从疫情防控看智慧安防发展短板

2020-03-09 16:48:41来源：安防展览网关键词：智慧安防物联网技术阅读量：21675

导读：智慧安防在众多视频监控的基础上发展运营，在众多互联网、大数据、智慧化产品快速应用提升发展的同时，公共安全视频监控的信息安全不可忽视。

　　从疫情爆发到复工复产，通过不同程度地利用大数据共享、数字政务、舆情监测和人工智能分析等手段对疫情防控决策和公众参与发挥了作用，期间安防行业的应急产品及智慧化管控方案成为社会防控的中坚力量。但是随着疫情得以控制，回顾各类智慧化产品、大数据应用，不难发现智慧安防建设在运作中仍有许多短板与空间。

　　智慧城市还需加强全局性

　　交通、生活、社区、医疗等各个方面的智能化推进共同构成了现在的“智慧城市”建设。开始提出“智慧城市”这一概念的初心是希望在互联网高度发达的今天，可以通过大数据、云计算等新技术来提高城市运营效率，从而带动人民生活品质的发展。

　　从本次疫情防控的整体运用中看，智慧城市的落地依旧集中于基础服务，在人员管控、车辆管控方面发挥着作用。但未来智慧城市功能远不止此，充分结合大数据、云计算等达到全局式响应才是智慧城市的发展之道。

　　红外热成像测温有待提升

　　在本次抗击疫情的过程中红外热成像测温技术脱颖而出，因此，国家也下发了相关政策要求生产其相关零部件的工厂尽快复工，将这一抗疫仪器尽快送往一线。

　　但红外热成像也并非十分完美，在使用过程中还是有人提出疑问，非接触式测温能保证准确吗？对此，我国卫健委也给出了相对客观的回复：红外热成像在使用过程中确实会收到周围环境条件的影响，但因为其相对方便、非接触式的测温方式，还是建议地区对其优先考虑

　　口罩识别难关如何解决

　　生物识别是近年安防行业发展的热点，但随着复工复产的有序进行，部分采用人脸识别上下班的企业受到了困扰，如何在佩戴口罩的情况下完成精准识别对生物识别的企业增加了难度。

　　许多安防企业通过海量人脸抓取，实现AI对人脸上半部分特征的不断学习完成口罩识别的精准度提升，其次融合虹膜识别、声音识别等其它生物识别方式也成为破解途径之一。随着复工复产的正常化，口罩识别＋自动测温一体化需求也将成为市场热门。

　　结语：智慧安防在众多视频监控的基础上发展运营，在众多互联网、大数据、智慧化产品快速应用提升发展的同时，公共安全视频监控的信息安全不可忽视。3月1日起《网络信息内容生态治理规定》正式实施，如何保障数据信息的安全被提上日程，规定指出要加强网络生态治理，建立健全网络综合治理体系，营造良好网络生态，保障公民、法人和其他组织的合法权益。

　　(原标题：从疫情防控看智慧安防发展短板)

上一篇：工业互联网又成风口？成熟发展不能靠“飞”！

下一篇：智能技术推进下防盗报警行业焕发新活力

我要评论

昵称

匿名

文明上网，理性发言。（您还可以输入200个字符)

表情

所有评论仅代表网友意见，与本站立场无关。

如何利用物联网技术改善仓储供应链管理
物联网技术在仓储供应链管理中的应用带来了显著的效率提升、成本降低和客户满意度提高。通过实时库存管理、货物追踪与监控、预测性维护、智能仓储操作和环境与安全监控等功能，物联网技术为企业提供了强大的支持。
物联网技术仓储供应链
2025-06-13 09:57:56
物联网的采用正在加速，但成本仍然是主要障碍
尽管数字化转型如今已被视为必然趋势，但报告的结果表明，数字化转型的成功将取决于供应商能否提供尖端技术，以及简化、经济高效的部署模式。
物联网物联网技术
2025-05-15 11:04:13
物联网设备如何推动对云原生安全的新需求
物联网设备的使用增加极大地扩大了恶意行为者的攻击面。每个连接的设备都代表着网络攻击的潜在切入点。随着组织连接数千台具有不同安全功能的设备，它们面临着这几个关键漏洞！
物联网设备物联网技术
2025-03-19 14:14:36
物联网为建筑机械领域提供的三大主要优势
物联网通过将设备、传感器和网络技术相结合，为建筑机械的管理、维护和操作带来了显著的优势。物联网技术使得建筑机械的实时监控成为可能。通过在设备上安装传感器，管理人员可以远程监控机械的运行状态，包括位置、运行时间、燃油消耗、发动机温度等关键参数。
物联网技术建筑机械
2025-02-14 09:46:07
深圳市停车行业协会关于发布团体标准《机动车智能车位锁通用技术规范》的公告
深圳市停车行业协会发布团体标准《机动车智能车位锁通用技术规范》的公告。
智慧安防智能车位锁
2025-01-08 15:50:19
OFweek2024 第九届物联网产业大会圆满收官！
“OFweek 2024(第九届)物联网产业大会”在深圳达实大厦2楼会议中心报告厅圆满收官。
物联网产业物联网技术
2024-12-27 09:02:46

版权与免责声明：

凡本站注明“来源：智能制造网”的所有作品，均为浙江兴旺宝明通网络有限公司-智能制造网合法拥有版权或有权使用的作品，未经本站授权不得转载、摘编或利用其它方式使用上述作品。已经本网授权使用作品的，应在授权范围内使用，并注明“来源：智能制造网”。违反上述声明者，本站将追究其相关法律责任。

本站转载并注明自其它来源（非智能制造网）的作品，目的在于传递更多信息，并不代表本站赞同其观点或和对其真实性负责，不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如其他媒体、平台或个人从本站转载时，必须保留本站注明的作品第一来源，并自负版权等法律责任。如擅自篡改为“稿件来源：智能制造网”，本站将依法追究责任。

鉴于本站稿件来源广泛、数量较多，如涉及作品内容、版权等问题，请与本站联系并提供相关证明材料：联系电话：0571-89719789；邮箱：1271141964@qq.com。