et城市安全大脑的技术基础

ET城市安全大脑的技术基础涉及多个方面，以下是详细分析：

1、大数据计算能力：

ET城市大脑采用自主研发的大数据处理平台MaxCompute进行海量数据计算，在2015年世界Sort Benchmark排序比赛中，MaxCompute用377秒完成了100TB的数据排序，创造了4项世界纪录；2016年又以0.82美元完成了1TB的数据排序，显示出其卓越的性能成本优势。

该平台首次实现了两个集群对上百PB数据的在线存储和每日PB级别的计算吞吐能力，计算请求响应时间在3秒内，实时数据接入延时低于200毫秒。

2、多源数据规模化处理与实时分析：

ET城市大脑能够首次实现通过两个集群对上百PB数据进行在线存储，并具备每日PB级别的计算吞吐能力。

这种强大的数据处理能力使得ET城市大脑能够实时地对城市中的各种数据进行分析和处理，为城市的安全治理提供及时、准确的信息支持。

3、实时视频识别及自动巡检技术：

ET城市大脑利用图像识别技术，首次实现了对杭州3000多路视频的实时分析，将视频利用率从11%提高到了100%，这一技术不仅实现了车辆图搜和视频实时自动巡检，而且在低分辨率车辆检测方面也达到了高达91%的准确率。

4、类脑神经元网络物理架构：

ET城市大脑在百亿节点万亿边级别的网络上处理EB级别数据，通过模糊认知反演算法发现复杂场景背后的超时、超距弱关联，这种类脑神经元网络物理架构使得ET城市大脑能够在道路交通、工业制造等多个领域成功应用，如在杭州城市大脑中实现从单点、单线到整个城市的交通优化。

5、人工智能与深度学习技术：

ET城市大脑背后应用了一系列世界级的人工智能技术，包括机器视觉、大数据、人工智能等，这些技术使得ET城市大脑能够实时有效地分析视频图像，实现多摄像头联动研判、跨摄像头合作分析、百万亿级图片以图搜图、高精度全覆盖抽取图像特征等功能。

在行人检测方面，提出了基于目标尺寸分级的级联网络，并充分发挥感兴趣区域的上下文信息，提升特征提取能力；在行人再识别方面，不仅利用最新的深度学习技术提取行人的全局特征，还提出超分辨率模块和深度注意力网络获得头部、躯干等局部细节特征，进一步提高跨摄像头场景下行人识别的准确性。

6、安全技术保障：

ET城市安全大脑在建设过程中充分考虑了云、管、端及大数据和算法层面的安全风险，采用百度安全的技术方案，通过安全多方计算的方式打造政法数据安全基础设施，助力政法数据安全共享与开放。

还有诸如号码隐私保护服务PNS等技术的应用，进一步保障了用户数据的安全。

ET城市安全大脑的技术基础涵盖了大数据计算能力、多源数据规模化处理与实时分析、实时视频识别及自动巡检技术、类脑神经元网络物理架构、人工智能与深度学习技术以及安全技术保障等多个方面，这些技术的集成和应用使得ET城市安全大脑能够全面提升城市的智能化治理水平。

到此，以上就是小编对于“et城市安全大脑的技术基础”的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位朋友在评论区讨论，给我留言。