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智慧城市市场将达20万亿,联网报警业如何分杯羹?

时间:2017-11-14 16:03:32 来源:中国安全防范产物行业协会 作者:未知

内容摘要:随着智慧城市试点(双试点)及落地的推进,提出智慧城市建设的城市数量已超过500个,市场规模超过6万亿,预计未来5年的复合增长率将超过30%,2021年的市场规模有望达到20万亿。那么,面对如此大的市场蛋糕,传统的联网报警(服务)业如何才能有效切入并分一杯羹?

随着智慧城市试点(双试点)及落地的推进,提出智慧城市建设的城市数量已超过500个,市场规模超过6万亿,预计未来5年的复合增长率将超过30%,2021年的市场规模有望达到20万亿。那么,面对如此大的市场蛋糕,传统的联网报警(服务)业如何才能有效切入并分一杯羹?

城市建设已经开始从平安城市发展到智慧城市,智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息,从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。其实质是利用先进的信息技术,实现城市智慧式管理和运行,进而为城市中的人创造更美好的生活,促进城市的和谐、可持续发展。

数据显示,中国100%副省级以上城市、89%地级及以上城市、47%县级及以上城市都在推进智慧城市建设。“十叁五”期间,我国还将开展100个新型智慧城市试点工作。作为智慧城市建设的有力支撑,联网报警服务有着非常重要的地位和作用,其在智慧城市建设中的发展应用将大有前景。

一、联网报警技术在智慧城市中的应用现状

智慧城市发展需要经历四个阶段:数字化、网络化、智能化、智慧化。随着人工智能和物联网的蓬勃发展,智慧城市已经从表面的智能化,开始向智慧化发展,与此同时,联网报警技术已经从单一服务于个别企事业单位、个别个人商铺,开始向大联网方向发展。目前已经在公安实战应用化系统、交通管控等各大系统中开始逐步融入智慧城市的建设中。

在公安实战应用中,人脸识别智能监控报警是目前已经采用的技术手段之一。采用人脸摄像机对接后台人脸识别系统,在重要卡口、重点区域部署,基于公安八大库对比,生成相应对比数据,识别人员是否需要报警。这样的报警应用已经脱离了狭义的联网报警范畴,是一种智慧化、高度网络化的、全国联网对比的报警系统。部分地区也同时在联网报警公司运营过程中开始逐步采集人脸,通过与公安系统内相关数据的对比,为联网报警运营公司提供更加可靠的报警防护技术手段。

在智慧城市服务民生方面,智慧社区联网报警应用已经从单一防盗手段,发展成智慧社区全方位的居家服务报警技术。如在居家养老服务报警中,老人佩戴配套的传感器,以手环、戒指、项链、腰带等形式,可以穿戴在人全身的各个运动部位,一抬手、一踏步都会将信号传输到终端,就可以看出穿戴者是在走路、跑步还是摔倒了,为居家养老提供重要的智慧判断依据。

二、联网报警技术对智慧城市发展的重要性

当前,联网报警已经广义上融入了智慧城市的建设当中,从服务于政府职能部门、案件破获、交通管制、大数据应用到服务于市民日常生活、居家养老、智能楼宇、停车管理等,已经多角度、大范围、智慧化地让联网报警技术成为智慧城市管控重要的一个环节。下面我们分别从城市安全角度和民生服务角度来切入分析联网报警技术对智慧城市发展的重要性。

1.城市安全—联网报警大数据

报警系统是平安城市建设的重要组成部分,大数据使平安城市向“智慧型”城市转变。随着大数据的逐渐发展,在治安防控、刑侦办案中出现了更多创新型的应用。大数据在视频研判过程中可用于对视频进行调阅处理、智能识别、车辆研判、线索查找、轨迹刻画、案情分析以及建立视频信息、案件信息和空间信息的关联应用,打造极具生命力的公安联网报警服务,有效支撑公安“维、指、打、防、管、服”六大核心业务。其主要体现在两个方面:

