简介:摘要:2020年新型冠状病毒肺炎的肆虐,严重威胁着我国的公共安全和应急管理,因此,加强信息化建设,实施智慧城市,提升城市现代化治理水平,显得尤为迫切。为此,从早期的准备阶段,到后来的探索发展阶段,再到最终的完善阶段,信息化的核心思想就是利用云计算大数据等先进技术,不断改进应急数据的采集和前端感知,以提高应急管理的效率和质量。为了提高全社会的风险防范意识和应对能力,必须建立一个统一有效的应急指挥调度机制。随着信息化的发展,我国可以更好地支持公共安全应急管理。为了达成此目标,我们必须借助“常态+应急”的管理模式,结合最新的科技手段,加快“网格变网络”的智能城市建设,以及“到底到边”的应急处置系统,以提升公众安全的效率和准确性。经过不断的变革与创新,有望实现国家管理制度的全面升级,提升其管控能力。
简介:摘要:随着公共安全的日益关注和视频监控技术的快速发展,基于深度学习的公共安全视频监控平台成为了当前研究的热点。本文旨在通过算法优化研究,提高公共安全视频监控平台的性能和效率。首先,本文对深度学习算法在公共安全视频监控领域的应用进行了综述,并发现了现有算法在目标检测、行为识别等方面存在的问题。接着,针对这些问题,本文提出了一种新的优化算法,该算法结合了多任务学习和迁移学习的思想,以提高目标检测和行为识别的准确性和鲁棒性。最后,通过实验验证,结果表明该算法在公共安全视频监控平台中具有良好的性能和效果,能够有效提升视频监控的质量和效率。