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机器视觉入百?——“新工具”与“旧行业”再ơ科技撞

  AI、数字化、云计算{技术先做框Ӟ补齐物联感知的短板,再集生态之力来d略地Q共创生态、共赢时代?/span>

  “千里之行?/span>

AI、大数据、云计算三大核心(j)技术构建数字城?jng)机器视觉,实现数字城?jng)业务场景下各场景Ҏ(gu)落地为实Q现实重现、趋势洞察和U学决策{综合应用能力。可以简单理解,城市(jng)机器视觉是Z视觉形成框架的大脑中枢与感知的经脉网l,来做应用?/span>

——构建城?jng)立体管控圈要驾驭数据,端侧的采集是W一步,也是关键一步。所以传l安防企业善于在采集端发力,q也是他们雄t市(jng)场的制胜法则?/span>

——多l特征融合定?/span>

ReID技术、h体、附属物、非机动车、机动R{多l特征融合技术,_և定位人员的行q,Ҏ(gu)C֌人员的小库比对确定h员n份?/span>

——强化管控能?/span>

AI和云计算的高q行能力Q提供先q的千倍解析能力可以迅速分析非摄像机,最高达C倍解析的能力Q只需?人操作即可在6分钟之内_և发现行动轨迹。常规h力跟t目标需10名h员、花?个小时才能精准发现的行动轨迹?/span>

——区域风险{?/span>

AI的期待之一是能预与预知Q既能洞察当下,也能预知未来。机器视觉通过数据׃n、市(jng)域共析、风险共治,城市(jng)机器视觉融合大数据、h工智能和云计的能力Q根据专家经验和AI自动训练出来的算子,面向城市(jng)理者和各职能部门提供决{辅助、模拟推演等能力?/span>

上一?/B>Q上一:(x)万物互联下一ơ跃q:(x)AI生万物、万物皆  |  下一?/B>Q下一:(x)车\协同2023——反哺场景、和谐共?/a>

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