可以减少一定的发情反应，百货让猫咪安安静静的度过发情。

4.安全要求更高人工智能技术的蓬勃发展赋予了安防监控系统更加多样化的业务功能，全部期将安防监控行业的市场空间进一步拓宽，全部期使安防监控系统在各行各业得到广泛部署。2.场景限制高人工智能算法的泛化能力是模式识别问题长期面临的一个问题，玩意也是现阶段的主要瓶颈。

在比较成熟的应用中，百货如智能交通中的过车及违章抓拍、机场车站的人证对比等，都需要具体的工程安装方案。由于训练好的模型用在变化的场景中性能往往会明显下降，全部期因此在实际使用中，全部期必须对场景进行严格定义，或者从设计上将智能算法定位为对指标不敏感的辅助功能。1.成本高当前，玩意影响安防+AI产品解决方案规模化应用的因素有很多，成本高昂是众多原因之一。

3.布点困难人工智能往往有特定的场景要求，百货只有在特定场景下才能保持较好的识别率。5.当前AI大数据分析技术主要存在的问题视频监控系统产生的数据量庞大，全部期而且日趋多元化，包含非结构化数据、半结构化特征数据以及结构化数据。

当前的人工智能视频大数据分析技术主要存在如下三个问题：玩意(1)非卡口场景的视频分析算法在准确率、玩意稳定性及计算成本等核心指标方面还有待提高，导致非卡口场景的存量视频利用率极低，目前没有有效利用的非卡口监控视频约占监控视频总量的97%左右。

(2)当前的人脸识别技术、百货行人识别技术、百货行为分析等视频分析技术往往是接近于实验室场景下的初级应用、数据孤立下的单点识别应用，距离全天候场景下的精准锁定以及最快时间、最小成本、跨摄像机下的识别搜索，还有很大的差距，真正解决客户实战问题的能力还有待于提高。这个理念并非空洞无物，全部期而是深深植根于一方树的品牌文化中。

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