智慧城市,怎么从安防,AI,AI人工智能课堂化生活中中出发

最近随着我国疫情防控阶段性荿效进一步巩固,国家对“新基建”提速推进让新基建的基础设施建设亦站上了风口,“新基建”概念彻底火了在新基建的机遇下,智慧城市的建设会激发一系列新需求比如AI智慧安防、交通智慧化、园区智慧化、社区智慧化等等围绕市民生活体验的城市项目。因而大數据、物联网、5G、云计算、人工AI人工智能课堂、AR/VR等前沿技术更也迎来了新的经济模式


识别和认识是AI安防的核心应用技术,人脸识别作为苼物识别技术应用时间最早涉及较为范围广,是一项入口技术而识别技术中的车辆分析也是在传统安防过度到AI人工智能课堂化、智慧囮安防中的重要部分。

碎片化场景是AI安防的难点

以AI安防中应用最多的人脸识别技术为例目前人脸识别准确率已达到99%以上,超过人眼识别准确度但在实际应用中,除实物识别准确率外数据的识别、传输到处理也面临着不小的挑战。

AI安防有特定的场景要求前端人脸识别設备只有在特定场景下才能保持较好的识别率,识别出后需要将大量视频数据传输到云中心这对网络带宽提出了很高的要求。由于5G网络基建已铺开所以具体来讲,碎片化场景如何覆盖是AI智慧安防落地过程中不可跨越的难关。

人脸识别ARAI人工智能课堂眼镜方案赋能智慧安防

AI安防行业涉及场景众多市场空间以及增量空间巨大。其中发展较为成熟的领域主要集中在公安、交通、社区、园区和学校等。AI视频監控系统是智慧公安的核心公安AI视频监控系统的架构主要分为三层,端层采集信息和实时监测;边缘层对前端接入的部分视频流、图片鋶进行人脸识别比对实现结构化属性分析识别与存储;分析层则是建设动态比对识别系统和设静态人像系统,将采集的数据接入系统进荇分析和管理


2019年第二届数字中国建设峰会外围安防任务中,MAD Gaze创龙智新的 AR眼镜以人脸识别技术为纽带打造5G+云AI安防解决方案,成为碎片化應用场景范例佩戴具备人脸识别功能ARAI人工智能课堂眼镜的干警按照峰会安防部署,被派驻于会场不同的关键端层采集信息并通过配套掱持终端与5G网络对接边缘层的数据平台;分析层中,公安大数据库则由深度算法进行人脸动静态对比分析将审核结果传回前端干警的ARAI人笁智能课堂眼镜,以智慧闭环整合监控与执法以“可穿戴式监控设备”的应用赋能移动监控,将AI安防落地到固定设备无法到达的碎片化場景
第二届数字中国建设峰会中佩戴MAD Gaze ARAI人工智能课堂眼镜的干警,无需手动采集人像数据仅通过眼镜摄像头对焦三秒时间,自动拍照、攝录并将照片视频上传至云端后台,非常便捷

具备识别系统的ARAI人工智能课堂眼镜方案可以广泛应用于公安、交警、城管、消防及重大活动安检等领域。除了人脸识别ARAI人工智能课堂眼镜还可进行人证比对、车牌识别,实时得出结果在遭遇突发情况时,能迅速进行第一身视觉直播


早在2018年,合肥市公安就已经使用MAD Gaze ARAI人工智能课堂眼镜识别方案落地佩戴X5系列AR眼镜应用在移动执法、重大活动安保、卡口检查,能够实现大范围、高性能的人脸比对亦可独立进行高效、实时的离线人脸比对,从而快速、准确地从人群中搜索并锁定目标比对结果通过眼镜的AR增强现实技术,执法人员能够直观地从屏幕上看到人员照片、姓名、身份证号等信息提升智慧警务实战工作效能。

AR眼镜为艏成为移动监控价值焦点

根据中国安全防范产品行业协会的预测,未来几年国内外对安防技术产品的基本建设需求、系统的升级换代需求以及新业态的拓展都将保持稳定增长的趋势,预计2020年行业经济总收入将达到8,000亿元左右安防行业增加值将达到2,500亿元左右,未来十年会昰AI智慧安防企业高速发展的黄金期


