導(dǎo)言：傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)依賴人工監(jiān)視，缺乏智能分析，效率低下，無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。隨著人工智能、5G、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)發(fā)展，結(jié)合我國(guó)“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略規(guī)劃的推行，各省市已經(jīng)陸續(xù)推行城市視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化升級(jí)改造，其中AI視覺(jué)算法在視頻監(jiān)控智能化升級(jí)方面提供了重要的技術(shù)支撐。一、AI視覺(jué)算法讓視頻監(jiān)控變身“智慧眼”目前我國(guó)已經(jīng)安裝1.76億個(gè)監(jiān)控?cái)z像頭，仍有大量攝像頭未實(shí)現(xiàn)智能升級(jí)，通過(guò)給傳統(tǒng)攝像頭部署AI視覺(jué)算法，能夠有效解放人力，再結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能升級(jí)，從被動(dòng)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題到主動(dòng)感知預(yù)警，大幅提升城市治理效能。AI視覺(jué)算法是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來(lái)的CV模型，通過(guò)SDK或服務(wù)器調(diào)用的方式部署視頻監(jiān)控?cái)z像頭，可以兼容市面上大部分?jǐn)z像頭，通過(guò)多種算法多種組合的方式，智能識(shí)別和分析人的不安全行為、物的不安全狀態(tài)以及環(huán)境的不安全因素，安全事故率降低65%以上，大幅提升安全監(jiān)管效率和質(zhì)量。人工智能也帶來(lái)了一些問(wèn)題和挑戰(zhàn)，如隱私保護(hù)、倫理道德等方面的考慮。浙江數(shù)字化人工智能研發(fā)

視頻監(jiān)控系統(tǒng)AI智能升級(jí)改造的方案已經(jīng)陸續(xù)賦能智慧城市、園區(qū)、工業(yè)、能源、交通、安防等上百種應(yīng)用場(chǎng)景，以下主要列舉三個(gè)案例進(jìn)行分享：1、智慧城市視頻監(jiān)控改造案例視頻監(jiān)控系統(tǒng)在城市社會(huì)治安、安全監(jiān)管方面一直扮演著重要角色，AI技術(shù)的加持進(jìn)一步幫助完善智慧城市綜合治理系統(tǒng)，從市容環(huán)境、日常保潔、道路容貌、住宅小區(qū)、城市綠化、工地、應(yīng)急管理等多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景的視頻監(jiān)控系統(tǒng)入手，對(duì)傳統(tǒng)攝像頭部署AI視覺(jué)算法，智能識(shí)別“占道經(jīng)營(yíng)”、“街道垃圾”、“違建”、等違規(guī)行為，以及“積水”、“井蓋缺失”、“煙火”等環(huán)境的不安全因素進(jìn)行識(shí)別，打造AI智能感知體系，問(wèn)題發(fā)現(xiàn)秒級(jí)推送，提升**服務(wù)和執(zhí)法水平，城市運(yùn)行管理信息化水平。 寧波多模態(tài)人工智能軟件服務(wù)人工智能的發(fā)展涉及機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等多個(gè)領(lǐng)域。

智慧安防AI算法方案。基于AI視覺(jué)分析技術(shù)，支持對(duì)已有攝像頭改造升級(jí)，通過(guò)部署AI視覺(jué)算法，對(duì)人、車、物、環(huán)境等不安全行為或狀態(tài)進(jìn)行24小時(shí)智能化監(jiān)控，可聯(lián)動(dòng)多系統(tǒng)與硬件設(shè)備，統(tǒng)一集中管理，主動(dòng)識(shí)別預(yù)警，防患于未然。實(shí)現(xiàn)事前預(yù)警，減少安全隱患重點(diǎn)區(qū)域智能實(shí)時(shí)監(jiān)控分析預(yù)警，降低危險(xiǎn)事故發(fā)生通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)持續(xù)提升準(zhǔn)確率，提升可靠性，AI賦能安防智能升級(jí)，高效監(jiān)管加快"AI +安防"解決方案規(guī)模化落地應(yīng)用，賦能行業(yè)發(fā)展提升各類場(chǎng)景的智能安防監(jiān)控能力，推動(dòng)數(shù)字中國(guó)建設(shè)

