ビッグデータ、クラウドコンピューティング、人工知能が統合され、セキュリティ分野に応用されている

過去2年間、安全都市、インテリジェント交通、スノーブライトプロジェクトの継続的な発展と深化に伴い、ビデオ監視に代表される産業の発展は、超高解像度、インテリジェント、統合アプリケーションへと移行しています。体系的なプロジェクトにおける既存のビデオ監視システムのデータ収集量は、特にモノのインターネットの初期開発において、直線的な成長を示しています。膨大なデータの出現により、効率的かつタイムリーな保存と処理に対する要件が継続的に高まり、従来のストレージ システムに影響を及ぼしています。残念ながら、従来のストレージ システムは、ビッグ データ時代の新しい要件を満たすことができません。既存のビジネス モデルをサポートすると同時に、セキュリティ分野で人工知能技術の能力を発揮するための新しいスペースを開拓するために、新しいストレージ テクノロジが緊急に必要とされています。

[[283737]]

セキュリティビデオ監視の発展の将来の方向性は人工知能になることは間違いありません。一方では、ビデオ監視自体の特性により、人工知能の優れたテストの場となっています。他方では、今日のインテリジェントなビデオ監視の開発には、ビデオ監視が不可欠な要件でもあります。現在の人工知能の開発状況から判断すると、ビジネスに真に応用できる技術は、主に画像や音声のディープラーニング認識・分析です。マシンビジョンとディープラーニングの助けを借りれば、ビデオを素早く構造化し、人、車両、物体を素早く識別して比較することができます。これは、セキュリティ業界のインテリジェンスに対する需要と一致しています。

セキュリティはAI時代に入り、潜在的なセキュリティニーズを刺激し、新しいセキュリティ技術と製品の開発を促進し、新しいアプリケーションモデルと市場を実現しました。同時に、多数の人工知能アルゴリズム企業がセキュリティ分野で存在感を示しました。SenseTime、Megvii Technology、Yitu Technology、Intellifusionなどは、セキュリティ業界にアプリケーションレベルの製品とソリューションをもたらしました。 AI 時代のセキュリティシェア獲得に向けて、従来のセキュリティ企業と競争します。

人工知能技術は、セキュリティ業界が非インテリジェントからインテリジェントへの変革を実現するための触媒であり、セキュリティ業界が新たなブレークスルーを達成するための可能性を広げます。もちろん、さまざまな陣営の企業間では競争と協力の両方があります。

クラウド コンピューティングを例にとると、クラウド コンピューティングは、情報技術の応用の新しいモデルと新しいビジネス形態であり、概念の革新から生まれたリソース割り当ての新しい概念です。それは新世代の情報技術の主なシンボルです。仮想化技術を使用して、分散されたリソースを巨大な共有リソース ライブラリに仮想化し、自動的かつインテリジェントで柔軟なスケジューリングと調整を実行します。また、インターネットを活用することで、オープンで分散型の並列マルチタスクとグリッドコンピューティングの商用化を実現し、ユーザーに「オンデマンド」コンピューティングサービスを提供できるようになります。

セキュリティ業界では、大規模かつ地域をまたいだ体系的なビデオ監視の膨大なデータの保存に、クラウド コンピューティングに基づくクラウド ストレージを使用すると、より多くの利点と特性を実現できます。一方では、ストレージと管理モードを簡素化し、非構造化データストレージを完全にサポートできます。インテリジェントな処理方法により、非構造化データストレージの効率が大幅に向上しました。さらに、セキュリティ クラウド ストレージは、完全にクラスター化された方法で連携して動作します。負荷分散技術により、ノードのパフォーマンスのボトルネックや不均衡の問題を自動的に解決し、容量とパフォーマンスの動的な拡張と強化を実現できます。クラウド ストレージ サービスを中断することなく、単一または複数のノードの障害を回避し、安定した信頼性の高いシステム パフォーマンスを完全に保証します。

ビッグデータ技術はセキュリティ業界に革命的な変化をもたらしました。ビッグデータ テクノロジーは、さまざまな種類のデータを分析および比較し、潜在的な関連性を発見し、貴重な情報を抽出し、視覚的な結果を提示します。たとえば、人事分析アプリケーションは、人工知能システムの人事特徴認識サービスの出力結果を利用してデータ分析を行い、人事の身元認識、人事配置、顔追跡などの機能を実現します。たとえば、車両分析アプリケーションは、フルマップ操作のニーズを満たし、軌跡分析、車両追従分析、衝突分析、頻度分析、ナンバープレート重複分析、隠れた車両のマイニングなどの機能を含む視覚化アプリケーションを実現できます。

マルチリソース時空間アプリケーションでは、地理情報システムを通じてGISマップに基づいたコマンドとディスパッチを実現し、さまざまなビデオリソースの統合管理を実現して、監視画像の直感的な視覚化を実現します。注意が必要な監視ポイントや監視エリアの画像を素早く取得し、オンラインでのターゲット追跡を実現します。ビデオレイヤーオーバーレイにより、ビデオリソースの検索とビデオポジショニング、道路状況、リソースの配分、人員の配分、地理座標情報、警察部隊の配置がグラフィカルな形式で表示され、グローバル情報の直感的で包括的な多次元表示が提供され、指揮と派遣がより直感的で効率的になります。

ビッグデータや人工知能などの技術をセキュリティ分野に応用することで、公共の安全管理に大きな利便性をもたらしました。一方では、従来の手作業の効率の悪さを補いました。他方では、より多くの分野でセキュリティ技術の応用を実現し、特に社会統治における応用価値を高めることができます。さまざまな最先端技術を統合して、社会統治の分野でのセキュリティ製品技術の実装を実現します。