方案概述：
“明辨工程”是新形势下维护国家安全和社会稳定、预防和打击暴力恐怖犯罪的重要手段，是常态化、信息化条件下完善社会治安防控体系、深化安全中国建设的重要基础工程。基于多年建设安全城市的经验，芝诺科技根据识别项目的特点和需求，推出了深度学习技术、大数据技术和信息共享技术相结合的完整解决方案。该方案提出了紧密编织防控网络、深度学习数据挖掘、加强系统联网和信息共享的建设思路，打造成熟高效的识别工程，打造共建、治理、共享格局。
方案特点：
合理分布，全球覆盖
通过因地制宜地在不同区域和场景部署AI感知产品，实现全方位、全天候的多维信息感知网络。全面提升人车物信息收集能力，推进全球覆盖。
网络共享和信息共享
根据政府各部门对视频应用的需求，以信息资源交换共享平台为核心，以公安视频专网、政府外网、互联网为载体，可以有效整合不同层次的各种视频图像资源，促进点对点互补、平台互操作、网络互联，最大限度地实现公共领域视频图像资源的网络整合。逐步实现与现有政府信息管理系统的对接，打破各部门、各行业之间的信息壁垒。
科学操作和维护，全时可用
建成集中式、朱东华式、智能化视频运维管理系统，自动管理整个监控系统中的大量前端摄像头、编解码设备、视频服务器、卡口设备，提供智能化运维手段，实现视频设备运行状态实时监控、视频质量诊断、设备故障事件第一时间主动通知、故障源及时准确分析定位。建立设备档案制度，规范管理。
加强系统安全，控制全过程
按照《信息安全等级保护管理办法》等国家相关规定，围绕网络安全传输、系统安全保障和重要信息安全管理的建设，将整个系统分为外部前端层、系统层、网络层、数据层和应用层。每层采取不同的安全技术措施，构建“事前防护、事后检测、事后审核”的安全防护体系，提高公安视频监控系统的安全防护能力。
人工智能大数据应用
该系统以人工智能和视频大数据应用为核心，构建视频图像结构。结合深度学习算法，提取海量视频中人、车、运动物体的结构化数据，转化为有价值的结构化信息。从而提高系统分析判断能力，促进视频监控应用模式从被动处置向主动事前预防转变。
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