科技改变生活 细数2017五大热门技术
2018-01-03
中国安防展览网
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科技改变生活 细数2017五大热门技术
【中国安防展览网 企业关注】安防,一个蓬勃发展的传统产。安防产业的战略转型和深度洗牌正在发生,这是不可逆转的国家战略所造成的改革浪潮。安防产业想要实现长久蓬勃发展,就必须告别过去传统发展模式,注重用新技术新业态全面改造提升传统产业。
科技改变生活 细数2017五大热门技术
当今安防技术大致分为三类:1、物理类:实体防范技术,如门、窗、柜、锁等;2、电子类:电子、通信、计算机与信息处理及其相关技术,如电子报警技术、视频监控技术、出入口控制技术、计算机网络技术等。3、生物类:就是当下热门的生物识别技术,如指纹、掌纹、眼纹、声纹等识别控制技术。今天小编就带着大家细数2017年五大热门技术。
一、人工智能
2017年可谓是人工智能爆发元年,从阿尔法狗让柯洁泪洒赛场,阿里巴巴宣布成立达摩院,到国务院发布《新一代人工智能发展规划》,2017年互联网一直在被人工智能刷屏。人工智能发展的脚步已经势不可挡。
安防企业同样不会错过这“风口”,纷纷加入战局。被誉为人工智能第一“着陆场”的智能安防已经开启新一轮成长周期。海康威视发布“见远 行更远”品牌理念;大华股份聚势AI, 打造视频物联产业新生态;苏州科达陆续发布感知型摄像机、安防大数据平台、海燕、猎鹰等产品;宇视科技以『安防机器视觉+』战略,在智能化产品落地方面持续取得突破等等。安防各企业都在马不停蹄布局人工智能市场。
人工智能在公安行业、智能楼宇、交通行业、工厂园区、民用安防的应用,对安防行业的影响是革命性的,对安防行业的推动力比视频编解码技术、H.265技术、传输高清等技术对安防的影响都大。
二、生物识别
最近几年生物识别迅速发展,尤其是在公安领域取得的成果令人惊叹。生物特征识别技术作为安防行业中的焦点应用,在技术安全与市场应用层面远远优于传统密码、刷卡等方式。随着应用日渐成熟以及消费者认知度的不断提高,未来生物特征识别技术的应用将更加广泛。生物特征识别技术在安防业务领域的应用主要包括考勤设备、物理门禁产品、电子锁具产品、视频监控系统。
据Yole数据显示,全球人脸识别市场规模预计将从2017年的40.5亿美元增长至2022年的77.6亿美元,这期间的复合年增长率可达13.9%。2017年iPhone X的发布将人脸识别推到了一个小高峰,其他生物识别技术也“蹭”热点,火了一波,人们对生物识别的发展和对信息安全的关注已经上升到国民热度。并且,随着公共场所日益增长的监控需求,以及政府部门等各个产业对人脸识别技术的应用增长。
三、深度学习
深度学习是一种数据学习的模式,近年来改进了长期以来的预测准确性标准。芯片、算法和数据支撑人工智能技术在安防行业的应用,GPU、FPGA、TPU等智能芯片大大提高运算效率,深度学习算法增强图像和视频分析的准确率,在解决视频结构化和人脸识别等方面更“智能”。
2017年苹果收购深度学习专利运用在智能家居平台;格灵深瞳运用三维视觉与深度学习推进安防业务;海康威视在森林防火系统解决方案中率先引入深度学习技术等等。除了传统的预测建模之外,它还在语音识别和计算机视觉领域有突出贡献。然而,随着我们迎接新年的到来,事情将变得更加有趣。
四、云
回顾2017年的云计算市场,真是风云变幻,热度不减,看来未来这块市场必将更加好看。2017年可以说是云计算大张旗鼓建设的一年,市场规模不断扩大。
随着物联网时代的到来,2017年全球物联网设备已经达到84亿台,2020年预计有500亿个设备将连接到网络。当数字化背后的基础技术是云计算,随着物联网应用和智慧城市的发展,几乎所有数据都需要连接到云,再通过云端存储、计算,通过网络互相连接。例如在跨省破案时,需要协调公安、交通等不同政府部门的基础数据进行共享,此时就要通过云技术作为支撑才能实现。
在安防行业市场,已经率先展开了对云技术的应用。尤其是在政府的牵引下,公安、交通等行业已有成功落地案例。
五、边缘学习
边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,其功能是就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
根据市场研究公司Research and Markets近日发布的报告,边缘计算的市场规模复合年均增长率高达35.2%。在安防监控领域,边缘计算也孕育着巨大的市场。在2017年,海康威视主提出了“将AI算力注入边缘,赋能边缘智能是大势所趋”的观点;华为发布边缘计算物联网EC-IoT解决方案;大华股份发布大华视频云等领军企业也有跟进部署边缘计算技术。
结语:无论是2017年深圳安博会、十九大还是最近工信部发表的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》,都在大力推崇智能化,今后人工智能、生物识别、深度学习等技术在安防领域有着举足轻重的地位。
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