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数字技术在民用安防领域有哪些应用
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一、网络视频监控摄像机

1、视频监控是安全防范系统的重要组成部分,它是一种防范能力较强的综合系统。视频监控以其直观、准确、及时和信息内容丰富而广泛应用于许多场合。它主要包括:

2、前端摄像头 主要负责前端拍摄,这是该技术中最基础的硬件。只有前端摄像头录入了实时的景象,后台才能观察分析,否则一切都免谈.3、解码器 负责对传输过来的数字信号进行解码,以方便后台进行分析。

4、网络视频监控主机 对信号进行汇总、分析、生成可在普通电脑上观看的图像、视频。

5、计算机做为观看视频、录像的后台。在网络视频监控中,可分为两种模式:一是全数字化的方案,视频信号采集后直接转换为数字信号,传输和存储过程实现全部数字化。全数字化方案布线简单,但在信息数据压缩和传输过程中,容易造成数据损失。同时,网络传输要求高,网络不稳定的情况时有出现,这会影响到传输效果;二是数字模拟结合的方案,此方案前端使用模拟摄像机,通过硬盘录像机进行图像的保存、传输,既可从硬盘录像机直接还原模拟视频信号输出,又可通过网络上的计算机还原视频信号输出。

二、电子报警技术

电子报警技术是指在出现危险情况时能发出报警信号的电子技术。一旦发生突发事件,就能通过声光报警信号在安保控制中心准确显示出事地点,使于迅速采取应急措施。它主要包括:1、探测器 主要负责探查信号.2、传感器负责传输报警信号.3、报警器 接受报警信号并报警.4、报警控制器 控制整个报警过程的硬件。电子报警技术主要分为固定目标报警技术和移动目标报警技术。固定目标报警技术就是由探测器将探测信号经信道传送到值班室内的报警控制中心。报警系统发生报警后,安全保卫人员就可以依据情况及时采取必要的措施来有效地制止非法入侵和破坏。而移动目标报警技术是一种专门用于保障重要移动物体安全的防范技术。它综合运用报警技术、定位技术、无线通信技术、gis地理信息技术及计算机技术,并可与公安110、急救120、交通事故122联网,实现大范围的移动体安全服务。移动目标报警技术目前主要用于银行运钞、领导人安保等重要、贵重车辆(或船只)的防范。

三、智能识别技术

在数字安防的大家族中,智能识别技术可谓是一朵奇葩。它就像火眼金睛一般,无论你装扮成什么样,它都能一眼认出你的真身。智能识别技术顾名思义,就是通过前端监控摄像机进行监控摄像,传输到后端通过计算机进行详细的分析、观察的技术。它主要包括:1、前端监控摄像机 2、进行监控拍摄 3、智能识别软件通过对监控摄像机拍摄下来的影像进行自动分析。目前,在智能识别系统中较为先进、应用最广的是车辆号牌识别系统和人脸识别系统。车牌识别技术以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,用监控摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车唯一的车牌号码,从而完成识别过程。且可联网各安防部门、公安局等设立安全黑名单,多手段完成车辆安防。运用这种技术可以实现停车场收费管理、交通流量控制指标测量、车辆定位、汽车防盗、高速公路超速自动化监管等功能。对于维护交通安全和城市治安、防止交通堵塞、实现交通自动化管理有着现实的意义。系统通过视频采集接口采集摄像头摄入包含车牌的视频图像,再对动态采集到的图像进行处理以克服图像干扰,改善识别效果,接着在动态采集到的图像中自动找到车牌的位置也就是边缘检测,并分割出单个字符的矩形区域,然后对车牌进行二值化,最后把规整好的字符输入字符识别系统进行识别。人脸识别技术自从上个世纪80年代初开始研究,现在已有重大突破。人脸识别指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别。主要技术包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等。系统自动记录下人脸影像,亦可事先录入人脸信息,建立黑名单进行安防。一旦有黑名单登记的人出现在警戒区域,系统会自动识别,进行报警。不过,人脸识别会因不同光源、不同视角以及自然环境影响识别率,这一难题至今没有非常好的解决,利用红外照明的人脸识别虽解决了一些问题,但距离完全成熟还有一段距离。综上所述,现代数字技术发展十分迅速,因而在民用安防及电子数字计算机、数控技术、通讯设备、数字仪表、电子产品、军队装备都得到了越来越广泛的应用。相信不久的将来,这种技术能推陈出新,推出更多新产品。