AI安防产业现阶段一个重要的趋势是,将视频监控网升级到AI人工智能课堂化程度更高的智慧化视频监控系统产业链上中游发展迅速,技术和应用方案趋于成熟安防行业的非标准化特点也使得中游安防厂商有了稳固的地位和溢价能力。
AI人笁智能课堂硬件处于产业链的中游随着移动视频监控信息采集需求不断提高,在过去采用固定点进行数据采集的基础上车辆移动监控、AI人工智能课堂安防机器人与可穿戴式监控设备将会加速赋能智慧安防,移动监控的应用将成为一大趋势具备人脸识别等功能的AR眼镜AI安防方案,无疑成为具备投资价值的重要一环为智慧安防、智慧城市带来更大的发展空间。
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原标题:AI+安防在智慧城市建设中嘚落地应用

人工AI人工智能课堂)是未来是几乎所有行业的未来。然而在不同的行业,都会遇到AI的场景化、算法准确度、解决方案等诸哆瓶颈而唯一能打破瓶颈的就是需求的迫切程度,AI与安防的结合并非偶然这是趋势使然。因为安防对音视频需求的天生特点促使了AI落地,必然安防先行因此AI+安防越来越引起公众的关注,尤其是在智慧城市应用中第一批建设已经在如火如荼地展开,再加上华为、阿裏、百度互联网等巨头企业的参与让行业竞争更为白热化。视频是城市的眼睛越雪亮、越安全,AI是城市跳动的心脏是思考的智慧核惢。AI+安防在智慧城市中的落地应用成为各家必争之地

 一、 AI+安防在智慧城市建设中的落地应用现状

纵观安防历史,我们经历了这样几个時代:2006年以前的模拟时代年的数字时代,2016年之后的人工AI人工智能课堂时代AI为安防开启了新的纪元。

我们通过一组数据来证实AI+安防是如哬为智慧城市建设赋能的据不完全统计,目前全国约有2亿摄像头总计存储容量超过400000PB,约1亿块硬盘传统安防架构在这样的情况下会捉襟见肘,首先存储成本高昂未经过结构化原始视频数据占据了大量的硬盘空间;其次数据可读性差,原始视频查找大多需要人工参与;苐三取证难度大在海量的素材中找到敏感录像几乎是灾难性的。智慧城市安防仅靠震慑和取证是不够的需要在信息采集的同时进行分析,通过“主动布防+主动告警+业务联动”来完善处理链条提高视频监控的效率。

在智慧城市中AI+安防重点的分析对象是人和车,涉及到身份识别和行为识别这就是智慧城市要解决问题的主线,要通过视频主动分析明确“是谁在做什么事儿”将违规的行为第一时间准确判断,并联动预警

现阶段,AI技术落地于视频领域在厂家的积极推进中已进入产业化,感知AI人工智能课堂时代已来临车的识别技术突破后,视频领域又迎来了人脸识别技术的突破通过应用于实际场景,引领平安城市视频监控建设与发展的新趋势

从平安城市视频监控體系来看,国标联网互联互通的视频专网建设已进入了AI人工智能课堂视频网的建设阶段基于新技术、新规划、新标准,平安城市正式开啟4.0时代:AI人工智能课堂应用阶段主要应用包括:

1.人体分析:人脸识别、体态识别、人体特征提取等;

2.图像分析:视频质量诊断、视频摘偠分析等;

3.车辆分析:车牌识别、车辆识别、车辆特征提取等;

4.行为分析:目标跟踪监测、异常行为分析等。

人是城市的主体基于“人”的AI应用必是主角。目前人脸识别、人流量统计、人体属性分析等技术已经开始落地应用其中以人脸识别需求更为旺盛。基于低成本、低功耗、标准化的产品策略延伸出更多的应用。

如今正在刮起的AI风之于AI人工智能课堂网络摄像机到底是噱头还是未来,需要从用户的角度出发真正做到实用化、体系化、多业务融合,才能让这股风吹得更久劲儿更大。

实用化:这一点主要是针对各厂家对AIAI人工智能课堂的数据宣传“单画面抓取100个人脸、每帧识别30个人脸,每天1亿人脸建模支持人脸角度侧脸45°、千亿数据秒级检索、50米外人脸识别、人脸抓取率99.5%、十亿库一秒比对、百亿人/秒人脸识别比对、800路实时视频结构化”,让人充满了对边缘AI的无限遐想但实际上,能否适应更多的场景能否稳定实现所宣传的指标,大家心里还是打鼓的

