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汉王智远陈协林:以落地应用反哺技术革新 构建良性循环
2019/11/3 16:52:00   中国安防行业网      关键字:汉王智远 陈协林 落地应用 良性循环      浏览量:
技术革新是行业发展的动力,安防行业基于“碎片化”场景需要实现技术的持续迭代与创新才能满足更多领域个性化的需求。在这个进程中,企业作为创新的发起者,只有足够的技术壁垒才能在激烈的市场竞争中存活下来,并占得先机。当下的安防行业尤其如此,传统安防巨头、数字化ICT企业以及互联网行业的领军者,都把安防作为踏入智慧城市的垫脚石,势在必得。
  安博会虽已经结束,但带给行业的影响依然在回荡。相较于往年,今年的安博会没有更多理念及概念上的颠覆,技术上也只是在原来的基础上的演进,但实际效果确实给行业带来一种务实的感觉。

  人工智能一改往日“满天飞”的错觉,终于迎来了踏踏实实得行业落地。无论是从产品技术层面,还是整体解决方案,AI通过融合更多的行业传统技术及场景化应用实现“旧树发新芽”。

  在众多的AI行业化应用企业代表中,汉王智远作为生物特征识别领域的佼佼者,以“自主创新与行业应用紧密结合”在今年安博会上展现了不一样的风采。



  AI赋能 自主研发推动技术革新

  技术革新是行业发展的动力,安防行业基于“碎片化”场景需要实现技术的持续迭代与创新才能满足更多领域个性化的需求。在这个进程中,企业作为创新的发起者,只有足够的技术壁垒才能在激烈的市场竞争中存活下来,并占得先机。当下的安防行业尤其如此,传统安防巨头、数字化ICT企业以及互联网行业的领军者,都把安防作为踏入智慧城市的垫脚石,势在必得。

  “不仅是自身发展的需求,创新研发更是企业能够不断参与市场竞争的‘试金石'”汉王智远副总经理陈协林表示,汉王智远多年来一直深耕安防行业,凭借自身在生物识别领域的技术积累,在当今人工智能不断融入安防行业的时期,逐步构建起以自有技术为核心的AI技术壁垒,同时坚持落地应用与技术产品创新研发相融合。

  据陈协林介绍,今年安博会现场展示的所有的产品和方案创新,都是汉王智远围绕自有核心技术来展开的。其中包括以“AI赋能”为中心的人体识别技术。通过核心技术的深度应用实现了姿态识别、步态识别、骨架识别、行人属性检测、行人重识别、智能人员定位、大数据分析等应用。

  另外,陈协林表示,汉王智远在已有视频结构化平台的基础上,通过聚焦行业需求,整合智能化识别、黑名单管理、结构化分析,并增加烟雾识别、火灾识别、人脸巡更、滞留预警、手机监控等模块,形成了性能更强大、功能更丰富的视频智能分析平台。平台可以高效处理告警信息,提供详实的分析报表,从而提高系统分析的管理效率,确保系统全时可用、全程可控。

  落地加速 行业化解决方案受关注

  具备雄厚的技术以及丰富的智能硬件,这才是技术创新刚刚走了一半。而与AI技术、智能硬件相对应的是“落地的能力”,即打造满足各个细分场景下AI成熟应用的整体解决方案能力。

  陈协林表示,今年安博会上,场景化落地能力已经成为场馆中每家企业必打的“招牌”,这也是AI与安防行业融合发展到今天的必然结果。技术只拿来炫耀是没有任何价值的,唯有实现行业化落地,才是它的最终归宿,也是企业实现“变现”的最佳途径。



  据了解,今年汉王智远带来了智慧工地解决方案、智慧社区解决方案、智慧园区解决方案等落地方案。其中智慧工地解决方案基于工程现场一体化管理的崭新模式,结合2019年国家颁布的“建筑工地实名制”政策,利用人工智能技术实现了实名制认证、智能考勤、工资统筹管理、AI智能监控、扬尘监测、人车通行管理等场景化应用。

  智慧社区解决方案依托汉王智远前端采集摄像机、人证核验、人脸门禁等智能化硬件,结合智慧社区云平台,实现智慧物业、人口综治、多模式智能云对讲、社区广告运营等应用。

  目前,这些解决方案已经在十余个城市近百个项目中实现成熟落地应用。

  以应用反哺技术变革 构建良性循环

  一直以来,AI技术的落地都是基于行业需求中摸索,通过用人工智能革新原有技术,实现赋能智能硬件设备,进而推进行业化应用的落地,实现行业的智慧化升级,同时,随着落地应用的数据反馈再进一步反哺AI革新,形成技术变革的良性循环。

  陈协林介绍,汉王智远以自主知识产权的核心技术为基础,陆续开发出人脸识别考勤机、门禁机、人脸锁、SDK授权、人脸识别模组授权、人证合一身份验证系统、智能通道式人脸门禁系统、动态人脸布控系统等生物特征识别、e脸通集成应用平台以及视频结构化智能分析系统等系列产品。

  同时,汉王智远根据客户在工地管理、校园管理、考勤管理、门禁管理、身份验证、黑名单比对等行业的特殊需求定制整体化解决方案,实现产品技术以及解决方案在公安、教育、金融、交通等领域广泛应用,推进行业的智能化升级。

  陈协林表示,从推进行业智能化应用的角度来看,将为企业算法带来更多的数据量训练,实现算法的迭代升级,同时硬件产品的性能也将得到更大的改善,定制化解决方案将表现更加立体化。

  通过这种“良性循环”,实现企业技术创新与产品开发的持续演进,实现企业的可持续发展。

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