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   才能够开发出一系列的智能化监控应用设备，因此前端识别技术也就成了AI人工智能的第三个本质技术。大致介绍说明完三种较常见的AI人工智能的安防应用技术内容，接下来我们再进一步探讨AI人工智能在AI安防上的深度技术发展：1、多特征识别技术一般在大量影像数据资料下，想要从历史和即时的影像资料中筛选犯罪嫌疑人有如大海捞针，而多特征识别技术则是透过人工智能的方式，让电脑从大量监控影像中自动识别出嫌疑人，分析资料中的个人特征，然后根据犯罪嫌疑人的特征自动筛选，节省人力物力的同时也缩短犯罪嫌疑人的到案时间。现在部分厂商利用先进的深度学习技术，研发出能够克服光照、天气等不可抗力因素，快速准确地识别出个体人物的各种重要特征，如性别、年龄、发型、衣着、体型、是否戴眼镜、是否骑车以及随身携带的物品等。个体人物多特征识别演算法有着灵活的布建方式，可自订时间轴和识别区域范围以达到快速准确的判别，并利用智能影像分析(IVS)于影像伺服器集群的辅助，对监控系统中几百支影像监控摄影机进行24小时不间断的多特征分析与检索，即时找寻可疑人员，发出预先告警信号。2、姿态识别技术姿态识别技术是指针对个体人物的走路姿势。H3C 交换机，高速转发低延迟，苏州东元服务，保证企业网络通信实时稳定。Firepower 4145防火墙厂家

室外立杆安装全记录身为苏州东元信息有限公司的弱电施工人员，安装室外立杆是保障监控设备正常运行的关键一步，每一步都得严谨细致。安装前，准备工作必不可少。先依据现场环境和监控需求，确定立杆的安装位置，同时检查所需材料和工具是否齐全，像镀锌钢管立杆、混凝土基础配件、膨胀螺栓、电焊机、水平仪等。此外，还得留意天气状况，避免在恶劣天气下施工。正式安装时，先进行基础施工。在选定位置挖出合适尺寸的基坑，放入钢筋笼，再浇筑混凝土，确保基础牢固。待混凝土凝固达标后，开始立杆作业。用吊车或人力将立杆竖起，放入基础预留孔，使用水平仪调整垂直度，误差控制在极小范围内，接着用膨胀螺栓将立杆与基础固定。立杆固定好后，在立杆上安装各类设备支架，比如摄像机支架、防雷器支架等，确保安装牢固且位置合理。随后，将监控设备、防雷器等依次安装在对应支架上，连接好各类线路，包括电源线、信号线等，线路要做好防护和整理，避免缠绕和破损。完成安装后，进行通电测试和设备调试。检查监控设备是否正常工作，画面是否清晰，防雷器是否运行良好。若出现问题，及时排查解决。当看到立杆稳稳矗立，设备正常运转，就知道这次安装圆满完成。南通华为销售华为防火墙，苏州东元代理，安全策略灵活定制，守护企业专属网络安全。

   这些都导致网络拥塞和低可靠性。3、云端增加了AI功能云端提供了AI和深度学习应用所需的额外数据计算功能。4、边缘系统的优势深度学习和神经网络计算无处不在。它们现在已经在本地计算机，嵌入边缘设备的系统中，甚至云端广使用。边缘计算在视频监控市场中尤为重要，它使系统能够在任何带宽或延迟问题都会限制基于服务器系统有效性的情况下运行。同时，基于边缘的功能还降低了对信息隐私的担忧和对网络连接的依赖。人工智能(AI)是一个计算密集型的过程，无论是在云端还是在本地计算机上，在边缘进行处理都无需集中进行。特别是视频监控摄像机，没有足够的带宽来通过网络基础设施传输视频数据以进行处理。全球一半以上人口密集的地区互联网速度低于8mbps，这肯定无法处理新智能应用所需的数据水平。延时是采用边缘智能的另一个优势。目前，大量的应用越来越要求很小甚至没有延时(小于200毫秒)，并且将数据传输到其它地方再进行处理则需要花费时间。边缘计算还可以确保数据更加私密，而不是将数据留存在私有云或公共云中，甚至本地存储。更高的计算能力和边缘嵌入式系统的效率为具有智能的物理安全设备铺平了道路，远远超出了业界现在使用的范围。

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