人脸识别智能锁

在全国安全防范报警系统标准化技术委员会的组织和指导下，相关单位积极参与开展了重要领域标准项目研究，在入侵和紧急报警系统、视频监控系统、出入口控制系统、防爆安全检查系统等安全防范各子系统基础标准方面，以及智能分析、人脸识别应用和重点行业领域治安反恐防范方面制定了100余项国家标准和行业标准，为安防行业的新技术应用和持续发展奠定了基础。

近两年来，在城市公共安全管理的实际场景中，利用围绕人、车出行大数据的自动集分类、智能分析处理、跨媒体数据关联与挖掘等功能实现了数据云端分析、挖掘、预警、管理监测与数据资源智能调度研判，实现了轨迹还原、以图搜图、一人一档、以房管人、串并案、智能搜索、人员路径推演、车辆关系重构、老人活动异常预警、人群密度预测、重点人群活动预测、人车同行分析、人车落脚点分析、高危车辆热点区域、高危人员活动态势分析等功能需求。

在对疫情防控常态化和基本公共卫生服务规范化提出更高要求的当下，基于人工智能+传感器技术的人脸识别加红外测温在各生活场景里的深入应用，愈发具有提高效率和减少感染的实际意义。

据报道，北京市西城区德胜街道新风街一号院上线了人脸识别垃圾桶。预先完成注册的居民扔垃圾时，垃圾桶将用数秒的时间自动“刷脸”。

随着移动通信技术的发展，人类进行信息交互的手段更加高效。但互联网与实体经济的融合需要拓展更多的业务场景，创造更大的连接规模和更丰富的应用场景。

技术上的优势还需要能够落地应用，才能体现出其市场前景。这两年来，随着国内体态识别技术的逐渐成熟，体态识别开始从实验室进入到商业应用阶段，并以其独特的应用优势，落地到不同的应用场景当中：最为典型的应用场景当属公安刑侦领域，利用目标人员的身高体态、运动模式等特征，从海量视频中快速搜索出与样本高度相似的目标或视频片段，从而达到在换装、跨场景、面部遮挡的情况下，亦可以快速识别出嫌疑人的目的，很好地弥补了同等条件下人脸识别技术的应用盲点。

机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

生物识别，是通过高科技手段利用人体固有的生理特性，如指纹、人脸、虹膜等和行为特征如笔迹、声音、步态等来进行个人身份的鉴定。

虽然我们还没达到书中科幻般的数字化程度，但随着越来越多的大数据、云计算、人工智能等技术的落地，我们的生活也变得愈发智能。

日益热闹的AI云服务市场，早已被投资大咖“盯上”了。经历了年初的火爆增长之后，AI云下半年细分市场的增长机会在哪呢？

很多医院启用智能道闸通行系统,实现“智能通行、智能测温、智能管控”,对保障就诊患者、医务人员健康权益,落实疫情防控主体责任具有积极意义。

在推进技术商业化落地过程中，算法和数据库建立是步态识别技术深化发展的基础。目前国内从事步态识别技术研发的企业屈指可数，有能力构建核心算法的企业更为少见，银河水滴目前就是在针对这些非常关键的问题做技术研发，现在的一些核心算法，包括超精度的目标分割，能达到的精度已经跟人眼差不多。