我们生活的世界越来越趋于城市化。根据联合国2009年的一项研究,每周有130万人迁入城市,到2040年,世界人口的65%将居住在城市。从犯罪率上升到交通流量增加等一系列指标中,我们都可以看到这些城市中心正在经受的不断增长的阵痛。而面对人口密度提高和维持更高生活质量的需求,城市正在寻求利用技术进步来使自己更安全、更高效的方法。
智慧城市通过从各种传感器收集信息以更加有效地管理城市资产和资源,从而将自己定位为解决城市困境的手段。智慧城市的最大关注点之一是减少犯罪、保护公共空间和保护居民免受威胁。而这一切的核心是不断被收集、分析和利用,以更好地解决大城市面临问题的数据。
虽然数据为智慧城市运营的各个方面提供动力,但其重要性在安全和监控项目中尤为显著。随着高清和4K视频的出现,摄像机正在收集比以往更多的数据。根据研究公司IHS Markit的数据显示,2017年全球城市监控市场超过30亿美元,预计2016-2021年年均增长率为14.6%。人工智能(AI)应用于监控和安全设备推动了这一需求。
以下是基于麦肯锡全球研究所2018年报告《智慧城市:面向更宜居未来的数字解决方案》的观点,智能监控和物联网设备如何影响智慧城市的几个示例。
1) 安全–穿戴式摄像机、带分析功能的高级监控摄像机、枪弹探测器和家庭安全系统是部署在智慧城市中强化安全措施的主流设备。这些传感器可实现实时犯罪测绘和警务预测,有助于将攻击、抢劫和入室盗窃事件减少30-40%。
2) 医疗保健–将物联网(IoT)设备用于远程患者监测,在情况升级为危机之前向可以采取行动的医护人员提供实时警报,从而降低死亡率。
3) 移动性–智能路灯根据交通模式优化路线。道路变得更加安全,通勤时间缩短,应急响应时间也缩短了20%-35%。
4) 能源–智能电表允许更频繁地读取数据并进行家庭能耗跟踪,为家庭提供信息,调整生活方式以降低水电费开支。
5) 经济发展、住房和社区参与–向公众提供有用信息的平台,例如需要远离或者注意的路障以及其他干扰,并收集蓄意破坏等事故报告,从而增强安全性和社区参与度。
随着日常生活功能显著改善,这些数据的收集也产生了更多的存储需求。监控视频质量提升和更长的存储周期给传感器后台的数据存储设备带来了大量工作负载。简言之,智慧城市解决方案只有在数据能够及时存储、分析和交付时才能获得良好的效果。
当谈及我们城市监控数据存储设备时,一个因素是至关重要的,那就是可靠性。没有可靠的视频存储,监控系统可能会出现素材遗漏或完全丢失,从而妨碍犯罪调查和深度学习所需要的数据分析。
幸运的是,市场上出现了优化视频存储容量、可靠性和性能的新解决方案。一个典型的例子就是希捷科技的酷鹰监控硬盘。与传统的数据存储解决方案不同,希捷酷鹰监控硬盘针对24/7工作负载进行优化,并配置ImagePerfect 固件,有助于最大限度减少丢帧,实现流畅、清晰的视频流。
总之,视频存储解决方案是智慧城市监控应用的核心,可实现录制、数据保存、预测分析和实时预警。作为城市监控和AI应用的无名英雄,数据——关键信息的记录、存储、深度学习和交付——为未来的智慧城市提供动力。
好文章,需要你的鼓励
英特尔携手戴尔以及零克云,通过打造“工作站-AI PC-云端”的协同生态,大幅缩短AI部署流程,助力企业快速实现从想法验证到规模化落地。
意大利ISTI研究院推出Patch-ioner零样本图像描述框架,突破传统局限实现任意区域精确描述。系统将图像拆分为小块,通过智能组合生成从单块到整图的统一描述,无需区域标注数据。创新引入轨迹描述任务,用户可用鼠标画线获得对应区域描述。在四大评测任务中全面超越现有方法,为人机交互开辟新模式。
阿联酋阿布扎比人工智能大学发布全新PAN世界模型,超越传统大语言模型局限。该模型具备通用性、交互性和长期一致性,能深度理解几何和物理规律,通过"物理推理"学习真实世界材料行为。PAN采用生成潜在预测架构,可模拟数千个因果一致步骤,支持分支操作模拟多种可能未来。预计12月初公开发布,有望为机器人、自动驾驶等领域提供低成本合成数据生成。
MIT研究团队发现,AI系统无需严格配对的多模态数据也能显著提升性能。他们开发的UML框架通过参数共享让AI从图像、文本、音频等不同类型数据中学习,即使这些数据间没有直接对应关系。实验显示这种方法在图像分类、音频识别等任务上都超越了单模态系统,并能自发发展出跨模态理解能力,为未来AI应用开辟了新路径。