vipre全球及中国IT安全市场趋势展望v1.0.武连峰

不安全事件越来越多,造成的损失越来越大 4 2019年全球知名网络安全事件盘点 450亿美元 2018年全球网络犯罪 带来的直接财务损失 2018年全球发生的 网络攻击事件数量 200万起 安全已经成为全球企业数字化转型的最大挑战 5 Source:IDC, 2019 Q:贵组织数字化转型面临哪些挑战? 全球IT安全市场也具有新的特征和巨大挑战 6 Source:IDC, 《市场分析:全球管理安全服务供应商》,2018 全球IT安全市场新特征与挑战 ? IDC 7 企业的安全大挑战促进了 大安全 7 大安全趋势一:安全与其它技术的结合越来越紧密 8 Source:IDC ,2019 技术 AI IoT 云 量子 计算 5G IDC预测:到2021年,由于算法不透明、决策偏差、对人工智能存在恶意使用和数据 监管,数据治理、合规工作和相关团队人员的支出将增加一倍。 IDC FutureScape: 全球人工智能及大数据市场2019年预测 IDC预测:到2022年,超过50%的2000强企业在使用联网的工业控制系统时,并未充 分考虑网络安全和公共安全的隐患,这将促使监管机构加强物联网安全相关立法和监管。 IDC FutureScape: 全球物联网市场2019年预测 IDC预测:到2022年,80%的工作负载将部署在4家超大规模云平台上,为了避免 被云平台锁定,用户通过多云部署和原生云方法实现可移植性。 IDC FutureScape: 全球云计算市场2019年预测 IDC预测:到2024年,量子计算将得到充足发展,25%的国家将有办法解密当前的公 钥基础设施(PKI)技术。 IDC FutureScape: 全球安全产品和服务2019年预测 IDC预测:5G将成为企业数字化转型2.0的关键技术,到2024年,超过60%的5G连接 来自行业业务应用场景。 IDC FutureScape: 全球IT市场2019年预测 大安全趋势二:安全越来越依赖行业的应用场景 9 Source:IDC ,2019 业务 场景 关键 基础 设施 智慧 城市 金融 欺诈 医疗 安全 IDC预测:到2022年,60%的政府部门将更新原有控制系统用以保护大坝、公共交通 和核电站等关键基础设施,免于受到网络攻击。 IDC FutureScape: 全球政府行业2019年预测 IDC预测:到2022年,中国智慧城市投资将达到2000亿人民币,其中数字政务、公共 安全和交通管理是主要驱动力。 IDC FutureScape: 全球智慧城市2019年预测-中国启示 IDC预测:到2020年,中国将有45%的银行投资自动化风险治理应用,用于提高运营 绩效和有效降低手工处理所带来的运营成本。 IDC FutureScape: 全球云金融服务2019年预测-中国启示 IDC预测:到2022年,40%的医疗服务机构将利用机器学习和人工智能算法提高他们 的网络安全能力,自动检测勒索威胁。 IDC FutureScape: 全球健康行业2019年预测 大安全趋势三:安全市场的并购与联盟将越来越多 10 来源:IDC FutureScape: 全球安全产品和服务2019年预测 2019年 大约有1,400家公司提供 网络安全服务或重要产品 2023年 网络安全公司的数量将比 2019年下降近40% ? IDC 11 大安全带来了市场的 大商机 11 全球安全市场的格局 美国 GDP增速 2.5% 中国 GDP增速 6.6% 其它 全球GDP增速 3.9% 12 全球IT安全市场保持快速增长是大商机的基础 13 Source:IDC, 2019 中国IT安全服务市场大有作为 14 Source:IDC, 2019 2018年IT安全市场结构对比 中国IT安全细分行业的大商机 15 Source:IDC, 2019 中国IT安全市场行业规模及增长 ? IDC 16 大挑战、大安全、大商机需要 大策略 16 抓住技术投资大方向

  • 2021-06-22
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Alpha-shape算法构建枣树点云三维模型

为了实现枣树智能化修剪作业,该研究提出了基于点云配准的自然光照环境下的果树三维重构方法,并针对传统最近点迭代(Iterative Closest Point,ICP)算法对待配准点云的空间位置要求苛刻的问题,提出了改进的点云配准算法。首先,使用彩色深度(RGB-D)相机采集不同角度下的枣树彩色和深度图像,并通过信息融合实现相应角度下的点云获取。其次,对点云进行背景去除和滤波处理,基于直方图设定分割阈值,提取单株枣树点云,并将放置在树根附近的标靶球作为标记,使用人工标记法进行两站点云初配准。最后,在初配准基础上计算点云的曲面法向量和曲率,由曲率相近的点构成配对点对,使用 k 维树最近点迭代(k dimensional-tree-Iterative Closest Point,kd-tree-ICP)算法完成精配准,对点云使用 Alpha-shape 算法面片化,实现表面重构。利用上述方法对多棵枣树进行全局配准并完整重构果树模型。试验结果表明,通过引入初配准,有效提高了点云配准的准确性和稳定性,配准误差均控制在 1.0 cm 以内,平均配准误差为0.76 cm;重构模型真实感较强,在外观上更加接近真实树,重构模型枝干相对误差控制在 7%以内。该研究重构模型精度较高,可为枣树智能修剪提供可视化研究基础和技术支持。

  • 2021-06-21
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