安防智能ppt

摘要： 目前人工智能研究方向有哪些？智慧工地的落地场景在哪里？目前人工智能研究方向有哪些？比较大的几个研究方向:1.图像识别和视频识别，这俩有些许差别，但共同点更多，都是分类器加图像处理。...

1. 目前人工智能研究方向有哪些？
2. 智慧工地的落地场景在哪里？

目前人工智能研究方向有哪些？

比较大的几个研究方向:

1.图像识别和视频识别，这俩有些许差别，但共同点更多，都是分类器加图像处理。

2.音频识别和语音识别，（其实这俩差别挺大）。

3.自然语言处理，机器翻译。

4.智能推送或者推荐系统。

大规模机器学习：关系到学习算法的设计，将已有的算法扩展到更庞大的数据集上。

深度学习：可促进图像、***标记和运动中的目标识别。在其他感知领域也有重大影响，如音频、语音和自然语言处理。

强化学习：鉴于传统机器学习主要关注于模式挖掘，强化学习则将重点转移到决策中。近期，谷歌开发的计算机程序AlphaGo在五次对抗比赛中击败了人类围棋冠军，这在很大程度上归功于强化学习。

机器人：目前主要涉及如何训练机器人以通用型、预测性的方式与周围世界进行交互。

计算机视觉：它是机器感知中最突出的形式，主要关注如何为图像和***自动添加字幕。

自然语言处理：通常与自动语音识别系统相结合，目前的研究正转向开发能够通过对话(而不是固定格式的请求)与人类互动的系统。

比较热门的有，一是图像识别，刷脸支付和自动驾驶，是代表场景。二是语音识别，语音录入和机器人聊天是代表场景。三是自然语言处理，文本识别，智能家居，聊天机器人都有用到。四是逻辑推理，比如会下棋的阿尔法狗，IBM开发的沃森医生系统，高考机器人等。

人工智能从低到高有五级：计算智能（数字计算），记忆智能（搜索引擎），感知智能（语音识别、图像识别等），认知智能（机器学习，自然语言理解、人机互动等），创造智能（模拟人脑创造性思维进行知识发现、问题解决、决策等活动）。研究方向都在这里面。

智慧工地的落地场景在哪里？

比如说公路工程，对混凝土和沥青质量要求非常高，对路面摊铺碾压的数据需求非常严苛，为了防止在原材料生成和使用过程中偷工减料，对混凝土质量强度试验及摊铺碾压数据作***从而造成***工程，计支宝将拌合站和试验室，摊铺机数据集中联网进行数据自动监测预警，保证配比和拌和时间以及试验数据的一手可靠性，严格管控原材料的使用量和配比情况。

以及人员管控，防范人员出现伤亡，导致工地停工，造成大范围损失。

为此，青铜秉着零事故的理念，研发出了一款比较好的产品，青铜培训官4.0，主要介绍内容如下：

01

强大的内容库

20万份资料/PPT

智慧工地解决方案通过应用智能***分析和监测技术，可以解决工地施工现场存在的问题，并提供以下应用场景：

1. 劳保防护用品穿戴识别：通过实时***监测和分析，检测工地人员是否正确佩戴安全帽、反光衣、安全带等劳保防护用品。一旦检测到未穿戴情况，系统会立即预警，并抓拍照片作为证据，同时发出语音提示，提醒人员佩戴。
2. 施工区域危险行为识别：利用智能***分析技术，对工地施工区域进行监测和识别，检测是否有人闯入危险区域、徘徊在重点区域、攀爬等危险行为。一旦发现异常情况，系统会立即抓拍并触发告警，同时通过语音提示进行现场警示，以及协助管理人员***取措施。
3. 烟雾、火灾识别：利用智能***分析技术实时监测工地施工区域的烟雾和火焰情况，一旦发现异常，立即触发告警，并将信息推送给管理人员，以便及时处理和防范火灾事故。
4. 人员工作状态识别：通过智能***分析，对工地重要岗位的工作状态进行监测，识别人员是否睡岗、离岗、玩手机、抽烟等不符合工作要求的行为。一旦发现异常情况，系统会立即触发告警，提醒相关人员并促使他们增强工作责任心。

智慧工地解决方案可以实现对工地现场的可视化、智能化监管，及时发现和解决存在的安全隐患，提高工地施工的安全性和效率，并减少人工监管的不足之处。