大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于依图科技智能安防平台的问题，于是小编就整理了6个相关介绍依图科技智能安防平台的解答，让我们一起看看吧。
是正规的。上海依图网络科技有限公司成立于2012年9月，由朱珑、林晨曦共同创立。[1]
依图科技人工智能技术的应用领域包括：智能安防、依图医疗、智慧金融、智慧城市、智能硬件等。[2]
2017年7月，依图科技在由美国国家标准技术局（NIST）主办的全球人脸识别测试（FRVT）中夺得第一，成绩在千万分之一误报下达到识别准确率95.5%，是当时全球工业界在此项指标下的最好水平
依米是一个基于云计算技术的物联网（IoT）智能家居系统。它可以将家庭中的各种电子设备连接到一起，使家里的每一个成员都能够通过移动设备来控制家里的设备，并可以根据用户的习惯自动调节家中的环境。
例如，它可以在用户回家之前自动打开家中的暖气或空调，也可以自动关闭家中的灯光、电视、窗帘等设备，让用户感到安心和舒适。
此外，依米还可以实现安防功能，可以检测到家中有人入侵或火灾，并可以及时发出报警信号，确保家人的安全。
商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技号称是“人工智能四小龙”。
商汤科技原创了自己的底层算法平台，在人工智能这条路上加快脚步。
旷视在智能安防上有着智能优势，主要精力集中于FaceID、开放平台等上。
云从科技也在金融、银行和安防上有着自己的科技实力。
依图科技在医学影像上有着自己的造诣。
人工智能四小龙面临的困难反映的是行业困境。人工智能是烧钱的，要想成为人工智能独角兽，烧钱换市场是行业必然之路。距离风口已经过去三年，人工智能四小龙用亏损的成绩欲走上市之路，资本必不会再为落地困难的人工智能买单，四小龙的上市之路一波三折，往后看，四小龙的亏损之路愈发艰难。
近日，“AI四小龙”最年轻的云从科技在科创板递交了招股书。在业界，商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技并称为计算机视觉的“AI四小龙”。
过去几年，四家公司在计算机视觉领域高歌猛进，但因为算法瓶颈以及应用场景同质化问题，“AI四小龙”开始踏上不同的征程，伴随旷视、依图、云从招股书对外披露，外界得以一窥它们的AI版图。
人脸识别可以算是人工智能的一个很成功的落地项目了。问题中提到的四家企业均有人脸识别相关的业务，但是实际人脸识别的效果可能远远没有达到媒体宣传的效果。
首先抓拍其实是非配合型的人脸识别，这和人证1:1验证的人脸识别以及我们广为熟知的IPHONE等手机人脸解锁完全不是一个难度的。非配合意味着可能仅暴露出很小的人脸信息，从直观上就可以理解，相比于正脸对比信息少了很多，另外背景等等更加复杂，而同时如果搜索库很大的话（保守几十万量级），那么在限制一定的误报率（将其他人误认为目标的概率）的情况下可能准确率会低的惨不忍睹。下图是中科院山世光老师（人脸识别方向的大牛老师）的一个ppt中的数字：
可见非配合情况下，监控库中有1000人，在10-6的FAR下（FAR是人脸识别中的指标，确定非同人的一个阈值，如果想仔细了解可以搜索一下）可能准确率只有50%，监控库中有1w人，在10-7的FAR下准确率只有10% 。
其次目前可落地的人脸识别应用大都是限定场景限定人群库的操作，完全开放的识别准确率其实是比较低的，或者至少还要经历很长时间的发展、积累数据过程。我们看到的媒体宣传的人脸识别在LFW库的准确率达到99.7%等等其实是不能代表广义意义上的识别水平的，LFW只有万级的数据，而训练集打比赛的各方往往采用百万级的或公开或未公开的人脸数据，因此过拟合非常严重，甚至参考性都不大，有泡沫的嫌疑。
