正意义上的对症下药,一个人的基因信息大概1GB;最后,参考舆情监督,可以通过社交网络获取许多患者分享的临床症状和经验,增加医院在这些方面的临床统计资料。

3.5 智能搜索

 如今,搜索引擎不再局限于基于文本字符串的匹配搜索,出现了基于图片的搜索、基于语音的搜索、基于位置的搜索。例如百度搜索,图片搜索和文字搜索已经达到了非常高的精度,而百度旗下的百度地图,在语音搜索和基于位置的搜索也做的相当令人满意。
 在搜索形式上,除了现有的几种搜索,还可以借助传感器和机器学习,利用大数据分析方法,进行基于气味的搜索、基于视频信息的搜索等。
 在搜索内容上,智能搜索的理念被用于理解用户的语义,分析用户在进行搜索过程时的心情和状态,据此提供用户真正感兴趣的内容。

3.6 舆情监测

 随着大众传播的发展以及新型传播的发展,传播领域将产生大量数据。互联网具有虚拟性、隐蔽性、发散性、渗透性和随意性等特点,例如微博传播具有裂变性、主动性、即时性、便捷性、交互性、草根性,跟进性和临场感,每一个微博用户既是”服务器”,也是”受众”。
 通过互联网进行舆情监测,主要可以应用于政府决策、商品销售、产品研发等方面。政府通过舆情监测,及时发现存在的负面舆情,进行引导和调控,稳定社会;公司企业通过舆情监测,分析用户需求和需求分布,控制主流和非主流商品的销售状况;科研机构或大学通过舆情监测,获取社会对科研产品的需求情况,确定研发方向和研究课题。

3.7 精准营销

 精准营销有两个方面的内容,一是根据顾客需求,在合适的时间,通过合适渠道,把合适的营销信息投送给每个顾客;二是通过分析顾客行为,进行商品的预备。
 第一方面的内容现在许多大公司如今日头条、百度、阿里巴巴都已经做得十分完善,其他的公司也能做得媲美这些大公司。对于第二方面商品预备物资分配的问题仍有更多的开发空间,以身边的商家为例,首先是外卖行业,现在存在送货慢、备餐久等问题,商家可以通过分析点餐者的点餐时段、菜品偏好,提前准备好餐品,并和外送公司达成沟通,提高送餐效率;其次是零售超市,目前存在的问题是,超市和顾客供需不对等,商品月均销量起伏等,这影响了超市的经营和顾客的体验。超市可以通过分析需求,在需求剧烈的时段增加商品供应,或者可以在销售淡季进行回馈活动来增长销量等。

3.8 犯罪预警

 可以通过监测通话、聊天等信息获取可能存在的犯罪。不过这个在中国基本上不能实现。能实现的只有在公共电话、视频监控中进行监测,例如监测视频中的不正常行为,电话中语音内容的识别,但中国人口众多,视频和语音数据量巨大,实现难度相当高。

3.9 市场价格监测

 通过分析,可以发现正常的价格变化规律,如果价格变化持续异常,就可以怀疑存在价格垄断的行为。市场价格监测可以为政府进行宏观调控提供参考依据

4. 总结

 埃里克·西格尔在《大数据预测》一书中说到:“大数据时代下的核心——预测分析已经在商业和社会中得到广泛应用。随着越来越多的数据被记录和整理,未来预测分析必定会成为所有领域的关键技术。”诚如西格尔所言,当大数据与智慧城市完美契合,将是对传统城市模式的一种极大的颠覆。过去人们在城市里生活,思考如何去迎合这个冰冷的钢铁森林,而在智慧城市的服务之下,仿佛一切有了温度,人们在城市的每个角落都能感受到她的温情。智慧城市的理念和技术将成为实现服务型城市的关键。

文章来源:whuls

 

西墨智慧自主研发的高空抛物智能追溯系统,通过其智能系统超脑连接到每个小区的监控设备,对高空抛物行为进行实时的智能监测,当西墨智能系统检测到高空抛物的行为时,会实时生成告警信息并通过电脑端或移动端设备通知相关人员。该系统监测物体的精度能检测到4*4像素级别的物体,于此同时,系统还能将抛物物体准确的标注显示出来,方便事后追溯。

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快速定位及证据留存:通过系统可以精准的捕捉定位抛物的位置和轨迹,即可快速且准确的锁定楼层及抛物者,并将信息留存。

西墨智慧,专注于人工智能物联网(AIoT)的国家高新技术企业,公司在互联网音频通信、智能硬件、安防、人工智能方面有深厚的技术积累;在深圳、北京、上海、西安、厦门、长沙、潍坊、昆明、郑州、兰州、重庆、温州、内蒙等地建有服务中心,具有全国服务能力。公司拥有业界领先的基于移动互联网的智慧社区、智慧校园、智慧家庭系列产品及解决方案,主打产品人脸识别云对讲、手机蓝牙二维码云门禁、社区机器人、智能家居、社区物联网等产品及云平台;为万科、星河、建设银行、金科、长城、方圆、珠江地产、苏宁、富力、上铺、微谷、华润、宏阳集团、佳兆业集团、深圳保利物业集团、旭辉集团、中移物联网等国内多家著名品牌房地产、互联网、安防企业提供产品及服务;产品远销美国、意大利、马来西亚、新加坡、塞尔维亚、英国等海外客户。公司本着客户第一、质量至上、认真踏实、艰苦奋斗的经营理念,开放共赢,不断制造精品,以精品回报客户,为创建更美好社区服务

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