人们对技术进步又爱又恨,技术进步所带来的纠结在历史上不胜枚举。公元一世纪,罗马皇帝韦巴芗拒绝采用新机器运输神庙石柱,因为这会抢了工人的饭碗。十八世纪工业革命后,英国工人为夺回被机器代替的工作岗位,开始捣毁机器,发泄愤怒,掀起“卢德运动”。

技术对人工的取代会让人有这样的直觉——未来人们将会有更多的闲暇时间。美国政治家、物理学家、头像被印在100美元钞票的本杰明·富兰克林曾经预言:“终有一天,人们每天只需工作四小时就足够。”

卡尔·马克思也同样期待有一天每个人都能够 “上午狩猎,下午捕鱼,傍晚养牛,晚餐后进行评论……即使这个人不是猎人、渔夫、牧人或者评论家。”

凯恩斯认为,到2030年人类每周只需工作15个小时,如何利用大量的空闲时间将成为人类所面临的前所未有的最大挑战。

尽管过往社会经济发展的实践表明,技术进步带来的新增就业机会要远多于其替代的就业机会,但人们对技术进步对就业影响的“两难”问题的争论一直存在,尤其是遇到新的技术革命的时候。

当前,数字技术正在引发新一轮的技术革命,由于数字技术本身具有一系列不同于以往技术的特点,如能够替代智力劳动,这使得数字技术对就业影响的内部机制更加复杂。总的来说,主要体现在以下几个方面。

1 数字技术影响就业的新特点

历次技术变革对就业的影响大致如下,技术进步会节约劳动力,最初可能会对就业产生消极影响;随着技术加速增长产生的乘数效应,最终会创造新的就业机会。

尽管技术进步对就业的整体影响是积极的,但由于这一过程需要较长时间,且对各类人群影响不一,因而人们对技术性失业的担忧一直存在。虽然技术进步并没有导致长期的大规模失业,技术革命中的失业工人最终都找到了工作,但它们也都经历了混乱和痛苦的调整过程。

与历次技术革命相比,数字技术对就业的影响具有如下三个新的特点,使得人们对其更加担忧:

一是数字技术的就业门槛较高。数字化过程中失业的工人,在不经重新培训和学习的情况下,难以胜任新产生的岗位。

现存的许多工作岗位都很可能被自动化、软件、人工智能和机器人取代,被取代的工人不一定能满足新兴就业岗位的需求。

2016年一项对42000名雇主进行的调查中,40%的受访者表示,他们很难填补那些需要有技能的贸易、it、销售、工程和技术岗位的空缺。

二是数字技术的发展速度更快,技术的快速发展变革加剧了技能不匹配的风险。

三是数字技术革命不仅会严重影响劳动密集型的制造业,还将影响传统意义上的高技能服务业,如法律、金融服务、教育和医疗等行业。

多个经济部门都将受到影响,这会使得吸收失业人员变得更加困难。

2 数字技术促进就业和包容发展

数字技术的广泛应用无疑会创造出新的就业岗位和职业类型,尤其是在数据分析、软件和应用程序开发、网络和人工智能、智能机器生产、机器人和3d打印等领域。

例如,随着物联网的使用越来越多,公司需要雇佣更多的产品经理、软件开发人员、硬件设计师、数据科学家、用户体验设计师和销售经理。采用新技术有助于节约劳动力,但也会以新的方式扩大工作范围。

例如,降低医疗成本会增加对更复杂医疗服务的需求,银行服务的自动化会导致对更个性化的“定制银行”服务相关岗位的需求。

数字技术拉动就业作用十分显著。中国信息通信研究院的测算表明,2017年我国数字经济领域就业人数达到1.71亿人,占当年总就业人数的比重为22.1%,同比提升2.5个百分点。

数字经济新增就业作用正在不断加强,数字经济新增就业人数由2012年的215万人增加至2017年的552万人,占当年新增就业比例由17.0%提高至40.9%。数字经济每100就业人口中,72个为升级原有就业,28个为新增就业岗位。

