AI 智能 + 人脸识别系统应用整体解决方案 智能 AI ｜移动互联｜智能设备｜数据统计｜功能融合 AI 智能 + 人脸识别系统应用整体解决方案 我们在一个革命的时代，也非常庆幸活在这个时代，并还能醒着！工业革 命、电力革命、能源革命我们都在享受它的成果，都会思考没有这些世界 将会怎样？互联网 + 智能 AI 革命 --- 是颠覆的时代又是蕴藏巨大财富的 时代。大数据、移动设备、社交媒体、互动智能、定位系统都在改变我们 领域及规模 Part 1 需求分析 AI 智能 + 人脸识别系统应用整体解决方案 过去 到店流量、提袋率 无法得到有效统计 人工难以辨认 费时费力、效率低下 未经授权擅自进入、使 用会议室等重要场所时 不明身份的人无 法得到有效甄别 大数据无从获取 运营者无从下手 上班忘记带卡、 双手抱满资料时的尴尬 AI 智能 + 人脸识别系统应用整体解决方案 随着我国社会不断发展、科技不断进 成为了场所安防领域的当务之急。 “ 人脸识别系统”就是为了满足人们对现代化办公和生活场所的更高层次安全、智能管理的需要应运而生的，其主旨 就是为了“提高管理效率，保证公共安全”。通过分级管理，设置管理层次，分配管理责任；通过权限管理，区分人员类 型，保证出入口安全；通过身份管理，规范身份管理制度，简化工作流程等。 人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份

智能口语测评平台 借力人工智能语音识别，打造高效教学辅助能力 英特尔携手合作伙伴探索基于语音识别的智能教学辅 助能力 • 语音识别等人工智能技术在智慧教育场景中的应用 • 基于语音识别能力构建教学辅助能力 • 扩展 OpenVINO ™ 工具套件自定义层，提升语音识别推理 效率 基于英特尔优化方案的应用案例 • 思必驰：与英特尔携手打造精准、高效的语音识别应用， 加速智慧教育前行步伐 教育 场景中的应用 • 人工智能行为分析解决方案开发及挑战 • 面向教育场景的行为分析方案设计 • 针对行为分析的英特尔产品优化方案 基于英特尔优化方案的应用案例 • 阅面科技：借力人脸识别与课堂行为分析提升教学互动效果 • 百家云：基于课堂行为分析实现双师课堂教学效果评估 15 15 15 17 24 24 26 31 31 32 35 39 39 41 势 篇 趋 势 篇 英 特 尔 中 国 教 育 行 业 AI 实 战 手 册 英 特 尔 中 国 教 育 行 业 AI 实 战 手 册 大规模的投入加快了智能技术在教育行业的创新应用，语音 识别、自然语音理解、深度学习、AR/VR 等前沿技术和相关 教育教学解决方案正在更多场景落地，包括自适应学习系统、 智能导师系统、智能测评系统、基于虚拟现实 / 增强现实的 场景式教学都正在成为现实。而这又推动了以智能技术为代

...................................................................................22 2.1.3 欺诈风险难以识别................................................................................................... ...................................................................................137 8.2.2 发票与收据识别................................................................................................... ....................................................................................142 8.3.1 异常模式识别...................................................................................................

视频智能挖掘功能 ................................................................................. 62 4.1 行为识别 .............................................................................................64 4 .................................................................................... 70 4.3.1 突发事件识别 ............................................................................ 72 4.3.2 潜在威胁预测 .... 使得视频内容的智能挖掘成为可能。通过对视频监控数据的深度学 习和分析，AI 大模型能够实现对大量影像数据的实时处理和决策支 持，为公共安全管理提供强有力的支持。这一方案不仅可以提升处 理速度，还能减少人为因素的干扰，提高事件识别和响应的准确 性。 在这一背景下，建立一套基于 AI 大模型的视频智能挖掘应 用 方案显得尤为重要。该方案主要包括以下几个关键环节： 1. 数据采集与预处理：利用现有的智能视频监控设备，实时收集

