人脸识别智慧社区管理方案 刷脸时代 的选择 人脸识别智慧社区管理方案 人脸识别智慧社区管理方案 概述与需求 人脸识别智慧社区管理方案 前 言 随着我国国民经济的高速収展和人民生活水 平的提高，人们对居住环境的要求也在日益增长， 尤其是对社区建设的质量提出了更高的要求。在 此前提下，住宅小区的智能化开始起步，我国住 宅小区及其住宅小区的建设将进入一个新的収展 素，社会治安形势严峻，刈事案件特别是入室案 件，抢劫案件居高不下，针对这一日益突出的社 会安全问题，中央提出对社会治安进行综合治理， 并把创建安全文明小区作为社会综合治安治理的 一项重要内容。 人脸识别智慧社区管理方案 社区管理目前存在的问题分析 如何创造一个安全的、数字现代化的、智慧化社区有着十分重要的意义。 然而，在日常管理中我们经常会碰到这样的问题：  外来人员混入社区带来的安全隐患； 出入口必须有专人盯守；社区人员过多，专人无法识别是否为该小区身份，导 致进入管理漏洞；  非社区车辆进入小区乱停乱放，无法知晓车主身份。 人脸识别智慧社区管理方案 针对以上情况，十分有必要建立一个高科技、全面、人性化、智慧社区管理系 统： --- 采用人脸识别 /车牌识别的身份识别方式，安全、方便、卫生、不可代替  将传统监控进行升级，将事后查询变成即时提醒、报警，采用人脸识别布控系 统，可设置社

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

提 示； l 大数据应用部分：涵盖风险建模、文本分析、流程自动化等技术，提供 Prompt 设计与调优策略的简要提示与思路； l 示例与案例部分：详解大数据分析技术等在合同审查、关联交易识别、 风险揭示等场景中的具体审计示例与案例分析。 三、多层面价值彰显：从个体应用到机构和行业的启发 本手册的价值体现在三个层面： l 对个体：帮助审计人员突破经验认知与局限，努力实现金融审计多元场 对机构：助力构建标准化审计知识库，减少因人员流动导致的方法论断 层，提升风险覆盖密度； l “ 对行业：推动审计从 事后纠错 ” “ 转向 事前事中预警 ”，如基于舆情 分析 的声誉风险前置评估模型可提前识别风险信号。 四、使用建议：理性驾驭技术红利重在参考 作为一本简洁明了的手册，我们努力与金融审计实践看齐，问题及解决思 路 注重通用性，兼顾众多中小银行内部审计需要。在使用本手册过程中，还请 各位 分析 （SNA）识别利益共同体，构建员工行为异常指数（EBAI），开发资金 流向追 踪图谱） （12）如何将内部审计的“控制机制”本质嵌入商业银行全面风险管理体 系， “ 建立 风险识别-评估-应对 ”的动态闭环联动模型？（如通过风险控制自 评估 （RCSA）与审计程序联动，建立风险事件库-控制缺陷库-整改案例库三 库贯通 机制） （13）如何运用“系统性风险穿透分析法”识别金融机构跨业务条线的关联

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...................................................................................................

14 2.2 自然语言处理（NLP）.......................................................................16 2.3 图像识别与处理..................................................................................18 2.4 数据挖掘与分析 2 市场风险预测.............................................................................28 3.1.3 操作风险识别.............................................................................30 3.2 客户关系管理........ 3.1 自动问答系统.............................................................................41 3.3.2 语音识别与处理.........................................................................42 3.3.3 情感分析.........

视频智能挖掘功能..................................................................................55 4.1 行为识别.............................................................................................57 4.2 .....................................................................................63 4.3.1 突发事件识别.............................................................................65 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

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