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                安檢行業未來的大數據方向?
                發布時間:2020-12-01 16:20      瀏覽人次:181

                 今天和大家探討一下大數據下安檢行業的發展路徑。這篇文章比較專業。不懂也沒關系。最后我總結一下。我們來看看:

                  中國許多品牌的安全檢查機器都發布了智能安全檢查系統。中國的許多港口和其他地方已經啟動了麥克登的智能安全檢查系統。所有用戶都說安全檢查的效率和破案率都很高。提高。這不僅僅是一個產品線的成功,更是一個方向的成功。將安全檢查連接到移動互聯網的需求越來越迫切,所以麥克登開發智能安全檢查自然成為各部門的合作目標。

                  安薩發展智能安檢系統的目的是什么

                  利用人工智能大數據實現違禁品的準確識別。它比傳統的手工解析方法更準確、更靈活。從每個安全檢查點獲得的數據通過網絡整合到大數據分析中。通過提供多維管理數據和可視化管理模擬來篩查違禁品。

                  為什么智能安防系統的關鍵是“大數據”?

                  智能安檢機的特點是“自動判斷報警”,這無疑提高了安檢單位的使用體驗,但也使得安檢機過高,缺乏有效的數據依據。

                  例如,安全檢查機器中的數據綜合了安全檢查,所有違禁物品的特征,數據維護通過常規更新方法進行。這種數據更新方式的門檻很低。然而,在過去,智能安全機器不能被識別,因為它們沒有最新的數據。

                  因此,對于智能安檢機來說,如果要實時更新,需要一個有效的數據集成和分析機制來預測新的違禁品。這些數據可以分為已知特征和分析特征,而后者確實有價值。

                  如何定義和查找“項目特征”?

                  不同的物品類型、有機和無機物質以及密度比對“物品特性”有不同的定義。對于智能安全檢查機來說,在定義目標的時候要找到項目的關鍵指標。這就需要全面相關的數據來進行綜合判斷和能力。相關要素的數據稱為“項目要素”。

                  通常需要通過多維數據特征對“項目特征”的度量進行過濾,但目前其他品牌只能提供一些基礎數據,不能完全獲取、挖掘和分析用戶行為數據。通過引入人工智能和大數據技術,安薩智能安檢機可以智能采集物品的密度比、有機物和無機物數據,并進行特征圖像,幫助篩選和建立“物品特征”。

                  可見,智能安全檢查的核心是大數據,麥克唐納的安防和智能巡檢機已經將功能最大化。對項目進行分析,建立多維標簽,然后通過數字化手段生成“項目特征”,并通過網絡實時自動更新,從而實現智能安全檢查機的比對。

                  從:的總結可以看出,大數據下安檢行業要走的路是“人工智能”四個字,這是一條不可或缺的路,未來我們都將面臨轉型。

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