我已告诉您有关 Amazon Rekognition 的信息，并介绍了它如何使用深度神经网络模型通过检测对象、场景和面部来分析图像。
今天我非常高兴地宣布，Amazon Rekognition 目前已在 AWS GovCloud (美国) 区域可用。要了解更多信息，请阅读 Amazon Rekognition 常见问题和 Amazon Rekognition 产品详情，查看 Amazon Rekognition 客户案例，然后使用 Amazon Rekognition 开发人员资源 页面上的信息构建您的应用程序。
面向公共安全的 Motorola Solutions
接下来，我将占用一点时间，向您介绍 Motorola Solutions 的研究，探讨如何通过 Amazon Rekognition 强化现场和指挥中心公共安全人员的实时情报。
Motorola Solutions 为 100 多个国家/地区的 100000 多家公共安全和商业客户提供用于移动情报和数字证据管理的软件、服务和工具，其中许多由使用随身、车载和固定式摄像机拍摄的图像提供支持。由于这些图像极其敏感，它们的存储环境必须满足联邦调查局定义的严格的 CJIS (刑事司法信息系统) 安全标准。
近几年来，Motorola Solutions 的研究人员一直在探索人工智能的使用。例如，他们已经使用 Amazon Rekognition、Amazon Lex 和 Amazon Polly 结合自己的软件构建了原型应用程序，用于从随身摄像机的图像中扫描失踪人员并发出提醒，而无需持续的人工关注或交互。仅仅在美国，就有大约 100000 人失踪，执法机构需要携带功能强大的工具。在 re:Invent 2016 上，Dan Law (Motorola Solutions 的首席数据科学家) 介绍了他们如何使用 AWS 在这方面提供帮助。下面是相应视频 (Dan 的专题名为 AI for Public Safety 从 27 分 8 秒开始）：
AWS 和 CJIS Dan 描述的应用程序可以在 AWS GovCloud(US) 中运行。这是一个隔离的云，旨在保护和保存敏感的 IT 数据，同时满足联邦调查局的 CJIS 要求 (和其他许多要求)。AWS GovCloud(US) 位于美国的土地上，完全由美国公民管理。AWS 通常会与客户签署 CJIS 安全协议，并根据需要对我们的员工执行或允许执行背景调查。您可以使用下面这些资源来了解有关 AWS 和 CJIS 的更多信息：
-Jeff
本文转载自 AWS 技术博客。
原文链接：
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