**航司的定制化風(fēng)控方案深入航司細(xì)分場(chǎng)景調(diào)整、融合策略，如常旅客積分、機(jī)票信息盜爬、惡意占座等，識(shí)別惡意個(gè)體，挖掘黑產(chǎn)團(tuán)伙全棧式風(fēng)控保障***高效脫離驗(yàn)證碼等單一風(fēng)控工具的片面性，***整合工具、數(shù)據(jù)、模型、策略、案例分析，提供高可靠性、高解釋性的風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽結(jié)果可靠易用的多元對(duì)接方案從流量監(jiān)控深入應(yīng)用底層，支持SaaS、私有化、混合云等多種部署方式，對(duì)接簡(jiǎn)單、數(shù)據(jù)穩(wěn)定可靠、隱私安全受保護(hù).***內(nèi)容檢測(cè)精細(xì)檢測(cè)***穢、**、文愛(ài)、***影射、軟***等涉黃內(nèi)容，支持***分級(jí)違禁內(nèi)容檢測(cè)精細(xì)識(shí)別**、刀***、**、造假、販假等違規(guī)物品和違規(guī)行為辱罵內(nèi)容檢測(cè)精細(xì)識(shí)別各類場(chǎng)景中的污辱、謾罵、詆毀等辱罵內(nèi)容垃圾內(nèi)容檢測(cè)精細(xì)識(shí)別水貼、刷屏、無(wú)意義等垃圾內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)智能反垃圾廣告內(nèi)容檢測(cè)精細(xì)識(shí)別利用微信號(hào)、手機(jī)號(hào)、QQ、等發(fā)布違法垃圾廣告的內(nèi)容文字符號(hào)檢測(cè)精細(xì)識(shí)別各種emoji表情、字符表情形態(tài)的文本語(yǔ)義自定義檢測(cè)支持客戶自定義敏感詞庫(kù)，通過(guò)字面、語(yǔ)義綜合判斷，對(duì)違規(guī)內(nèi)容進(jìn)行定向過(guò)濾多語(yǔ)言文本檢測(cè)自動(dòng)檢測(cè)175種海外語(yǔ)種，覆蓋全球99%地區(qū)，支持英語(yǔ)、阿語(yǔ)、泰語(yǔ)、印尼語(yǔ)等18種主流語(yǔ)種風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽識(shí)別人工智能的發(fā)展也面臨著人才缺口和技術(shù)壁壘的挑戰(zhàn)，需要加強(qiáng)教育和合作。

圖數(shù)據(jù)庫(kù)從復(fù)雜的IT資源中獲取實(shí)時(shí)洞察通過(guò)構(gòu)建IT設(shè)備與設(shè)備之間的服務(wù)依存關(guān)系、設(shè)備與數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)之間存儲(chǔ)調(diào)用的關(guān)系圖譜，圖數(shù)據(jù)庫(kù)能幫助企業(yè)高效管理和監(jiān)控結(jié)構(gòu)復(fù)雜、數(shù)量龐大的網(wǎng)絡(luò)和IT基礎(chǔ)設(shè)施，厘清單個(gè)節(jié)點(diǎn)故障帶來(lái)的連帶影響，查詢關(guān)聯(lián)的其他設(shè)備，快速查找可替代的資產(chǎn)設(shè)備?；诠收显O(shè)備和網(wǎng)絡(luò)，圖數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)聯(lián)查詢高效倒推資產(chǎn)設(shè)備之間的依賴關(guān)系，判斷設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題的根本原因。圖應(yīng)用價(jià)值影響分析和網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃能力實(shí)時(shí)溯源執(zhí)行因果分析人工智能技術(shù)的發(fā)展對(duì)于社會(huì)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和生活質(zhì)量的提升具有重要意義。寧波社區(qū)人工智能業(yè)務(wù)咨詢

人工智能可以使機(jī)器具備感知、學(xué)習(xí)、推理和決策的能力。浙江數(shù)字化人工智能研發(fā)

安全生產(chǎn)AI智能監(jiān)管系統(tǒng)目前已經(jīng)應(yīng)用到化工、水泥、電力、冶金業(yè)、食品加工等工業(yè)領(lǐng)域，通過(guò)智能識(shí)別規(guī)范員工作業(yè)，對(duì)工業(yè)生產(chǎn)全方面實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警。在水泥方面，通過(guò)部署成熟及定制化的AI視覺(jué)算法，如安全帽識(shí)別、口罩識(shí)別、工服識(shí)別、人員闖入識(shí)別等成熟算法；清煙室危險(xiǎn)作業(yè)識(shí)別、水泥磨機(jī)危險(xiǎn)作業(yè)識(shí)別、水泥罐車開關(guān)蓋識(shí)別、水泥簽封識(shí)別、料口堵塞識(shí)別、人員車輛攀爬識(shí)別等水泥行業(yè)特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景的定制算法，生產(chǎn)規(guī)范率提升了45%，巡檢人工工作量降低60%。今年是AI大模型爆發(fā)的元年，相信在不久的未來(lái)，工業(yè)領(lǐng)域會(huì)出現(xiàn)更多細(xì)分場(chǎng)景的AI大模型，整合視覺(jué)、AIoT、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，幫助打造更加智能的AI智能監(jiān)管系統(tǒng)，推動(dòng)智慧工業(yè)從數(shù)字化向數(shù)智化轉(zhuǎn)變。浙江數(shù)字化人工智能研發(fā)