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2018年安防技术发展趋势

2018-07-07 15:02:16 来源:

TAGS关键字:艾崴安检 安检新闻

[摘要]现今技术日趋成熟,创新科技的未来发展无远弗届,使得消费应用不断往商业应用前进,企业必须竭力寻求能为客户增值的各种技术。

 r57安检之家

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现今技术日趋成熟,创新科技的未来发展无远弗届,使得消费应用不断往商业应用前进,企业必须竭力寻求能为客户增值的各种技术。展望2018年,我们归纳几种将对 安防 业产生影响的技术发展趋势。r57安检之家

1、向边缘发展r57安检之家

物联网与云计算近年来逐渐为人们所熟悉,虽然为企业与消费者带来益处,但同时也产生一些影响:从联网设备向数据中心传输以便处理和存储的数据量飞速增长,所需的相关带宽也日益增加。而边缘运算可以在靠近数据源的网络「边缘」执行数据处理任务,便能显著降低传感器、设备和数据中心间所需的带宽。边缘运算的进一步发展也与数据的完整性和隐私等问题关系密切:在数据传输到数据中心前,透过网络边缘设备对数据进行匿名和加密,可以有效地解决这些问题。r57安检之家

随着网络摄像机、音频和其他传感器(网络边缘设备)越来越先进,质量也越来越好,云计算和边缘运算的平衡势在必行,如此才能提供精确、可靠和可用的数据。r57安检之家

2、云到云r57安检之家

尽管存在如前述的边缘运算发展趋势,但云计算仍在IT基础架构中发挥重要作用。不过,虽然云计算给人以单一实体的印象,然实际上全球有许多「云」广为人们使用。随着越来越多的企业开始提供建基于云端的服务,云生态系统逐渐成为用户首选,而非传统的内建系统。r57安检之家

在云端进行整合可以大幅减少所需的内部IT服务,而透过丰富的服务API,可以设立和布建来自于多家供货商的进阶复合服务,包括数据分析、内容管理和储存,从而缩短上市时间并快速扩大规模。提供云端服务的企业组织应该抓住这个机会,透过整合相关服务,为客户和合作伙伴增加价值。r57安检之家

3、深度学习与机器学习r57安检之家

目前我们已开始实现 深度学习 和 机器学习 架构的所有优势:拥有海量的数据可供分析;拥有强大的处理能力,能够在合理的时间范围内完成分析;拥有先进的算法以及大量案例可供借鉴。当某些非凡的 深度学习 应用与图像解读、语音识别和决策支持互相关联时,安防 领域的分析潜力便不言而喻。r57安检之家

在相对较基础的层面上,深度学习应用将可改善视频运动检测、人脸识别、个体追踪和误报控制,能有助于系统的设计、配置、优化和设备管理。此外,预测分析也将迎来前所未有的机遇,最终能够预防各种事件的发生,包括恐怖攻击、滑倒与坠落事故、交通问题和入店行窃等。r57安检之家

4、个性化与隐私r57安检之家

提供高度个性化的服务是深度学习的潜在应用之一。设想在某个零售环境中,顾客进店时进行人脸识别,而商店基于顾客过去的购买、偏好、甚至最近的浏览历史,可将相关产品讯息推送到他的移动终端。但与此同时,这样的例子也涉及人们对隐私问题的担忧,以及对企业和其他组织机构如何使用个人资料/数据的担忧。r57安检之家

在欧盟, 推出的「通用数据保护条例」(GDPR,2018年5月全面实施)统一保护欧盟范围内的个人数据,无论其数据在哪里保存或使用。不管是受到立法的鼓舞抑或仅想做正确的事,在日益增加的个人化服务下,个人数据和隐私保护之间如何取得平衡,将是所有企业组织在新的一年必须要走的钢索。r57安检之家

5、网络安全r57安检之家

网络安全的持续强化是一项永无止境的任务,网络犯罪分子拥有充足的资源,且绝不会停止寻找任何新技术漏洞的脚步。尤其物联网使联网设备的数量呈指数级增长,潜在的网络安全问题也会曝露,若不加以解决,除设备入侵外,更可能导致代价高昂的停机。2018年无疑将会面临更多的网络威胁和攻击,企业应心怀警惕,持续修正、确保修补程序的落实。r57安检之家

6、通过平台实现物联网的全面优势r57安检之家

物联网现今所遇到的问题,在于要想扩张、收集和分析数据,以及有效地管理网络设备,就必须使用可扩展性的架构。物联网平台允许不同节点供货商的设备共存并交换信息,透过现有的网络基础设施形成智能化系统。许多企业,包括根基稳固的技术供货商和新的市场进入者,都是通过平台来支持物联网设备,而其成熟度也会在新的一年中进一步提高。然而,不管是新的国际标准或事实标准在未来都同样重要,有助于实现不同物联网平台间的互操作性,并可真正支持不依赖于特定供货商的系统。

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