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才能够开发出一系列的智能化监控应用设备，因此前端识别技术也就成了AI人工智能的第三个本质技术。大致介绍说明完三种较常见的AI人工智能的安防应用技术内容，接下来我们再进一步探讨AI人工智能在AI安防上的深度技术发展：1、多特征识别技术一般在大量影像数据资料下，想要从历史和即时的影像资料中筛选犯罪嫌疑人有如大海捞针，而多特征识别技术则是透过人工智能的方式，让电脑从大量监控影像中自动识别出嫌疑人，分析资料中的个人特征，然后根据犯罪嫌疑人的特征自动筛选，节省人力物力的同时也缩短犯罪嫌疑人的到案时间。现在部分厂商利用先进的深度学习技术，研发出能够克服光照、天气等不可抗力因素，快速准确地识别出个体人物的各种重要特征，如性别、年龄、发型、衣着、体型、是否戴眼镜、是否骑车以及随身携带的物品等。个体人物多特征识别演算法有着灵活的布建方式，可自订时间轴和识别区域范围以达到快速准确的判别，并利用智能影像分析(IVS)于影像伺服器集群的辅助，对监控系统中几百支影像监控摄影机进行24小时不间断的多特征分析与检索，即时找寻可疑人员，发出预先告警信号。2、姿态识别技术姿态识别技术是指针对个体人物的走路姿势。
支持视频轮播。2、超高速数据传输5G网络的低延迟特性将使监控系统的实时性更进一步，减少视频传输和响应时间，这也有助于提高视频监控对紧急事件的处理效率，使得智能视频监控系统的响应与应急速度得到极大提升。安防监控平台EasyCVR能将接入的监控视频流进行汇聚、转码、多格式输出和分发，具体包括：RTMP、RTSP、HTTP-FLV、WebSocket-FLV、HLS、WebRTC等，极大满足行业的多场景个性化安防视频监控需求。3、移动监控技术的广使用5G技术的不断商用，使得移动监控设备(如：巡检机器人、无人机、无人船等)将更广地应用于安防领域。通过5G网络实现即时高清视频传输，将会提高对移动目标的监测和响应能力。现阶段，安防监控场景中应用较多的是网络监控摄像头、硬盘录像机等设备，这些设备品牌各异、传输协议众多。在这一点上，安防视频平台EasyCVR系统则具备较强的兼容性，它可以支持国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP，以及厂家的私有协议与SDK，如：海康ehome、海康sdk、大华sdk、宇视sdk、华为sdk、萤石云sdk、乐橙sdk等。EasyCVR平台可覆盖多类型的设备接入，包括IPC、NVR、智能移动终端、应急布控球、移动执法仪、车载监控设备、无人机等，在移动监控场景上。华为防火墙，深度检测，全方防御APT。
看AI人工智能在安防领域的应用和发展这几年安防产业亦出现相当热门的数据化人工智能学习和识别技术的概念，它们与安防有什么关联?如何应用在安防监控中?AI人工智能目前多的应用又是哪些?自从道路视频监控系统在全球兴起之后，目前世界各国的城市视频监控建设即将进入扩张与结构改变的阶段，在这种需求变革下，安防监控系统将需要更多元化与人工智能化的整体解决方案。现代化的公共安全已不再只止于无限的扩充影像监控覆盖密度、广度以及追求超高清解晰度，而是透过这些人工智能化的手段与工具，让安防时代更进一步，转向注重数据采集、应用和管理的人工智能化AI安防时代。全球城市道路监控建设都在快速发展，为城市公共安全及治安侦察工作提供了影像的方便性和立即性。但随着监控设备数量的大量倍增，影像解析度的不断提高，公共安全搜集到的影像和图片之数据量呈现等比几何的增长，再加上影像解析度的提高，连带使伺服器的处理能力和使用率都产生了更高的门槛。因此，AI安防影像监控在影像调阅、门禁进出数据、资料的储存、运算等技术上都面临巨大挑战。AI人工智能与AI安防监控的应用技术面对这样的挑战，AI安防监控使用者如何能在大量增加的数据中。海康威视摄像机的超广角镜头，提供更广阔的监控视野。泰州H3C立杆
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