最后人脸候选比对库其实是限制在一个小范围内才能够满足实际系统运行的时间限制要求，假设需要将一张人脸和全中国的人比较（10亿+的人脸库），估计要算的黄花菜都凉了。。实时的系统短期内必然会牺牲掉一些准确率方面的性能指标。
目前火热的人工智能始终还是在弱人工智能的范畴，因此使用上都或多或少会有限制，大多数都会限定场景和领域，当然这种技术的发展已经能够显著的提高我们的生活工作效率了，不过也要理性看待，不要过度宣传。
感谢邀请回答，关于这个问题，刚好最近的一个项目正在了解这方面的信息，各方面的宣传看了很多，应该说各家宣传的功能都是比较强大的，但是去真正看了旷世和依图的现场demo之后，发现现实还是骨感。比如像人脸匹配，目前旷世能做到的是，在一万人的面孔库，可以做到大概十秒以内的“实时”识别，而且对于环境光也有一定的要求，识别率大概只能达到六成。（要特别说明的是这些参数仅仅代表我2017.10看的现场临时搭建的demo，不代表官方数据）。所以我认为，目前人脸识别技术虽然算是较为成熟，但是更多适合于非实时的识别，安防这种对实时性有一定要求，并且环境比较复杂的场景，技术还需要进一步完善。
这么举例子，一个地铁站，一分钟100人，每分钟抓25个关键帧，这里面人脸还有重复，和逃犯数据库比对，数据库可能在30万左右，每分钟比对可能是200*300000=60000000次，这个比对需要多少机器来跑?
智能安防所需处理的数据，从类型上可分为文字，语音，图像和视频这几种。其中最重要的当然是视频数据的存储和分析。
伴随计算机技术的不断进步，和传感技术，数学算法等科技的发现进步，计算机视觉领域向人工智能的方向发展，给智能安防提供了更好的支持。
随着计算机视觉技术的不断发展，以人脸识别为代表的计算机视觉技术把安防行业市场竞争带入一个崭新局面，近两年，国家高度重视计算机视觉技术产业落地的发展，出台多项政策助推产业发展。这片领域不再是安防"BAT"的战场，新的玩家在不断加入，不仅有华为、阿里、腾讯、百度，更有商汤、旷视、依图、堃乾智能这些安防新企业在虎视眈眈这块价值千亿的大蛋糕。未来，智能安防行业格局也将会重写。 今后，随着深度学习的进步、计算机存储的扩大以及可视化数据集的激增，计算机视觉技术将得到迅速发展。从监控摄像头到车牌识别，从人脸识别到出入境管理，计算机视觉都将扮演重要角色。随着人工智能技术的逐步普及，计算机视觉将迎来新的发展机遇，并取得诸多成果。随着我国智慧城市的建设已经进入大规模试点阶段，作为实现城市安全、生活便利的重要支撑技术，将随着智慧城市的大规模建设，人脸识别技术的应用逐步落地，可以说人脸识别的全面应用时代已经到来。
智能安防的进步依靠计算机行业的发展，更依靠的是国家，企业和个人对安全的重视！
你好，感谢您给我这个机会回答这个问题。
首先，先说结论，人脸识别市场和人脸识别安防市场是两个层级的市场，在这两个市场上，云从君预言短期内谁都主宰不了，市场规模足够养活几个大型企业，就像现在的海康和大华。
为什么呢？
第一、人脸识别市场足够巨大。
仅仅是金融市场便能挖掘出千亿级别的规模，安防市场体量只多不少，另外还有更多的B端C端市场等待培育挖掘。当然，现在市场上存在一些泡沫，简单的只看估值的和，以现在市场的培育程度很难支撑。
人脸识别与千亿市场：狂飙突进的金融科技改革
第二、应用为王。
中美之间在人脸识别技术基础理论上还有差距，在应用上中国却已经开始领先，究其原因，实名制、安防作为刚需让人脸识别技术在国内比在美国有强大的推动力。
刚需推动市场活跃，市场活跃引发竞争，竞争加速科技进步，活体检测技术就是应用层面领先美国的典型。
在国外，当人脸识别技术正在各地缓慢尝试，日本机场今年尝试上线人脸识别，国内在多年前已经开始大步尝试推进。 同样，金融，公安也在开始大规模接触，尝试，上线各种人脸识别产品。
到此，以上就是小编对于依图科技智能安防平台的问题就介绍到这了，希望介绍关于依图科技智能安防平台的6点解答对大家有用。