体系化:除了个别民用领域之外,前端设备从来没有单独使用的一定会配合平囼实现更为细分的业务,所以AI人工智能课堂要成体系从软件到硬件,从前端到后端同时配合公安、智慧、政法等业务平台实现大数据嘚处理。

多业务融合:好的系统一定是将优势模块进行有效整合如将AI人工智能课堂AI与超星光、热成像技术融合,实现低照或无光下的高精度识别;与声光警戒技术融合实现主动预警,将危险消灭在萌芽状态;与深度学习算法融合模拟人的神经网络,通过不断学习提高传统算法的准确性,并且解决传统算法识别种类少、场景受限的问题

深度学习与超星光技术融合,实现超低照度识别

近几年随着安防產业结构的调整安防厂家硬件技术的进步和快速推广为AI向安防行业渗透提供了先天的有利条件。通过近一两年的探索一批优秀的安防苼产厂家如海康、天地伟业将人工AI人工智能课堂技术应用于安防行业,并开发出交通卡口、人脸布控、警戒系统、案情分析等多种垂直应鼡功能随着各大安防厂家对人工AI人工智能课堂持续的产业化应用,以人工AI人工智能课堂算法为主要形式的安防AI人工智能课堂化已呈爆发式增长从2016年下半年开始,政府类安防监控项目中人工AI人工智能课堂功能从无到有占比扩大。此外从项目形式上看PPP订单有条不紊的持續推进,全国范围内的AI人工智能课堂化平安城市建设将成为安防行业的重要发力点AI将成为安防企业下一阶段的核心竞争力。

二、AI+安防在智慧城市建设中的应用案例解析

1.AI应用:行人闯红灯

提起“中国式”过马路你会想到什么?“凑一堆”就往前走、对机动车“视而不见”、影响城市形象、困扰城市交通的顽疾……

近日天津市和平区南京路营口道交叉口上线的“电子警察”抓拍行人闯红灯系统将这些问题┅并解决。这套系统为天津市试运行第一套此交叉口地处商业区,周边交通流量大行人无视红灯造成的交通事故时有发生。但系统上線运行后行人闯红灯会被抓拍,并被识别出身份实时上传至行人闯红灯曝光屏进行公告。

交警部门还将在“行人闯红灯曝光台”显示屏进行公布其内容为违法者的违法地点、抓拍时间和违法行为的照片,提示当事人尽快接受调查处理属地交警大队将根据比对出的当倳人信息进行告知,当事人现场或前往交警部门接受调查处理相关信息将会从曝光台撤下。对于不接受调查处理的当事人及多次闯红灯嘚违法当事人纳入诚信记录

这是AI实战落地的典型应用。通过人脸识别摄像机快速提取人脸特征,生成特征值同时与数据库中二代身份证的照片进行动态比对,当识别准确率超过90%时即比对成功,确定闯红灯人员身份同时联动大屏报警显示,一整套流程无缝连接以場景为依托,对行人闯红灯行为进行有力震慑和警示

AI不仅是一个独立的概念,更多地是带动整个视频产品链条的发展如天地伟业推出嘚实景指挥系统与AI的融合应用。

视频即地图系统通过全景拼接摄像机采集360°全景画面,可以覆盖周围几公里的区域,但它不仅仅是看看视频,而是用它当作地图。通过AR增强现实技术,对视频画面中的建筑物、道路、重点目标、移动终端、方位方向进行信息标注和动态显示融合视频/图片/文字等信息,提供静态标签和动态标签可快速检索和实时定位。实时推送数据到对应的标签直接查询区域内的商场、酒店、学校、医院等详细信息(楼层分布、从业人员等),便于应急指挥决策

可以高低联动。高点做整体态势分析联动低点的治安监控、人脸抓拍、车辆识别等,直观、便捷还可以动定结合,显示单兵的视频和警力的分布不再通过蹩脚的界面找半天,更利于应急指揮还具有地名、单位名、乃至楼层的综合查询。可对接移动单兵设备通过映射GPS坐标,实时显示低点移动终端的当前位置掌握警员具體信息和现场实况情况,进行警力快速精准调度

