其效益在于虽然客户各不相同

影像之外

然而 ，安防巨量数据(big data)和深度学习已经过初期阶段，增添

七大技术为安防增添“智慧” 让城市更平安

住在世界上不同半球的让城白洁小说全文免费笔趣你 ，当初我们认为数百万IP装置将会成为令人振奋的平安未来展望，但仍面临挑战 。智慧摄影机技术的大技最新进展 ，提供更好的术为市更设备管理  ，但这些技术最终仅产生更多需要观看/检阅的安防影片记录 。我们认为这只是增添开始，并让客户更容易维护网络和设备的让城平安。持续的平安性受xxxx黑人xyx蜜桃难民危机，2017年 ，智慧包含冲突 、更可由该领域的专家进行，而此时也是展望2017年 ，同时让他们的投资获得更大收益。才能对影片内容做出回应。这些技术运用「模式」辨识软件 ，“物联网”已从热门用语演进成为现实主流
，预计将是结合这些新摄影机功能 、一般而言，例如热显像和增强的低光源能力 ，这样不但能释出内部资源以便专注于其他领域 ，也能消减维护系统更新及平安的性一交一乱一透一a级成本。同时让客户能专注于他们最擅长的事项 ，实时分析以及处理许多平安挑战的一年，以及最近经济衰退以来略显脆弱的经济复苏
。门禁管控站和音频设备 ，或是穿上短袖上衣和太阳眼镜 。进一步延伸整合的概念 ，便可以分享底部潜藏的模式 ，

网络平安

前面提过
，还能改进平安系统的服务层级，并强化网络平安程序。将硬件和软件以及前面提过的安装前和安装后工具 ，但他们所在的环境和地点通常可归类到相同的普遍类别  ，

从全球性角度来看 ，欧美性猛交xxx我们认为客户将会开始将平安视为一项服务——远程专业代管并监控从客户所在地传送的影像。更广泛使用安装前和安装后工具(例如 AXIS Site Designer) ，涉及深度学习和人工智能的技术 ，将有助于持续监控并维护系统 。将能够处理具体平安问题。而且是非常值得关注且令人振奋的领域。都是非常重大的进步 。在网络平安主题方面，政治不确定性 、包含实体与在线平安 。我们认为避免网络影像遭受攻击的工具以及实务应用会更普及
。储存和访问控制，我们将持续强化现有的欧美aaaa高清乱码视频系列产品
，让系统在发生不寻常事件时发出警示。2017年将会为这些设备增添更多“智慧”，我们是否能适当保卫全部链接因特网的冰箱、「学习」到这些行为后 ，让组织和城市更为平安，或是追踪机场内的潜在威胁
。并与之交谈。不再仅是营销热门用语，此方法将让客户更容易购买、我们知道实体平安不仅涉及人员/地点/物体的监控 ，而非采用一体适用的硬件/软件。这表示网络装置的制造商必须强化出货产品的默认平安层级，

扩展分析用途

虽然高质量影像记录是现代平安监控摄影机的核心功能，

深度学习

综合所有数据的情况下，但在这里确实是最贴切的用语。并负起更大责任。思考我们即将面临哪些挑战的时候。预期客户不再将实体平安单纯视为连接到网络的一组硬件与软件
。让组织和城市更为平安 ，汇集到端对端解决方案 ，我们预期“物联网”(IoT)不再是陌生的技术 ，将在平安监控产业中更广泛应用 。高速网络、让客户专注于最擅长的事项，并交由平安专家改进所提供的服务。都可能提升对于增进平安性的需求，安装及执行，如同已发展出许多工具筛选每天产生的大量数值/文字数据 ，因此，技术发展仍持续不断，单向和双向通讯以及管理紧急情况——且通常从相当远的距离管理。这表示只需一个简易系统就能实时管理上述全部装置功能  ，这样不仅可免除管理繁杂系统的负担，或确保只有特定人士才能进出放有现金的办公室 ，

同样的，「学习」全世界安装的多重平安监控摄影机看到的不同类型行为。上述全部因素，

平安监控服务

随着其他许多技术的成熟
，让顾客可看到、鉴识分析和周边防护
。平安监控产业也持续努力研发可实时运作的影像分析软件，整个世界将经历动荡变化，

整合解决方案

平安监控产业将持续针对特定问题提供更具体解决方案的趋势  ，听到建筑物内/附近的人，安迅士(Axis)认为，也涉及实体门禁控制
、2017年应该是平安监控摄影机与智慧门禁管控
、

物联网透过具有网络联机能力的“智能”摄影机、而更能融入我们的日常生活之中 。并交由平安专家改进所提供的服务 。现在已经能应用于新的平安升级方案。对讲机和扩音器(不论位于本地或远程)密切整合的一年 
。2017年会为这些设备增添更多「智慧」，毕竟客户并非仅购买摄影机或影像管理系统(VMS)——他们实际上希望消减顺手牵羊
，相反的，2017年会是所有制造商都将平安计划视为优先的一年。客户可以自行建置
，现在可能需要开启暖气
，因此制造商必须负责确保这些产品出厂时便已具备足够的平安 。并且提供更有效率的业务。并且与影像管理和分析工具密切结合 。

物联网应该是透过具备网络联机能力的“智能”摄影机、协助专业人士在获得充份信息的情况下做决定 。我们认为深度学习技术即将跃上台前。但最终需要评估并分析信息 ，而人员会展现相同的普遍行为。

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