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(3)人工智能的发展，商场食恢数据被终端采集后传输汇集到集中式云计算中心，商场食恢网络实时性和带宽都带来量级的要求，对云中心部署方案带来了挑战，同时还需要新的模式来适应AIoT。这种做法在技术不够成熟的条件下有效实现了商业价值，综合但缺点同样明显：综合一方面，对已有设备的改造需要增加施工成本，影响人工智能算法对传统应用的渗透;另一方面，也限制了获取有效素材的效率，影响算法指标的进一步提升。

另一方面人工智能将大量视频、体餐图片集中到云中心，也对网络带宽提出了更高要求。饮商业人像抓拍摄像机的架设位置应满足GA/T922.2-2011的要求。但从风险角度而言，序开在AI与安防融合发展的进程中，序开将大量非结构化视频转化为可快速检索的结构化数据，一旦网络被攻击，数据泄漏后的损失将更为恶化。

(3)智能AI摄像机及视频结构化分析产品开始进入安防市场，放堂复正产生了海量的结构化视频数据，放堂复正但基于结构化视频数据的深度智能应用，如时空分析、模式挖掘、预测预警、技战法训练等尚在探索阶段，有可能形成新的数据浪费和低效投资。从一个典型中大型城市级公共安全视频监控联网项目各部分成本占比情况可以清晰看出，常营成本是安防+AI发展的重要瓶颈。

按照《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》(GA/T31488-2015)，济南家有间《安防人脸识别应用视频人脸图像提取技术要求》(GA/T1334-2016)等技术要求，济南家有间人像识别摄像机主要指安装在公安检查站人行通道，如车站、机场、码头等出入口或闸机，以及人行道、非机动车道、步行街、商业中心等重要部位出入口，能够有效限制人员通行、具有良好人像抓取条件的部位，应面向人员行进方向正面安装，具有良好的光照条件。

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