........................................................................................59 6.1 数据源识别................................................................................................... .......................................................................................141 14.1 风险识别................................................................................................... 作为一款强大的数据分析工具，具备高效的数据处 理和智能分析能力，能够帮助税务稽查人员快速识别异常交易、发 现潜在风险点，并生成精准的稽查报告。 在实际应用中，DeepSeek 可以通过以下方式优化税务稽查流 程：  数据整合与清洗：将分散在不同系统中的涉税数据进行整合， 并通过智能算法清洗数据，确保数据的一致性和完整性。  异常检测：利用机器学习模型，自动识别异常交易模式，例如 频繁的大额交易、关联方交易等，帮助稽查人员定位高风险纳

和 循环神经网络等，被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等 领域并取得了极好的效果。在人脸识别领域，根据美国国家标准与技 人工智能在交通领域业务应用白皮书 2 术研究院（NIST）公布的人脸识别算法测试（FRVT）结果1，在签证 照、证件照等有约束场景下的人脸识别准确率接近 99%。在语音识别 领域，全球知名的开源语音识别数据集 Librispeech 上已实现接近 2% 层关键信息。感知类的典型赋能场景包括身份核验（人脸识别）、人 流分析、车况监控、车外环境感知、驾驶员行为监测、交通设施状态 感知、实时路况感知、机非人（机动车、非机动车、行人）识别等。 目前人工智能感知类技术服务的产业化最为成熟，在交通领域应用的 范围最广泛。 人工智能技术基于对海量数据的“学习”，可以超越人类的经验 感知，更快速地识别特征、做出分析预测。交通数据信息具有异构性、 多 子支付、共享单车、网约车等服务，互联网地图的使用可以有效提升 民众出行效率、丰富出行选择、改善出行体验。另一类是出行过程中 其他交通设施提供的智能化服务，比如身份核验、非配合式体温测量 等。其中，使用人脸识别技术的身份核验已经广泛应用在民航、高铁 等场景，在新型冠状病毒4疫情期间，非配合式体温测量系统也在地 铁等场景得到广泛使用。 2. 载运工具 载运工具是交通运输系统中非常活跃和重要的因素，其创新往往

.......................................................................................70 3.3.1 图像识别与定损自动化............................................................................................. 推荐精准度提高 40%；最后，利用实时风险监测模型，将欺诈识别 准确率提升至 98%以上。 关键数据指标对比如下： 指标 传统模式 DeepSeek 方案目 标 核保时效 48 小时 2 ≤ 小时 理赔自动化率 35% 90% ≥ 产品转化率 12% 17%（+5%） 指标 传统模式 DeepSeek 方案目 标 欺诈识别准确 率 85% 98% ≥ 技术实施路径分为三个阶段： 3% 该方案已在试点机构完成 POC 验证，结果显示客服人力成本 降低 60%，同时客户满意度从 82 分提升至 91 分（满分 100）。下 一步将重点优化长尾场景覆盖，例如车险定损中的图像识别准确率 需从 89%提升至 95%以上。 1.1 保险行业现状与挑战 当前保险行业正处于数字化转型的关键阶段，传统业务模式面 临多重挑战。根据银保监会 2023 年数据，行业平均获客成本同比

