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视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
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激活转弯信号，宽角度，侧视镜安装的摄像头充当第二对眼睛，在仪表板群集显示屏上显示盲点的实时镜头。如果您试图在物体处于盲点时试图更改车道，则盲点碰撞避免系统会警告您，视听警报和触觉转向反馈。即使您错过了这些警告，电子稳定控制也将最终接管以防止碰撞。
南非的面部识别技术的应用
9 上文注 4（例如，“AI Surveillance 希望在美国找到客户，将他们的闭路电视录像传送到约翰内斯堡的控制室和监控人员。首席执行官 Nichol 认为，当地较低的工资水平将为公司带来竞争优势，其在南非市场处理安全问题的经验也将如此。“美国在硬件和录制方面更成熟——有更多的摄像头和更多的录像，”他说。“南非在分析反馈和调度方面更成熟——出于必要……有迹象表明，监控行业的其他部分也在转向基于平台的方法。Proof 360 所基于的视频管理工具 Milestone 同样允许任何人为其软件构建面部和车牌识别等 AI 应用程序。Axis Communications 也是如此，它在美国和南非设有办事处，最近推出了自己的平台……今年，NEC XON 的母公司 NEC 还计划推出一款名为 NEC Nexus 的新产品，允许政府机构将他们的监视列表，其方式与 Vumacam 对车牌数据库的集中化相呼应。Nexus 目前正在英国进行试验，NEC 在英国拥有最大的实时面部识别试点，并将很快在全球推出，尽管目前还没有在南非实施的计划，Erasmus 说。”)。
矩阵：实时移动控制
我们介绍了矩阵，这是第一个基础现实的世界模拟器，能够在第一和第三人称视角以实时的，重新控制的方式生成无限长的720p高富达现实现场视频流，从而实现了丰富动态环境的沉浸式探索。Trained on limited supervised data from AAA games like Forza Horizon 5 and Cyberpunk 2077, complemented by large-scale unsupervised footage from real-world set- tings like Tokyo streets, The Matrix allows users to tra- verse diverse terrains—deserts, grasslands, water bodies, and urban landscapes—in continuous, uncut hour-long se- quences.以高达16 fps的速度，该系统支持实时交互性，并演示了零拍的通用性，将虚拟游戏环境转换为现实世界上下文，在这些环境中，收集连续移动数据的数据是不可行的。例如，矩阵可以模拟通过办公室设置驱动的宝马X3，这是游戏数据和现实世界中的一个环境。这种方法展示了AAA游戏数据对强大的世界模型的潜力，在具有Lim esed数据的情况下弥合了模拟和现实世界应用程序之间的差距。本文中的所有代码，数据和模型检查点都将被开源。
Berdo政策和程序
默认值基于2018年BERDO数据。它们代表每种建筑物使用类型的年度能源使用（KBTU），除以该建筑物使用类型的建筑物的平方英尺，除以12，以获得月度值，并乘以150％。由于年度能源使用是多种燃料类型的总和，因此每种建筑物使用类型都有一个混合排放因子，代表用于该建筑物使用的燃料的组合，应用技术方法中使用的排放因子概述。通过构建使用类型的混合排放因素将每年更新。
许可费用（2022 年 10 月 1 日起生效）
• 新建独栋、复式和联排住宅建筑和扩建。新建独栋、复式和联排住宅建筑的总费用应根据屋顶下的总平方英尺数按每平方英尺二十一美分（0.21 美元）计算，最低基本费用为 100 美元。此费用包括结构、电气、机械、管道、平板工程、入住证和计划审查的许可证。此费用不包括围栏、仓库、附属结构、草坪灌溉、临时杆、全屋软水器或游泳池的许可证。
阿斯顿系列水力水到水
Geostar单元每年可以将暖气，冷却和热水的年度成本降低多达70％。没有其他燃气炉，空调或热泵靠近地球仪的效率。随着天然气，丙烷和燃油等化石燃料的不断增长，将来的储蓄可能性更大。您的Geostar经销商可以使用软件建模工具来根据平方英尺，建筑风格和气候来估算房屋的加热和冷却成本。
使用机器的人群管理和工作监控
印度铁路是世界上最大的铁路网络之一，每天迎合数百万乘客。确保这大量乘客的安全和保障，同时也保持有效的操作是一项艰巨的任务。传统的手动监视和监视方法具有局限性，包括人为错误和无法实时处理大量数据。为了应对这些挑战，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的整合提供了有前途的解决方案。该项目提议开发AI驱动的系统，用于分析印度铁路的现有闭路电视（CCTV）录像，以增强人群管理，预防犯罪和工作监控。系统将利用高级AI算法来检测异常行为，跟踪人群的运动并实时确定潜在的安全威胁。通过利用ML功能，系统还将能够预测人群模式并优化资源分配。所提出的系统将包括几个组件。首先，先进的AI算法将用于分析CCTV素材，并检测异常情况，例如可疑行为，废弃的物体或异常人群运动。这些算法将在正常人群行为的大型数据集上进行培训，以最大程度地减少误报。其次，将采用Mlalgorithms根据历史数据，季节性和外部因素（例如天气和事件）来预测人群模式。此信息将用于优化资源分配，以确保安全人员有效，有效地部署。第三，将开发用户界面以向安全人员显示实时数据和见解，从而使他们能够迅速对任何潜在威胁或问题做出响应。
自动检测，识别和计数深...
太平洋中的深海纹状会具有强大的商业，文化和娱乐价值，尤其是鲷鱼（Lutjanidae），这些价值（Lutjanidae）构成了大部分捕捞量。然而，由于数据的稀缺，管理这些遗迹是具有挑战性的。立体声诱饵的远程水下视频站（BRUV）可以提供有关鱼类股票的有价值的定量信息，但是手动处理大量视频是耗时的，有时甚至是不现实的。为了解决这个问题，我们使用了基于区域的卷积神经网络（更快的R-CNN），这是一种深度学习体系结构来自动检测，识别和计算BRUV中的深水鲷鱼。视频是在新喀里多尼亚（南皮林）收集的，深度为47至552 m。使用在6,364张图像中观察到的11个深水鲷鱼物种中的12,100个注释的数据集，我们为具有舒适注释的6种物种获得了良好的模型性能（F-Measures> 0.7，最高0.87）。视频中最大丰度的自动和手动估计之间的相关性很高（0.72 - 0.9），但较快的R-CNN显示出低估的偏见。一种半自动协议，我们的模型在处理BRUV镜头时支持手动观察者，改善了性能，与手动计数的相关性为0.96，对于某些关键物种，则具有0.96的相关性和完美的匹配（r = 1）。此模型已经可以帮助手动观察者半自动地处理BRUVS录像，并且当更多培训数据可用以降低假否定率时，肯定会改善。这项研究进一步表明，在海洋科学中使用人工智能是进步的，但对未来有必要。