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中南大学|基于AI的视频分析技术
科技成果综合评价报告详情
科技成果综合评价报告
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成果名称
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分类
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所属单位
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联系人
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联系电话
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成果简介
目前基于AI的图像分析技术已经日趋完善，在人脸识别、车牌识别等场景的应用越来越广泛，市场竞争也愈发激烈。本成果面向更复杂的场景：视频分析。 通过深度网络学习视频数据的时空特性，能够捕捉视频的动态信息并进行自动分析，达到不同应用的目标。目前在较难的视频分析任务—手语翻译上达到较为先进的水平。
*
创新水平
关键共性技术
前沿引领技术
现在工程技术
颠覆性技术
其他
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技术进度
新设备或新装置
样机原理
工程样机
中试原型机
产业化
新材料或新技术
实验室阶段
工程化阶段
产业化阶段
技术成果
专利
奖项
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产品方向
有多个应用方向
有一个应用方向
没有应用方向
无法判断
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市场空间
需求前景巨大
需求前景较大
需求前景一般
无法判断
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成本竞争
优势明显
优势一般
没有优势
无法判断
*
政策影响
政策鼓励
政策限制
政策淘汰
无法判断
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市场周期
进入期
成长期
饱和期
衰退期
无法判断
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转化周期
近期可控(1年内)
周期较长(2年内)
很难转化(3年起)
无法判断
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科技成果的创新基因评价
1.先进的人工智能算法。通过深度学习等方法，该技术能够对视频中的物体、人物、场景等进行准确的识别和分类，大大提高了视频分析的效率和准确性。此外，该技术还具有较强的自适应能力，能够根据不同的应用场景进行参数调整和优化，提高了其应用的灵活性和实用性。 2.广泛的应用领域。除了在视频管理和安全监控等领域有广泛应用外，该技术还可以应用于智能交通、智能医疗等多个方面。例如，在智能交通领域，该技术可以实现对车辆、行人等的实时监测和预警，提高交通安全性；在智能医疗领域，该技术可以实现对医疗影像的自动分析和诊断，提高医疗服务质量。 3.具有较高的商业价值和社会意义。随着视频数据的爆炸式增长，如何有效地管理和利用这些数据成为了一个重要的问题。而基于AI的视频分析技术正是解决这个问题的有效手段之一。
不少于150字
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科技成果的技术亮点评价
高效性：该技术采用深度学习算法，能够快速准确地识别视频中的物体和场景，大大提高了视频分析和处理的效率。 准确性：该技术在训练过程中采用了大规模的数据集，并且采用了多种优化算法，提高了模型的准确性和稳定性。此外，该技术还支持在线学习和增量学习，能够适应不同场景的变化。 可扩展性：该技术采用了分布式架构和GPU加速技术，具有较强的可扩展性和并行性，能够满足大规模视频数据的处理需求。 多应用场景：该技术可以应用于多个领域，如智能监控、交通管理、公共安全等，具有较高的应用价值和社会意义。
不少于150字
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科技成果的应用市场评价
AI视频监控相关的市场规模在逐年扩大。 2017年AI视频分析解决方案全球销售额1.15亿美元。从2019年开始，计算机视觉核心产品以及相关产业规模逐年递增，整个AI产业近一半来自计算机视觉，反应出计算机视觉技术仍是AI商业化落地的主要方向和核心技术。预计到2026年，中国的AI视觉相关产业达到6733亿元。 据IDC2022年5月发布的报告显示，中国垂直行业和电信网络边缘计算服务器（含通用服务器和定制服务器）市场维持了强劲的发展势头，市场规模进一步扩大到4.8亿美元，同比大幅增长75.0%，5G和AI/ML技术使能下的行业数字化转型需求是主要驱动力。在2021-2026年，中国边缘定制服务器市场预计将保持40.1%的年复合增长率。 由上可知，技术应用前景较广。
不少于150字
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评价专家组综合意见
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