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江西人脸识别门禁自进化以及智能支持实现

江西人脸识别门禁基于工业互联网,面向地铁运营“数字化、智能化、网络化、协同化”的需求,构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系,由边缘计算平台、技术中台、业务中台、数据中台、AI中台及智慧应用构成。其为地铁OT和IT的连通、地铁企业和上下游企业数据和连接打通、设备设施的全生命周期管理和智能运维等提供了基础,通过自感知、自记忆、自认知、自决策、自进化以及智能支持实现地铁运营的全面智能化。

9月9日,在江西落成的全球首座AI智慧车站——天河智慧城示范站正是以江西人脸识别门禁构建智慧地铁运行生态,以AI实现精准便捷安全的乘客服务,实现车站的全息感知、全景管控、智能分析、主动进化,进而打造出一个具有未来感的自主服务、自动化运行的无人值守智慧车站。

***科技主办的专场分论坛上,邀请了智能交通的领导、知名专家学者、企业高层等,研讨面向未来的智能交通发展趋势。



论坛上,***院士带来了《从心出发•用智慧服务出行》的演讲。表示,在限流、安检拥挤、线路站点多但买票复杂、动线不流畅的现状下,可以应用大数据+人工智能技术,为地铁提供更优运营方式和用户管理策略服务,让出行变得更便捷。

国外首席科学家,国外滑铁卢大学认知自动驾驶实验室主任教授在《面向未来混合交通的平行认知自动驾驶》中表示,未来几十年趋势,应该是混合交通,即以人为驾驶与无人驾驶共享交通。曹教授表示,面向未来的认知自动驾驶研究,主要实现无人驾驶拟人化的驾驶和礼貌驾驶,以及对时空路权的认知,从而实现在混合车流下进行正常的驾驶。

智能产品质量评价与可靠性保障技术工信部重点实验室副主任、工业和信息化部电子第五研究所车联网创新团队负责人博士则认为,虽然车联网、无人驾驶产业发展迅猛,但安全保障的机制、标准以及法规不健全。基础设施、5G设施升级改造刚刚开始。因此,需要加强核心技术的提升,并推动新能源汽车大数据以及车联网的管理平台建设。

排除将所有数据统一上传到一个综合平台分析造成的带宽需求紧张的问题,也可以考虑通过在边缘端建立分布式网络节点的手段,通过不同区域间安防监控信息以及资源协同分配的形式开展城市安防治理。但是这却又会在不同程度上牵扯出不同监控层级之间信息分层断带,信息传输效率低,资源利用调度不合规等问题。

毫无疑问,智能安防的进一步发展对网络通讯技术的信息传输带宽、速度、时延等方面都提出了更高的要求。而从设定之初,5G技术便被定义为面向超高速、高可靠、低时延等特性而开展研制,系列特性恰到好处的满足了新一代智能安防发展所提出的诉求。

与前四代移动通讯技术不同,此次5G技术的不仅专为移动通讯而设定,在5G被定义的三大运用情景当中有两个主要的运用情景是面向于物联网运用。物联网需要连接更多的感知节点,而且所需面对的运用场景也更加的复杂多变。基于此,5G网络架构在设计过程中便在软件层面采用了大量的云和网络虚拟化技术,这一举措有效解决了物联网在面向运用的过程中通讯传输层面的系列问题,使得5G技术在设置之初就具备了面向物联网运用的特性。而智慧安防作为物联网最主要的一个运用场景,所以其与5G技术的结合也便成为了顺理成章的事情。

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