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- 建设挑战 应对数据洪流、繁多的业务需求和超灵活的建设模式。
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- 效率挑战 资源不共享、数据割裂、任务不协同、算法协同不足。
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- 智能挑战 安防要走向全面智能化，需要降低AI门槛，行业应用需要持续演进，应用业内智能化的最新成果。
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- 准确的识别模型
- 基于业界领先的识别模型，可有效对人脸进行自动识别。
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- 平台兼容性强
- 针对国内外主流摄像头做了深度的兼容适配，避免被厂家绑定；另外也可以很方便的与其他如门禁、报警等系统无缝对接。
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- 弹性扩容
- 基于海量分布式存储、计算资源等，当摄像头增加时只需要关注摄像头本身即可，免除后端扩容之苦。
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- 安全可靠
- 针对访问安全控制、网络链路传输、数据存储保护三方面做了层层安全措施，确保监控视频数据安全可靠。
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如何从汗水警务转换为智慧警务？
如何更加高效的应对日益增多群众报警？
如何能够自动提前发现险情并及时处理？
如何将视频保存时间更长，便于后续案件侦查？
如何快速从海量监控摄像头中定位到关键人员？
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基于万事网联最新消息新闻技术，能够对人脸进行实时的分析、识别，助力实现智慧警务升级；
将受控人员照片导入到系统，当视频中出现与受控人员高度相似的人则触发告警；
对监控区域实时进行人数统计分析，当超过一定的值后会触发告警，警方可以提前做好防控，避免险情发生；
部分特定场所不宜有人长时间逗留，当有人在监控区域逗留、徘徊超过一定时长后触发告警；
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摄像头越来越多，如何降低监控人员投入成本？
是否可以采用多家摄像头厂商接入统一监控平台，并能达到原厂监控的效果？
随着高清摄像头的普及，以及摄像头数量的增长，如何应对越来越多的视频存储？
如何快速查找到价值视频，以提高业主满意度？
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海量云存储提供高中低频多档存储类型，并可通过生命周期管理对视频数据进行分级沉降，满足视频更长时间保存，降低存储成本；
针对国内外主流摄像头做了深度的兼容适配，避免被厂家绑定；
万事网联最新消息新闻彩票注册即送老虎机基于分布式存储，可提供海量存储服务，无需担心扩容；
深夜期间不宜有人长时间在门口或园区内逗留，当有人在监控区域逗留、徘徊超过一定时长后触发告警；
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门店比较分散，如何能够把所有门店万事网联最新消息新闻整合到一起？
如何能够对进入门店人员的特性进行自动分析？
如何能够对进入门店人员的停留时间进行自动分析？
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基于云的架构将所有门店的摄像头集中到云端进行统一管理；
通过万事网联最新消息新闻技术对进入门店的人员进行识别，并对其特征进行自动分析；
通过万事网联最新消息新闻技术对进出入门店人员的识别，精确的计算出每个人在门店的逗留情况；
通过对视频流进行处理，减少上传带宽压力；
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