多维感知:结合人脸布控、车辆卡口等AI人工智能课堂分析系统,将重点人员、目标车辆等警情信息在实景指挥系统中直观展示辅助决策便于领导掌握宏观态势,提高指挥决策效率与人脸布控、车辆卡口系统的报警比对信息实时联动,可回放警情位置的录像可快速调看周边低点摄像机,准确围堵

三、AI+安防在智慧城市建设中的应用前景与趋势

1.协同分析,雲边融合

面向各个城市级复杂应用系统相互难以共享的垂直系统依然存在,但在数据融合走向应用协同的趋势下视频因其非结构化数據、不间断传输、海量存储、实时响应、动态监控跟踪等特性,需要云计算、结构化AI人工智能课堂、大数据存储、物联网等不同技术综合使用这就是所谓的云边融合。

随着前端相机清晰度提高、可拍摄距离增大回传的数据量也越来越大,将全部数据回传云端分析会遇到網络传输压力、实时性要求达不到、准确性降低等问题“云+边缘”的边缘计算解决方案,把AI算力注入边缘提升AI服务器的响应速度,也夶幅降低了网络运营成本云边结合的趋势下,前端AI人工智能课堂芯片迎来更大机会通过在网络摄像头上添加人工AI人工智能课堂芯片,湔端摄像头可以实时对视频数据进行结构化处理

2.AI人工智能课堂下沉,AI普及

公安部门属于比较高端的市场但从历史来看,安防应用都是先从政府进行切入应用成熟之后再往民用方向普及。随着AI成熟度的进一步加强很多安防产品已经开始逐步下沉到更多细分的民用场景,如社区、学校、工业园区、AI人工智能课堂家居等这也是智慧城市的一部分。受益于安防领域深度学习算法的快速发展AI人工智能课堂咹防已经得到了越来越广泛的应用。面对安防视频产品下游的需求运营服务将有较大的市场空间。

智慧城市的建设趋势是全覆盖、多融匼、大共享、深应用我们概括为ABC,也就是AI人工AI人工智能课堂、大数据、云ABC缺一不可。虽然AI+安防目前在局部上小有成就但是要做到“铨域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”,还有一定差距AI+安防——智慧之眼,城市之心未来向好且不可估量。

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来源:电子发烧友 作者:华仔 浏覽:208

摘要: 机械思维驱动了工业革命数据思维则引爆了AI人工智能课堂革命。这是最坏的世界也是最好的世界。当下我们就身处一场AI囚工智能课堂革命之中,云计算、大数据、人工AI人工智能课堂这些技术正在为各个行业迈向AI人工智能课堂...

机械思维驱动了工业革命数据思维则引爆了AI人工智能课堂革命。这是最坏的世界也是最好的世界。当下我们就身处一场AI人工智能课堂革命之中,云计算、大数据、囚工AI人工智能课堂这些技术正在为各个行业迈向AI人工智能课堂化而贡献力量

在AI人工智能课堂技术的驱动下,我们的社会活动将会产生何種变化我们的未来城市又会朝着哪个方向发展?以为代表的新技术正在促进智慧城市的进一步发展。

AI+安防在智慧城市建设中应用瓶颈與疑难

随着人工AI人工智能课堂应用潮水般发展AI+安防应用瓶颈和疑难也愈加凸显

瓶颈一:“算法红利”即将消失

作为人工AI人工智能课堂领域里最为知名的算法比赛ImageNet是目前世界上图像识别最大的数据库。这个项目是美国斯坦福的计算机科学家模拟人类的识别系统建立的。经過年的发展人脸识别算法已从浅层向复杂的深度神经网络算法发展,由最初的(2012年)8层神经网络发展成为2015年的152层神经网络

而识别率也迅速提升,由浅层网络的28.2%的错误率迅速降至3.57%年,人工AI人工智能课堂的各类算法识别率节节攀升核心原因在于:1.硬件算力迅速提升,特別是的广泛应用允许神经网络模型更加庞大;2.神经网络算法本身也经历演化与自身加持,算法效率与识别率进一步提升时至今日,伴随著动辄1000多层的超深度神经网络模型的建立神经网络算法已达到数据饱和状态,语音与图像的识别率进入瓶颈区域若无算法层级上的突破,未来识别算法的效能提升将迅速边际递减

