監(jiān)控技術現(xiàn)在越來越受到人們的重視，故而監(jiān)控技術也受到了很多的投資的青睞。相對其他的產品，監(jiān)控產品如此重要，是因為它跟人們的安全保障直接相關。

重慶監(jiān)控系統(tǒng)隨著人們安全防范意識的提高以及平安城市的大舉建設，監(jiān)控攝像頭已經密密麻麻地遍布全城，數(shù)據(jù)量因此得到了大幅度增長。無論是實時視頻，還是事后錄像查看，從視頻中獲取對用戶有價值信息的唯一方式，就是“看”;但在一天24小時的視頻信息中，可能只有幾分鐘是有效的，人力終究難以在海量數(shù)據(jù)中做出快速、有效的判斷，耗費了精力不說，還浪費了物力、財力。

對于整個重慶監(jiān)控系統(tǒng)安防行業(yè)來說，廣泛使用、安裝攝像頭的階段已經完成。目前，安防行業(yè)最重要的任務是解決海量視頻和提高視頻價值的矛盾，而利用人工智能、深度學習算法可以緩解、解決這一矛盾，讓客戶能夠享受到視頻價值及其附加價值帶來的利潤。

未來時間中，數(shù)字技術將是驅動企業(yè)轉型的首要動力，利用智能化的平臺來提高內部管理和服務效率也成了越來越多企業(yè)的選擇。傳統(tǒng)辦公平臺在渠道、業(yè)務、成本、效率、體驗方面面臨困境，得益于移動互聯(lián)網的影響，企業(yè)的辦公管理方式將不再受限。人工智能的特點之一就是能夠進行“人機交互”，在這一塊最具代表性的，還屬語音識別和視覺識別，并且都在安防領域中得到了重點應用。

不過和語音識別不同的是，視覺技術在諸多場景中依然受到限制，企業(yè)需要將采集到的數(shù)據(jù)上傳到云端或者服務器上進行運算，加上考慮到延時等不確定因素的影響，信息的即時性便會大打折扣。

作為專注于深度學習、嵌入式方案，致力于解決視覺識別問題的人工智能公司，計算機視覺發(fā)生了三大變化，一是從靜態(tài)圖像處理(如金融領域中的人證合一匹對)變?yōu)閯討B(tài)圖像處理(如機器人自動駕駛)，二是從被動視覺轉變?yōu)橹鲃右曈X(如服務型機器人)，三是開始從后端向前端轉型。我們可以看出，算法逐漸被嵌入到設備前端去運行，可以減少對云和額外的服務器的依賴。

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