宇视科技有场景体验区吗?

宇视科技有场景体验区吗?,第1张

宇视科技副总裁林凯、C-Marketing总裁张晓琳等分享了宇视加入阿里云AIoT产业生态联盟后的最新成果,并且首次分享了双方联合发布的包括智慧社区、智慧校园、智能交通、交通枢纽、智慧办公5个细分场景的AIoT解决方案的更新。
宇视副总裁林凯说,面对不断发展的数字经济,AIoT技术正在赋能各行各业,过去一年来宇视和阿里云成为合作伙伴,共筑AIoT产业生态联盟。宇视的产品和方案,集成阿里云的公共云核心能力,在AIoT领域打造全栈式数字化解决方案使其应用场景更广泛。
一、“云疫宝”和“复学保”升级常态化
在云栖大会宇视专场中,林凯展示了疫情期间宇视阿里联盟在四大应用领域上的发展成果:
1、 在智慧社区领域,宇视阿里双方共创社区疫情防控解决方案“云疫宝”,用户在手机上安装App即可使用,已经覆盖了超过120个城市,350多个区县,1200多个社区,为超过300万小区居民提供智能防疫服务。
2、 在智慧教育领域,双方共创的校园疫情防控解决方案“复学保”已经服务了500多所学校,保障了近50万师生的复学防疫。
3、 在智能交通领域,双方将以往常用的定点数据与新加入的浮点数据相结合,通过互联网导航数据采集的加成,实现更精准的交通态势感知。
4、 在智慧办公领域,双方打通了宇视的人脸识别终端和钉钉生态,提供智慧考勤和智慧测温功能,整合钉钉的组织在线能力及生态资源,实现智能考勤和智能防疫等功能。

▲四个领域的解决方案
在大会后,宇视总工朱兵对智东西说,“云疫宝”和“复学保”是基于疫情的状况紧急推出的解决方案,在疫情后这两个方案会分别升级为“护居保”以及“护学保”。
“护居保”是适合于社区的一种解决方案,在提供测温功能外,还会添加一些有关视频的增值服务,可以用于长租人口及外来人口管理、不文明行为识别等场景。
“护学保”则更针对普教行业,朱兵说健康管理是一个常态化的需求,“护学保”未来可能会把测温作为一种常态化的健康管理手段。同样地,也会有一些视频管理的手段应用于这个场景,比如人脸识别打卡等就包含在“护学保”的覆盖场景内。
二、视觉数据服务挖掘图像信息,成为城市大脑核心引擎
2019年10月,宇视科技发布的AIoT技术架构集成了阿里云的核心能力。在产业和生态方面,宇视已经和阿里云6大部门就方案和中台能力实现合作对接。
宇视C-Marketing总裁张晓琳说,宇视阿里双方共同构建的AIoT技术架构还在持续改进和完善,其中的VDS视觉数据服务能力更是成为了宇视的核心竞争力之一。
宇视告诉智东西,VDS视觉数据服务是一种数据服务,基本原理是基于已有的视频管理图像数据,通过视频图像结构化、大数据等技术,获取视频图像中的人、车、物等各种目标信息,通过比对、搜索、建模的方法,深度挖掘视频图像的数据价值,服务于社会治理、交通、城管、社区、环保等各种场景应用。

▲阿里宇视共创的AIoT智能新架构
张晓琳说,城市大脑是新一代信息基础设施的最佳实践,双方共创的VDS视觉数据服务是城市大脑中枢的核心能力引擎之一。
传统的交通基础设施也因为新技术的赋能而转型升级。在道路交通领域,宇视通过整合阿里云和高德的能力,将定点数据与浮动数据相结合,实现更精准的交通态势感知。

因为是服务器识别,看看有没有手机联网。
云视讯是以云计算为核心,服务提供商建设云计算中心,企业无需购买MCU,无需大规模改造网络,无需配备专业IT人员,通过租用服务的形式,实现在会议室、个人电脑、移动状态下进行多方视频沟通。

第一看看人脸识别系统有没有活体检测功能
活体检测功能,顾名思义,就是判断当前人员是否是活体生物的功能。活体检测分为合作型和非匹配型。合作的形式是人们按照要求做指定的动作。比如一眨眼,非合作形态不需要做任何动作。一般来说,不搭配可以和不协调搭配使用。毕竟人总是懒惰的,但是非匹配对人脸识别通道系统的硬件和算法有一定的要求。
第二看看人脸识别系统能否应对复杂场景
场景和人都在变。人脸识别车道系统必须能够考虑环境变化、人员变动等突发情况。为了应对复杂环境,采用的人脸识别技术必须支持强光、弱光、夜间背光等多种复杂环境,能够检测正面、侧面等多种角度的人脸位置。只有这样,才能满足访问控制的需要,也才能提高人脸识别通道系统的效率。
第三,看人脸识别系统能否升级旧车道系统
能够直接对成人人脸闸机系统进行升级改造,不仅可以节省整个闸机系统所付出的昂贵成本,还可以节省材料,保护环境。旧的门制如果不能改造,新的门制一旦定下来,旧的就只有扔掉,卖掉,废除的命运。
第四,看本地是否部署了人脸识别通道系统的算法
一般来说,人脸识别渠道系统中的人脸识别算法会部署在云服务器上或者本地。如果部署在云端,对闸机系统的硬件配置要求不高。有些人的人脸闸机系统为了降低硬件成本,会把算法放在服务器上。这样做的后果是,一旦遇到停电,网络等突发情况无法通过人脸识别,可能会丢失数据。最好选择本地机器中的人脸识别算法。即使离线,也不影响使用。它还可以保护本地数据,避免数据丢失。


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