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大数据下的安检行业的发展道路
发布时间:2020-05-02 22:08      浏览人次:193

今天和大家讨论一下大数据下的安检行业的发展道路,这篇文章专业性比较强大家看不懂没关系,我会在结尾给大家总结,下面一起来看吧:

中国已经有多个品牌的安全检查机发布了智能安全检查系统。国内许多港口站和其他地方已经启动了McDun的智能安全检查系统。所有用户都表示,安全检查效率和检测率非常高。提高。这不仅是一条产品线的成功,而且是一个方向上的成功。将安全检查机连接到移动互联网的需求变得越来越迫切,因此McDun开发智能安全检查机自然成为所有部门的合作目标。

安萨开发智能安检系统的目的是什么

利用人工智能+大数据实现对违禁品的准确识别。它比传统的手动解析方法更准确,更灵活。从每个安全检查点获得的数据都通过网络集成到大数据分析中。通过提供多维管理数据和可视化管理模拟来筛选违禁品。

为什么智能安全系统的关键是“大数据”?

智能安检机的特点是“自动判断自动报警”,无疑提高了安检单元的使用体验,但也使安检机化程度过高,缺乏有效的数据依据。

例如:安全检查机中的数据整合了安全检查中所有禁用项目的特征,并且数据维护通过常规更新方法进行。此数据更新方法的阈值很低。但是以前,智能安全机器没有最新数据,因此无法识别。

因此,对于智能安检机来说,如果要实时更新,还需要一种有效的数据集成和分析机制来预测新型违禁品。在这些数据中,可以分为已知特征和分析特征,而后者确实有价值。

如何定义和查找“项目特征”?

不同的物品类型,有机和无机物质以及密度比对“物品特性”有不同的定义。对于智能安全检查机,在定义目标时,应找到项目的关键指标。这需要全面的相关数据,以进行全面的判断和具有的能力。相关特征的数据称为“项目特征”。

通常需要通过多维数据特征来筛选“项目特征”的度量,但是目前其他品牌只能提供一些基本数据,而不能完全获取,挖掘和分析用户行为数据。通过引入人工智能和大数据技术,安萨智能安检机可以智能地获取物品的密度比,有机物和无机物等数据,并进行特征画像帮助筛选和建立“物品特征”。

可以看出,智能安全检查的核心是大数据,而麦克唐纳的安全和智能检查机已将其功能最大化。它对项目进行分析,建立多维标签,然后使用数字方式生成“项目特征”,并通过网络进行实时自动更新,以实现智能安全检查机的比较。

总结:可以看出,大数据下的安检行业要走的道路也就是四个字“人工智能”,这是必不可少要走的道路,未来我们都要面临转型。

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