砍柴网■闪马智能彭垚：“视频异常行为分析与智慧交通”( 三 )
简单、易用和快速部署是VisionMind的追求之一,我们的目标是半天就能让全城的相机拥有异常行为分析的能力 。 并且,利用ATOM深度学习平台,自主学习,深入发现更新的值得关注的异常行为,就和我们的淋巴系统一样,自我学习,产生新的抵抗能力 。 在未来的城市交通环境中,即使有新的交通工具、无人驾驶、甚至私人飞行设备出现,VisionMind也会成为更好的交通实时发现手段 。 它就像一双智慧化的眼睛,能随时随处看到"异常"点,快速响应交通管理同时,提升交通管理的规划和政策数据化发展,让管理更智慧化 。
VisionMind在道路的城市治理意义
对交通来讲,车路协同,交通效率是核心 。 但是,由于道路上行驶的来往车辆和各种设备,会给城市环境的可持续发展带来问题,比如渣土车未覆盖、滴漏导致的城市扬尘,比如垃圾分类车不及时正确的倾倒垃圾等等 。
VisionMind的最大优势就是能从细微的"异常"中发现治理之道,见微知著 。
道路上的每一种设施和车辆的行为,都可能会导致城市环境、建设、管理中的一些问题,从而影响城市的安全、干净、有序的发展 。 我们通过视频感知去发现每一种异常行为,聚沙成塔后就具有巨大的想象空间 。 在城市治理中会有越来越多的异常行为被VisionMind所发现,他们可能会赋能到更多的城市运营和大数据环节中,把智慧城市和智慧交通结合起来,形成一个很好的联动治理 。
VisionMind交通生态合作的意义
VisionMind对于智慧交通系统来说,类似淋巴系统对于整个人体一样,仅仅是一个很小的子系统而已 。 整体的智慧交通系统十分庞大,囊括的板块、解决的问题也极其复杂 。 而VisionMind小巧、聪明,应该是一个异常行为的发现者,协助智慧交通的大系统做"聪明"的发现 。
为此,闪马和很多交通行业的系统开发伙伴进行合作,有集成指挥系统、有做车路协同、智慧信号灯系统的等等,他们往往是各地行业大系统平台的集成方 。 只有和更多系统达成互联互通,整体的智慧交通系统才能构建的更加完整,VisionMind交通视界心系统也才能发挥更大的价值 。
闪马作为专业从事视频异常行为分析领域的公司,愿意向智慧交通领域的专家,先行者企业学习,共同合作 。 针对不同交通的场景进行深入的研发,不断提升VisionMind交通视界心的异常行为分析能力和业务结合能力,为智慧交通作出自己的贡献 。
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