在數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)類型呈現(xiàn)多樣性,有視頻、圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),有文本、日志等半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),也有位置信息、過車記錄等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。如何對如此龐大且類型多樣的數(shù)據(jù)進行分析處理,如何將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如何深入挖掘并有效利用這些大規(guī)模數(shù)據(jù),已經(jīng)超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理軟件的能力范圍。
在所有垂直行業(yè)中安防行業(yè)是最難將原始數(shù)據(jù)向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的領(lǐng)域:一方面,安防領(lǐng)域中的拍攝環(huán)境復(fù)雜多變,且數(shù)據(jù)存儲質(zhì)量參差不齊;另一方面,信息價值呈冪律分布,最具價值、有效的信息可能只分布在一個極短的瞬間;并且安防行業(yè)數(shù)據(jù)體量也是超乎想象。
所以,對于安防行業(yè)而言,數(shù)據(jù)的魅力在于“有用”,價值含量、挖掘成本比數(shù)量更為重要。
數(shù)據(jù)堂視頻結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理技術(shù)
(目標(biāo)自動預(yù)識別,精確標(biāo)注和跟蹤,以及對人、車屬性更細致的標(biāo)注。)
數(shù)據(jù)堂在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)云服務(wù)等方面擁有國際領(lǐng)先的自主核心技術(shù),開發(fā)出基于“Human-in-the-loop人在回路”人機交互參與的人工智能數(shù)據(jù)加工平臺,即數(shù)據(jù)預(yù)識別技術(shù)。在實際的數(shù)據(jù)處理過程中,大量數(shù)據(jù)可以運用自動標(biāo)注系統(tǒng)進行標(biāo)注,再由人工進行補充測試篩查,顯著的提高了數(shù)據(jù)處理效率和數(shù)據(jù)質(zhì)量。解決迫在眉睫的數(shù)據(jù)需求。
隨著智慧城市的快速發(fā)展建設(shè),對智能安防技術(shù)的要求也在不斷提升。通過人工智能對身份、物體進行識別,智能安防技術(shù)可以實現(xiàn)及時發(fā)現(xiàn)犯罪嫌疑人、恐怖分子或危險物品等安全隱患。數(shù)據(jù)堂通過對城市范圍內(nèi)車輛、道路、室內(nèi)監(jiān)控、事件監(jiān)控、場景監(jiān)控、防暴恐等數(shù)據(jù)服務(wù),可以幫助智能安防技術(shù)趨向成熟,發(fā)揮更大的價值。
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