采购过程文件智能辅助编制及校验 电力会议转录助手 简历智能抽取 服务政府 供应链风险巡查防控智能助手 输电机巡绝缘子类缺陷智能识别 输电机巡大金具类缺陷智能识别 输电线路异线异物智能识别 输电线路山火灾害智能识别 乡村振兴发展动态监测 电力经济分析 检储配集成仓库智能应用场景 自训练大模型 ( 英 伟达版 ) 百度 NLP 大模型 ( EB 收附级能新准 1 2024 年电力信息通 信 新技术 大会 2024 年，研发在线微调、智能体管理 (GPTs) 、 变电站作业电子越界智能识别 变电站面板使能识别 配电房运行状态智能识别 配电线路缺陷智能识别 配电线路杆塔异物智能识别 配网山火灾害智能识别 企业管理 供应链业务 变电站指针型表计读数 数字型变电站表计读数 新能源发电功率预测 ( 新能源组合预测技术提升及应 用 ) 飞轮。建立“算法识别数据实时汇集→样本重标注→模型再训练”的模型自动更新迭代机制，实现模型应 用效果与样本数据质量的高效循环；对全网算法组件 " 应接尽接 ", 监控和管理全网算力、算法组件 ( 纳管 370 个推 理节点、 633 张推理卡、超 1200 个算法实例，日汇集数据 300 万条，调用 4.6 亿次 ), 支持端侧 Al 装 置算法适配和 语音等数据样本和识别结果；④通过评价

集，包括对金融新闻的句子情感分类任务）、Headline（判断新闻标题是否包含特 定信息）四项表现最佳，在 NER（对从提交给 SEC 的金融协议中收集的用于信用 风险评估的财务数据进行命名实体识别）测试中表现也位列第二。此外，在四个 特定的情感分析内部任务中，BloombergGPT 的表现也远超其他测试模型。 谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准 数据来源：支付宝 APP，财通证券研究所 2）保险客服：高质高效满足客户基础咨询和业务处理 AI 客服是当前AI 在保险行业运用最为广泛的场景之一，能够综合应用语音识别、 语义理解、语音合成、OCR、人脸识别、电子签名等多项人工智能技术，为客户 提供咨询（包括保险种类、保险期限、保险条款、保费等）、外呼及回访等众多繁 琐的客户咨询和业务处理，提高客户满意度和保险销售效率。 但当前 交互型人工智能机器人，依托人工智能技术，通过自然语言的处理、语音识别、多意图 理解、自主学习等深度 AI，拥有 32 万个智能服务场景、100 余项智能工具，对接业务员 作业平台、官微、官网等 6 个电子化服务平台，可提供全天候的产品咨询、服务信息查 询、业务办理等保险服务，为代理人队伍、客户提供多通道、一体化的智能服务体验。 友邦保险 “小邦”智 能语音客户 关爱助手 集合了语音识别、语义理解、语音合成播报等多种 AI

园区及老园区改造的 需求。 总体目标 该系统支持园区来访人员快速登记、 人脸授权快速下发前端设备， 实现访客 快速授权通行及管理。 该系统需支持前端摄像机及门禁、 人闸人脸抓拍、 人脸检测识别、 人脸抓拍 图片存储和上传等功能，支持 1：N 人脸比对，能够满足园区内部人员快速通行 及外来陌生人 /黑名单人员入侵报警。 系统可将前端录入视频及图片存储为结构化数据，案件发生后可通过人脸、 XXXX 解决方案 第8页 详细设计 设计思路 大华 AI 布控全套设备采用具有完全自主知识产权的人脸抓拍算法、人脸检 测算法及人脸识别算法、视频结构化算法等，并结合前端摄像机、人脸门禁、人 行闸机和后端平台业务系统实现人脸底库批量下发、 人脸识别核验快速放行、 陌 生人 /黑名单人员预警，人车物体貌特征速查等功能，采用本系统可极大提升园 区安全布控，提升业主通行效率， 亦可提升园区物业管理水平， 访客预约管理 针对外来访客，通过 APP 终端或现场访客自助终端设备进行访客信息及人脸 录入，并将人脸授权给前端门禁， 实现精准拜访， 并对访客在园区内的活动进行 跟踪监控。 核心产品 人脸识别摄像机 产品型号： DH-IPC-HF8249F-FD ? 采用高性能 2 百万像素 1/1.8 英寸 CMOS图像传感器，低照度效果好，图像 清晰度高； ? 可输出 200 万(1920 ×1080)@60fps