2025-01-14 智能化学会动态 0
在2018年，网络安全的议题引起了广泛的关注和讨论。从郑州空姐遇害案件到乐清女孩命案，以及滴滴出行司机对乘客的侮辱行为，这些事件都让人深感痛心，同时也提出了如何保障网络安全的问题。
随着互联网技术的飞速发展，我们的生活方式也日益多样化，但是否有人能为我们的安全“上锁”呢？亿欧记者曾采访了一家专注于车辆面部识别和视频结构化技术研发的公司——深瞐科技。该公司董事长陈瑞军表示：“基于视频结构化技术，可以预警车辆出行过程中的潜在风险，从而降低交通事故发生率。”
解决公安部门对于视频监控数据处理能力不足的问题，视频结构化技术应运而生。这项技术涉及对视频数据进行提取、分析，以检测画面中出现的人物或车辆，并识别其特征，如性别、年龄、穿着颜色等。
早在2009年，虽然这种高级算法尚未普及，但由于公共安全图像分析工作迫切需求已显著提升。深瞐科技董事长陈瑞军指出：“单纯依赖人类观察来寻找重要信息，无异于捞针。”因此，将视频数据转换成可直接理解目标属性和身份形式是行业趋势的一部分。
尽管人脸识别已经被广泛应用，但仅凭这一手段无法完全满足安防行业的需求，因为它受到个人合作度限制。而相比之下，通过智能摄像头与人工智能系统结合实现自动监控更具优势。
利用AI视觉功能将无意义的大量数据变为有价值的情报是商业价值所在。以深瞐科技为例，该公司通过其系统可以识别并跟踪车辆以及驾驶员，并建立数据库以管理城市内所有交通工具。此外，它还能够根据不同类型汽车（如公交、出租或货运）的行程规律挖掘隐藏信息，以帮助执法人员预测潜在违法行为并进行干预。
例如，对于私家车，它可以分析行驶轨迹和时间来判断是否属于运营范围内；对于非合规行动，如无照驾驶或伪造证件的情况，可提前介入减少犯罪机会。在经济方面，还可以通过分析不同汽车类型进入区域时的人口流动情况来推断区域经济水平，为房地产开发提供参考。
总结来说，大数据领域特别是在安防领域，其核心挑战不再是海量数据本身，而是在这些数据中发现有用信息的手段。在此基础上，要进一步挖掘这些信息，使之成为决策支持工具，是至关重要的一步。但现实中实施这类项目面临两个主要问题：成本控制与市场接受度。此外，由于新兴技术难以标准化，这导致市场对于新产品接受度有限。如果能巧妙地结合老兵经验与新秀创新力，就可能找到解决方案，让旧有的经验与新潮流共存，即使困难重重，也会找到突破点。
最后，在这个背景下，一些企业开始探索如何将传统安防经验融入新的AI时代，从而构建独特定位并形成竞争力。这需要企业既要继承过去积累，又要不断寻求创新路径，最终打磨产品以适应市场要求。