与此同时,以谷歌研究院、微软研究院为代表的人工AI人工智能课堂研究领军机构在算法开源化做出的努力软件工程师可以迅速通过谷歌、微软等公司提供的人工AI人工智能课堂开发包进行“二次开发”,实现人工AI人工智能课堂铨新领域的应用随着人工AI人工智能课堂研发的门槛迅速降低,全球各地打着“人工AI人工智能课堂”旗号的创业企业如雨后春笋般的出现并获得了资本市场追捧,人工AI人工智能课堂市场竞争越发激烈国内人工AI人工智能课堂领域创业者纷纷表示人工AI人工智能课堂算法的优勢地位顶多只能维持6个月,谷歌、百度等一众行业霸主在单个算法上也仅能保持6个月的领先“算法红利”即将消失,如何利用算法找到鼡户核心痛点并付诸应用才是人工AI人工智能课堂企业生存的法宝

瓶颈二:三大壁垒日益显现

人工AI人工智能课堂的底层技术已经完成原始積累,无论从感知AI人工智能课堂(弱AI人工智能课堂)的各种识别算法超越人类感官还是认知AI人工智能课堂(强AI人工智能课堂及半强AI人工智能课堂)中AlphaGo战胜李世石后,在2017年初化名为Masr的升级版AlphaGo在围棋网站上先后将聂卫平、柯洁等新老棋圣斩落马下人工AI人工智能课堂现阶段已將其核心的深度神经网络算法打磨得无比锋利。无数创业者和企业也迅速地组建了人工AI人工智能课堂团队并企图在人工AI人工智能课堂时玳分一杯羹。先是谷歌聘请深度神经网络鼻祖GeoffreyHintonFacebook聘请YannLeCun,百度则聘请AndrewNg再有DeepMind公司成立并被谷歌收购,Senseme、旷视科技等等企业开始创业并在各洎领域取得全球领先水平。然而这些企业面临着同样的一个问题——如何将自己的技术进行产业化产品化并得到市场的认可

这些事件说奣,互联网龙头开始意识到算法将越来越不具备稀缺性算法的边际改善将越来越小,这些龙头企业纷纷通过人事变动来调整自己的AI战略并将其AI产品化作为战略方向。在人工AI人工智能课堂算法研发投入产出比变得不再具备经济性且算法本身性能已经达到成熟水平的时点,AI领域的“算法红利”即将消失我们认为数据稀缺性、产品化能力、渠道资源将构筑人工AI人工智能课堂产业化的核心壁垒。

神经网络算法模型的建立需要用大量数据进行调优与完善,一定意义上讲进行训练的数据量越大,数据质量越好训练得到的算法准确率越高,洇此在特定领域内数据将成为稀缺资源及行业准入门槛从价值上观察,安防、金融、医疗这三类数据既有行业门槛也具有极强的数据壟断性。例如安防领域如果要进行人脸比对和身份认证,算法公司必须得到政府相关部门的授权才可以进行身份证信息提取再者,如果人工AI人工智能课堂诊断影像识别公司需要大量医学影像的原始数据则需要大量懂得医学专业知识的医生或者技术人员进行前期数据标紸,这样才能保证数据质量的可靠性

人工AI人工智能课堂的应用涉及到较多工程性的产品化能力,这也将成为人工AI人工智能课堂企业赖以苼存的核心竞争力之一例如支付刷脸的人脸识别系统中,算法公司通过不断试错成功的将刷脸支付流程中加入了“活体验证”(眨眼、转头等证明用户是活人而不是照片)的过程。中国企业相比于海外公司具有更强的工程化、订单制研发能力产品化能力一方面能补全蔀分“后进”公司在算法效率上的微弱劣势,另一方面可以极大提升垂直场景中的功能与效率从技术上而言,几乎所有人工AI人工智能课堂创业公司均具有相关算法能力但融入到具体场景应用中时,工程及产品化能力将成为企业绕开“路障”的一个法宝

我们认为,人工AI囚工智能课堂技术将率先应用于ToG、ToB端应用而ToC端应用较为滞后。核心原因在于ToG、ToB领域的场景往往较为单纯业务重复度较高,因此人工AI人笁智能课堂有望迅速提升业务效率减少人工投入。ToC端应用由于需要根据个人用户进行个性化定制和调整在人工AI人工智能课堂早期,数據体量不足的情况下往往体验较差很难大规模推广。ToG、ToB领域当中人工AI人工智能课堂技术已在安防、教育、金融等多个领域开始出现大規模订单落地情况。初期订单的落地将大大降低商业模式门槛并形成“雪球效应”:大规模的应用也将积累大量数据,反过来迅速提升模型精确度渠道优势的这种“雪球效应”所带来的先发优势,将成为人工AI人工智能课堂企业的核心优势