首先,办案警务效能极大提升。通过联网报警大数据,可以在时间域或空间域对比搜索线索,用专业的算法工具把需要的数据提取出来,并将分散的数据集中化,在海量数据下再行清除噪声。同时将被动的人工对比工作升级为自动化对比,将事后破案上升为事前预警报警。所以在智慧城市的系统建设中,已经从原先的“看得清、看得明、可破案”向基于大数据的“找得快、找得准、可预防”转变。

其次,事后取证报警向事前预防预警转变。当前拥有了大量的数据采集,但都是用于事后取证,显然在报警期间无法对犯罪预防起到积极的作用。而基于预警的大数据事前防控,可以对城市的犯罪做出趋势研判、预测分析,基于这些分析结果,可以有目的地部署警力,这样可以在有限的人力下有效降低城市的犯罪率。

2.民生服务—智慧社区联网报警应用

通过移动互联网将社区智能硬件、用户及商户础笔笔、室内对讲设备、物业管理系统紧密连结在一起,将报警应用于家庭及社区防盗、家宅防火报警、防水预警、防煤气泄漏预警等。从小处看,一个家庭的火灾仅仅是单点发生,但是在没有服务于民生的智慧社区联网报警前,往往也会由于报警不及时而殃及左邻右舍。更有甚者,当发生煤气等泄露时,往往造成更加大的关联灾害。在接入联网报警技术时,基于物联网、移动感知、人工智能等方法后,可以有效将各种灾害控制在小范围内。甚至使用人工智能技术直接分析研判是否有发生相关灾害的可能,在灾害前期就排查隐患,消除隐患,极大地保护人民群众的生命财产安全。

叁、联网报警技术在智慧城市中的应用难点与瓶颈

诚然,我们分析了联网报警技术在智慧城市中的成功应用,但是在面对城市逐步变大、数据采集源头更多、数据呈现海量发展趋势的同时,联网报警的具体应用也遇到了相应的瓶颈。

第一个瓶颈是如何从非结构化的数据中提取结构化的数据出来进行分析。

非结构化数据是数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,或不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据,这些可能是不能理解和不能处理的。

结构化数据也称作行数据,是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据,严格地遵循数据格式与长度规范,主要通过关系型数据库进行存储和管理,是可以理解和处理的。比如在视频里有几个活动目标、是人还是车。如果是人,身上穿的是什么样的衣服;如果是车,车牌号是多少、什么样的品牌型号、颜色、行进速度、方向等数据,这些都是可以转化为结构化数据为人所用。

智慧城市中联网报警的数据很多涉及到视频数据,而视频数据本身是不能够被结构化的数据,也就不能被计算机直接所处理。所以摆在技术人员面前的课题是如何把视频数据转换成计算机能够处理的结构化或者半结构化数据。

第二个瓶颈是寻找联网报警中数据之间的关联和价值。

在这些存储的数据中,包括平安城市、公安行业中每天产生的海量数据,如通话数据、微信数据、短信数据、旅业数据、航空数据、公路铁路票务数据、银行账务数据等,通过数据清洗和数据关联后,可以为很多案件的侦查提供有价值的线索。

现在技术需要攻克的难题就是能不能把这些数据通过相应的工具模块,通过大数据技术把原来被忽视的数据信息关联起来,找到或提取这些数据之间的相关性,结合人工智能技术及时进行预警工作。

联网报警技术已经同步随同智慧城市建设将人工智能融于其中,面向智慧互联网时代,大数据检索分析系统采用的深度学习算法利用用户行为样本进行训练,多层数据的交替验证、学习,从而提高预警的准确度,全方位为智慧城市建设提供重要技术手段。

结语

智慧城市的建设已经离不开联网报警技术的有力支撑,同时离不开人工智能技术的大力发展。我们有理由相信,联网报警将向着智能预警方向发展,建成后将有效提高城市的智慧安防能力,实现社区管理、政府职能以及社会服务的智慧化。
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