自新质生产力首次提出以来，受到社会各界高度关注。如何加快发展新质生产力成为各行各业共同探讨的热门话题。作为我国战略性新兴产业的关键一环，同时也是智慧城市建设的核心要素，安防行业正步入智能化升级与产业转型的重要阶段，如何以新质生产力赋能行业高质量发展，是亟待解答的重要课题。

　　在此背景下，众合科技凭借其行业领先地位，始终坚持以科技创新为引领，将尖端技术深度融入实际应用场景，依托强大的技术积累与敏锐的科技洞察力，不断为智慧城市建设加速赋能。近期，众合科技凭借在轨道交通行业产品研发领域的深厚积淀，成功推出了UniTracker——一款基于ReID（人体轨迹跟踪系统）技术的人员定位与追踪软件，该软件不仅重新定义了安防监控领域的未来发展方向，更为智慧城市的建设与发展注入了强劲动力。

　　 UniTracker深度融合了先进的计算机视觉、深度学习算法与大数据处理技术，实现了对特定人员的快速识别与精准定位。仅需一张照片，系统便能迅速锁定目标，并绘制出其全天候、全方位的行动轨迹，为智慧城市的安全监控提供了坚实的技术支撑。

　　以Spark大数据技术平台为底座，UniTracker采用的并发数据处理技术，能够应对高达1万路视频流的同时处理，确保在大规模监控场景下，每一个细节都能得到实时的捕捉与分析。系统内置的智能负载均衡机制，以毫秒级的响应速度分配硬件资源，保障系统的高效运转。此外，UniTracker自研的数据压缩和传输算法，在确保数据完整性的前提下，显著降低了数据传输的时间成本和带宽压力。

　　UniTracker采用分布式架构设计，支持跨域节点部署，每个节点均具备独立处理PB级数据的能力。这一设计不仅提升了系统的可扩展性，更极大增强了其容错能力。结合软硬件一体的大数据处理方案，UniTracker能够在3分钟内完成对100万帧视频的快速检索，显著提升安防监控的响应速度和事件处理效率。

　　 UniTracker整体工作流

　　UniTracker的工作流程严谨而高效，涵盖以下核心环节：

　　(1)数据净化：智能优化的数据精炼

　　通过尖端图像处理技术，对监控视频数据进行实时精细化预处理，为后续分析提供高质量图像基础。

　　(2)精准的个体识别：深度学习的个体画像

　　借助深度学习算法，对视频流中的人员进行精准检测，为每个人员构建独特的“数字肖像”，确保个体识别的准确性。

　　(3)构建个体的数字身份：生物特征的智能编码

　　智能提取人员的生物特征，如脸型、年龄、体态等，形成个体的“数字身份”，为系统识别与追踪提供坚实基础。

　　(4)身份识别：大数据驱动的智能匹配

　　将提取的特征与数据库中的数字身份进行智能化比对，实现快速身份甄别。

　　(5)绘制动态的活动地图：实时追踪的动态映射

　　实时捕捉并映射目标人员的行动轨迹，构建动态的“活动地图”。

　　(6)简单的交互体验：用户友好的操作界面

　　提供简洁直观的操作界面，用户可通过上传照片或截取视频画面轻松启动追踪过程。

　　UniTracker的潜力远不止于此，其影响力和应用场合可以扩展至更广阔的领域，为多个行业提供创新解决方案，推动智能化安监的深入发展。

　　在交通管理领域，UniTracker能实时分析城市监控视频，识别行人与车辆流动模式，辅助交通信号灯智能调整，缓解城市拥堵，同时快速定位交通事故或违规行为，提升交通执法效率。

　　在城市轨道运营领域，UniTracker能实时分析站点监控视频，精准识别人员动向，迅速追踪个人行进轨迹，如孩子丢失时，可通过照片或视频截图快速定位并通知相关人员。

　　在智慧警务领域，UniTracker能够通过跨摄像头追踪，快速识别重点监控人员，如嫌疑人、失踪者等，并即时通知警方行动，提升响应速度。同时，它还能辅助警方回溯嫌疑人轨迹，为案件侦破提供线索。

　　在零售行业，UniTracker能深度洞察顾客行为，提供客流分析和消费者行为研究工具，优化店铺布局与库存管理，提升顾客体验，增强安全防护。

　　教育领域也将从UniTracker的应用中受益。系统能实时定位学生和教职工位置，确保校园安全，同时快速定位紧急情况，对外来访客进行全方位实时跟踪与回放，全面提高校园安全性。

　　以智慧铸就未来，以创新驱动发展。众合科技将不断探索和突破技术边界，为智慧城市的建设带来更多可能。UniTracker是众合科技对智能化安防理念的深度诠释和重要尝试，也是众合科技为智慧城市公共安全建设提供的一套创新方案。随着UniTracker的广泛应用，智慧城市将迎来更加安全、便捷的未来。

       声明：本站所使用的图片文字等素材均来源于互联网共享平台，并不代表本站观点及立场，如有侵权或异议请及时联系我们删除。