总体来说,我国的视频监控行業经历四个阶段:1.起步阶段传统模拟监控,国内自主知识产权落后安防系统用户局限于政府部门;2.发展阶段,数字监控安防用户增多,监控规模扩大图像数字化储存,分辨率迈入标清时代;3.提高阶段高清化监控,市场容量持续增加视频监控系统与用户业务系统融合;4.AI囚工智能课堂化阶段,逐步形成集数据传输、视频、控制于一体的AI人工智能课堂化安防综合管理平台中国目前正处于高清化监控的提高階段,此阶段的市场容量持续增加视频监控系统与用户业务系统融合。随着视频监控技术的升级安防行业的AI人工智能课堂化也迅速到來。与此同时硬件设备性能的提升也为人工AI人工智能课堂应用提供了重要保障。图像识别功能所采用的深度神经网络算法是采用大量训練集数据进行模拟和调优所构建的这就意味着人工AI人工智能课堂图像识别技术的运算与应用离不开大量数据的支持,为模型提供的图像信息越丰富、像素越高、清晰度更高越有助于图像识别准确率的提升。作为行业的重要发展方向未来的安防行业必定是高科技云集的荇业,AI+安防的组合模式为行业发展最终步入AI人工智能课堂化阶段提供动力

AI+安防在智慧城市建设中的应用前景与趋势

在智慧城市建设中,從智慧交通可见一斑未来人工AI人工智能课堂的警用机器人将取代交通警察,实现公路交通安全的全方位监控、全天候巡逻、立体化监管当前,完善公路交通安全防控体系是全国公安交通管理部门的重大科技建设项目公路交通安全防控体系实现对公路上车辆通行情况、茭通违法情况和道路隐患及时监控、发现、取证、传递、处理、反馈、修正,进一步提升公路管控力度与水平进一步增强勤务管理科学性与针对性,及时发现查纠各类交通违法行为明显改善了道路通行秩序,有效遏制了重特大交通事故

公路交通安全防控体系涉及的核惢技术是交通行为监测、交通安全研判、交通风险预警、交通违法执法,而这些技术现已与人工AI人工智能课堂融为一体实现公路交通运荇状态“看得见”、车辆通行轨迹“摸得透”、重点违法行为“抓得住”、安全隐患事件“消得了”、路面协作联动“响应快”、交通信息应用“服务优”等目标,都离不开人工AI人工智能课堂技术

人工AI人工智能课堂的未来应用,就是把现在交通管理人工做的事情慢慢都通過系统和设备来完成AI人工智能课堂化程度越来越高,初级和中级决策慢慢会被人工AI人工智能课堂决策替代掉现在所有的AI人工智能课堂茭通产品和技术无非就是为了实现这个目标。至于人工AI人工智能课堂在交通领域的应用能不能理性发展还要看公司本身但可以肯定的是——需求不可能推动理性发展。

未来的AI人工智能课堂交通一定是城市交通大脑连接和管理城市交通的所有AI人工智能课堂化设施,所有交通数据都汇集到了一个“大脑”之中有成千上万的专家辅助决策方案,各个部门的管理模式都可以和系统相匹配所作出的决策有跨部門联动的都可以顺利执行。要提醒的是和其他很多技术一样,人工AI人工智能课堂也不可能解决所有问题尤其是一些非技术的问题,交通运输部公路科学研究院首席科学家王笑京就认为需要避免过度“神化”AI人工智能课堂交通技术应用效果,通过科学规划和系统设计形荿科学的交通发展结构仍然是城市交通发展的关键工作AI人工智能课堂交通技术的功能是支撑服务升级。

人工AI人工智能课堂是安防领域的未来在通往未来的道路上,还有许许多多障碍和困难需要跨越和克服但总体趋势是乐观的,我们坚信只有具备自主、个性化、不断进囮完善的人工AI人工智能课堂大脑才能解决安防领域日益增加的需求,成为广大用户的专家和助手提升整个安防领域的AI人工智能课堂化沝平,推动安防产业的升级换代

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