大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于安防网络系统总结报告ppt的问题，于是小编就整理了3个相关介绍安防网络系统总结报告ppt的解答，让我们一起看看吧。
什么是智慧消防大数据？
发展智慧消防，离不开消防的大数据。
虽然业界谈论大数据的声音在降低，但通过采集、分析和运用数据提升能力的行动却越来越普遍，大数据已经成为消防等行业的底层关键技术。
1、智慧消防离不开大数据
建设智慧消防，很大程度上取决于消防大数据时代是否来临。
人工智能，简单点说就是机器智能，机器具有学习能力，而机器学习的前提是有大量的数据，没有大量的数据作为支撑，人工智能智能就会止于空谈。
大数据信息处理，主要分为四个环节——产生、传输、存储与处理，每个环节都有技术上的突破，才能说是真正的大数据时代，才会有智能的产生。
比如说人脸识别、Google翻译，都是在收集大量的数据之后，工程师们编辑出一套可靠的数据模型，然后才实现的人脸识别和自动翻译。
此外，数据区别于信息，地球围绕太阳运转，这只是一个信息，而数据是一个记录的过程，通过一些列的数据，可以推导出一些东西。
如，消防管理部门拥有多维、异构、实时、海量的消防大数据资源，包括人员(消防救援队伍、社会消防力量等)、场所(高层楼宇、商业综合体、地下建筑、出租房等)、企业单位(高危单位、重点单位、化工企业等)、物品(危化品、易燃易爆物品等)、环节(电器线路、消防设施、疏散通道等)、水源(消火栓、天然水源等)、巡查信息等多种数据。
另外，包括规划、住建、国土、民政、通信、交通、气象、供水、公安等相关部门的数据，需要对相关数据资源进行收集、融合，构建全面、实时、标准的消防大数据资源体系，为进行基于大数据方法的“智慧消防”建设提供良好基础。
虽然，在消防领域记录了很多信息，但并不是所有的信息都能称之为数据。只有掌握大量的、有效的消防数据，把它们放在特定的、行之有效的数学模型中，才能够让数据发挥效用，让数据、机器具有智能。
2、智慧消防大数据技术和应用
大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高且实时数据不断增长为主要特征的数据集合。
大数据思维发挥作用，简单来讲主要分为两个方面，感知现在和预测未来。
感知现在：历史数据与当前感知数据融合，潜在线索与模式的挖掘，对事件发展状态的感知。
预测未来：全量数据、流式数据、离线数据的关联分析，态势与效应的判定与调控，揭示事故发展演变规律，进而对事物发展趋势进行预测。
即，获取原始采集的消防数据资源，然后进行数据清洗、比 对、整理及融合处理，成为“智慧消防”大数据，供系统调取并进行大数据分析利用。
具体的智慧消防大数据技术与应用，5月8日应急管理部天津消防研究所副处长刘晅亚在天津智慧消防高峰论坛上进行了《基于大数据分析的智慧消防发展趋势》主题演讲，分享几张关键PPT如下：
3、大数据下的智慧消防商业模式
今年的两会政府报告后，“智能+”成为一个热词。
“大数据+消防”，“智能+消防”，商业模式可能会发生重大的变化，主营业务核心或由消防产品制造转向消防设备的运营和服务。
回顾董明珠和雷军的10亿赌约，其实就是两条企业路线之争。
传统的商品，如空调、洗衣机等，都是一次性买卖，产品卖给消防费者，从某种程度上来说，就意味着交易的结束。董明珠经营的格力就是传统的制造业思想，重视产品生产研发制造的专利和技术，这个小米在短时间内很难超越。
小米，则是数据驱动的公司。小米手机采用Google系统，虽然有改编的一些功能，但从根本上说没有自己的核心技术。但通过小米手机，获取用户的数据，开发了音箱、电视等一些列家电，成为一家垂直电商，这些都是因为小米掌握了“数据流”，并从中获取了新的业务。
再看如今的华为、BAT，他们纷纷搭建平台，向消防、安防等领域跨界扩张，如华为的Ocean Connect平台、阿里的阿里云等，并强调只是做平台，不做下层业务。
为什么这些科技巨头要获取大规模的数据接入资源，他们背后的目的和野心在哪里？
我们来看下谷歌机顶盒的运营模式，或许能从中找到答案。
谷歌曾经为家庭用户制作机顶盒，研发费用大，如果光靠卖机顶盒，谷歌不知道要什么时候才能够赚回成本。但是谷歌通过机顶盒收集的数据，分析出家庭用户的一些需求，然后研发出了游戏终端等一些列产品，赚的盆满钵满。
所以，看明白没有，数据不是关键，如何利用有效数据开展生态商业，才是大数据时代正确的打法。
目前，智慧消防大事记还停留在最初级的阶段，大部分属于原始的数据收集，至于它的实用性，还需要进一步挖掘。
消防的管理和服务是持续不断的，后续会有大量的数据积累下来，这些数据中会沉淀下消防的特征。通过对这些数据的分析，可以为消防的智慧化以及精细化管理提供决策依据，而且还能够为智慧消防的服务系统提供新的洞察力。
大数据分析将大大提高消防企业的核心竞争力。大数据的分析和处理对企业来说是非常重要的，谁能掌控数据谁就能掌控市场。
为什么说商汤、旷视、云从、依图做的人脸识别在安防实际应用中还有差距？
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?
公司想开展远程办公，网络大佬有哪些靠谱的软件推荐？
对很多人来说，远程办公其实效率是降低的，因为有太多的因素干扰啦，但是为了提高远程办公的工作效率，使用合适的工具无疑是个不错的选择。在推荐工具前，我觉得有两个原则一定要注意：1）所选择的工具要尽量少，因为工具多了对网络要求高而且频繁切换使用也不方便2）明确自己的需求，从需求出发找合适的工具我们公司选择的工具是轻流。它可以解决如工作汇报、任务安排、申请审批以及相关的业务报表统计等多方面的需求。主要作用如下：1、关于工作汇报
在轻流中，你可以根据需求自定义搭建相关的日报/周报管理系统，远程办公的同事可以按照约定的时间填写工作日报/周报，这样也可以及时同步工作进展。填写完工作日报/周报的内容后，轻流系统可以自定抄送到对应的主管或者部门负责人那里进行审核。2、关于任务管理
相关的任务的下达以及指派，还有任务的处理、审核，都可以通过轻流系统进行。关于任务进度的管控，你可以通过轻流系统内的甘特图查看，你也可以在线留言@相关负责人。3、关于申请审批
申请、审批其实更多的是业务流程管控这一块的工作内容。通过轻流可自定义搭建内部业务流程管理系统：无论是跨部门的协同管理还是部门内部的管理，我们都可以通过轻流“表单+流程”方式串联起来起来。通过工单化协作，可以有效防止业务处理遗漏，让跨部门协作更加高效。具体是不是适合你的需要，还需要你自己去试用看看噢～到此，以上就是小编对于安防网络系统总结报告ppt的问题就介绍到这了，希望介绍关于安防网络系统总结报告ppt的3点解答对大家有用。