数字技术降低交易成本,为难以找到工作或生产性投入的人带来更多机会,女性、残障人士和边远居民都能受益,促进包容发展。

从就业方式来说,就业者可以摆脱时间和空间束缚,获得更大自由。就业场所可能不再是工厂企业,而是虚拟网络组织;就业组织形式也可能不再是项目制团队、合伙人制,而是自由职业的形式,人的个体价值被更自由地激发、流动和共享。

3 数字技术提高人们的收入水平

作为一种先进生产力,数字技术的赋能效应、倍增效应十分显著。数字技术领域从业人员具有更高的收入水平。

2016年,美国数字经济领域每位雇员的平均年薪高达11.4万美元,是全美平均薪酬的1.7倍[1]。英国数字技术部门就业人数在2014年至2017年增长了13.2%。数字技术越密集的工作岗位,其薪水水平就越高。

英国纯数字技术工作岗位的平均年薪为42,578英镑,不需要数字技术的岗位平均为32,477英镑,需要一部分数字技术的工作岗位为35,277英镑[2]。

从另一个角度看,数字技术会拉大整个社会的收入水平差距,造成贫富分化。数字经济时代,数字素养是每位公民的基本素质要求。

那些不掌握数字技能的人,可能会面临更加严峻的就业前景,尽管会比以往获得更高的物质收入,但相对于数字人才会变得更加贫困。

4 数字技术淘汰落后就业岗位

数字技术进步将推动传统产业转型升级,接管一部分原本由人执行的工作,带来就业市场的变化,给一部分人带来阵痛。

现在尚无法计算由于数字化所削减的工作岗位的具体数量,这取决于技术发展、国家经济状况、作用时间、政策作用等各方面因素的影响。

数字技术对各行业就业的影响大小也不同,与行业特点有关。据frey 和osborne估算(2017),美国将有47%的工作受到影响;印度尼西亚和菲律宾将有超过85%的零售工人被自动化销售替代[3];东南亚的纺织、服装和鞋类行业中,受失业威胁的工人比例也非常高。

麦肯锡在2017年发布的研究报告《未来的工作——自动化、就业和生产力》中提出,中国、印度、日本和美国这四大经济体将有2/3的雇员会被自动化取代,技术可行性、开发和部署解决方案的成本、劳动力市场动态、经济效益、监管和社会接受度等五个关键因素将影响自动化普及速度和程度。

5 莫拉维克悖论:数字技术之所短

当然,机器替代人工也有限制。卡耐基梅隆大学机器人研究所教授汉斯·莫拉维克指出:“让计算机在智力测试或者下棋中展现出一个成年人的水平是相对容易的,但是要让计算机有如一岁小孩般的感知和行动能力却是相当困难甚至是不可能的。”

这便是在人工智能和机器人领域著名的莫拉维克悖论(moravec‘s paradox)。

莫拉维克悖论指出:和传统假设不同,对计算机而言,实现逻辑推理等一些人类高阶智慧只需要相对很少的计算能力,而实现感知、运动等无意识的技能和直觉却需要巨大的计算资源。

正如认知科学家史蒂芬·平克在《语言本能》一书中所说:“困难的问题易解,简单的问题难解。”

平克指出:“当新一代的智能设备出现的时候,股票分析师、石油工程师和假释委员会成员的工作机会将最有可能被机器代替。但园艺师、接待员和厨师在未来几十年内丝毫不用为自己的工作机会操心。”

几十年来,机器人和人工智能虽然在专项智能上已经达到了很高的水平,但在看似简单的与真实物理世界交互的能力依然非常差。

与机器相比,人类拥有巨大的灵活性优势。人们很难制造出在技能方面能与笨拙的工人相提并论的机器。美国著名出版家和作家阿尔伯·哈伯德曾指出:“一台机器可以做50个普通工人的工作,却没有任何机器可以做一个拥有特殊技能的人的工作。”

因此,未来不是“机器换人”,而是“人机协作”,机器作为人类的工作伙伴、工作助手,共同协作把工作完成。

总之,尽管数字技术对就业影响的内部机制非常复杂,但事实证明,历史上技术进步对就业的净增长效应并没有失效,多数人都会有工作,人们也比以往过得更好。

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