三跨线路的图像监控设备手机远程监控对比视频监控设备手机远程监控熟优熟劣？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-09-26 05:54 标签： 监控设备手机远程监控

　　输电线路三跨视频监控装置

　　我国地域宽广辽阔人口众多，为保障人们的出行与生活质量公路、铁路、河道及输电线路的覆盖面越来越广。由此公路、铁路、河道及输电线路的交集也越来越多，这样的交集在电力行业则称之为三跨区域而近年来，在三跨区域出现的电力事故越来越多严重影响了安全供电及社会安全稳定，为此我司（特力康）专门为解决这些问题研发了输电线路三跨视频监控装置可为供电局管理及社会发展出一份绵薄之力。

　　二、工作原理及功能

　　我司的输电线路三跨视频监控装置严格按照国网标准研发生产系统组成有：视频监测主机、前端探测摄像头、太阳能板。该装置通过前端探测摄像头探测抓拍图片、视频通过4G全网通无线网络传输将拍到的图像、视频于视頻监控服务器上，将视频进行数字化压缩编码维护人员在客户端上查看图片、视频时可根据现场是否出现异常，出现异常可立即做出相應的的处理确保高压线路稳定运行。

　　1、1/3”逐行扫描CCP18倍光学变倍

　　2、超低照度，最滴可达0.01 lux

　　3、百万像素高清视频输出：≥P

　　6、支持图像镜像、图像冻结

　　7、支持框选放大、智能罗盘显示功能

　　8、多种宽动态模式可选宽动态范围可达128X

　　9、支持断电重启恢複到特定预置位

　　10、同时具备硬件软拨码地址和软地址，便于产品的安装和调试

　　11、支持软/硬波特率调节

　　12、支持快捷视频格式匹配解决误操作带来的前后端不匹配问题

　　13、具有浪涌保护和防雷保护，浪涌电压可达4KV

　　输电线路三跨视频监控装置的使用可大大提高巡线的时效性也可大大减轻供电局在人力物力的投入，且维护人员可在监控后台远程设置前端摄像头的监控角度能够大面积的监控架空线路区的线路，为线路的稳定运行保驾护航

　　详情请拨打,、，Q小梁为您解答

乌海市摄像头安防监控系统免费咨询AI安防视频监控时代到来智能硬件如何适应

根据清华大学近日发布《中国人工智能发展报告2018》的报告显示2017年，中国人工智能市场规模達到237亿元同比增长67％，2018年人工智能市场增速将达到75％安防视频监控作为与人工智能密切相关的行业，也成为人工智能主要落脚点

伴隨着AI智能与安防视频监控领域的深度融合应用，当前的安防视频监控市场早已是“无AI不安防”的局面。

从安防行业规模来看目前大部汾安防企业对于AI技术的应用还处在接受并尝试使用阶段，但从增长趋势中可以看出AI在安防领域的附加价值开始凸显。2011年以来我国AI安防市场规模逐年攀升;至2017年，AI安防市场规模达到6480亿元同比增长20.0%。

一、传统安防视频监控的难点

1.在传统安防应用背景下对于复杂的环境、超強的数据流，无法有效应对缺乏准确性。

2.封闭式数据系统无法形成数据联动与分享，缺乏整体性

3.主动防范与控制能力弱，借助传统咹防监控设备手机远程监控产品方案实现的大部分控制为事后控制。

4.监控系统硬件复杂多样单个安防结构内部模块多，信息连接多依靠接口无法适应智能化时代个性化、场景化的需求。

二、AI安防视频监控落脚点

1.AI安防+平安城市

AI安防是实现平安智慧城市的基石深度学习囷智能分析让安防监控真正智能起来，拥有自学习和自适应功能能够根据不同的复杂环境进行自动学习和过滤。

同时AI安防全面实现视頻数据结构化，与大数据系统配合实现实时的安防体系视频图像的联网调度和信息资源共享，数据资源在不同安防云端的共享安防产品实现对危险与异常的主动识别，安防行为由被动向主动转变

另外，在物联网产业的不断融合发展下视频数据是其中大量的数据，也昰潜在价值大的数据视频物联作为支撑城市可持续发展的基础数据。

2.AI安防+警务识别

在警务识别方面目前主要依赖的AI智能技术主要有步態分析及行为识别，对检测对象的身体特征和运动姿态进行分析快速锁定目标人群，提升公安系统信息化水平步态分析及行为识别能夠根据人的姿态、步态、穿着识别对象，并跨越镜头将该对象的运动轨迹画出来

在AI技术的助力下，警务识别不再依靠单纯的人工而是通过大数据智能系统，实现智能化识别与锁定

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3.AI安防+智能交通

大数据、云计算、物联网时代的到来，為科学治理城市交通拥堵提供了智能化手段在交通领域，利用人工智能技术可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔缩短车辆等待时间，提升城市道路的通行效率

同时，城市级别的人工智能交通大脑可以全方位感知、全局协调，实时掌握城市道路上通行车辆的軌迹信息停车场的车辆信息，合理调配资源、疏导交通实现机场、火车站、商圈的大规模交通联动调度，提升整个城市的运行效率為居民的出行畅通提供保障。

随着安防视频监控产业布局的进一步拓展在各行各业向智能化、数据化转型的过程中，AI安防已渗透到大量嘚行业当中助力企业的AI化进程。

三、AI安防监控视频的方向

原始的安防视频监控数据属于非结构化数据不能被计算机直接读取和识别，難以产生实用价值在AI安防方案中，运用深度学习和人工智能算法可以将安防方案中的识别对象进行归纳整理，表达目标的性状、属性鉯及身份从而变为结构化数据，这种数据可以进行大规模检索、分析、统计

生物识别主要包括人脸识别与行为识别，极大的提高了识別的准确性与可靠度目前，市场上多款人脸识别安防智能设备已投入规模化商用

AI在物体特征识别方面的应用已逐步进入成熟化阶段，網络、云计算的进一步优化也全面提高了识别的实时性尤其是在车牌识别领域，在万物联网时代AI安防的物体特征识别，将有更广阔的應用空间

四、安防智能硬件行业如何布局

对于AI技术在安防领域的应用，主要是采集前端与数据处理后端中心两个节点的问题目前主要囿两个方向：

一为将智能处理手段与能力移至后端数据中心，前端以传统监控摄像机进行数据采集该种全中心式的智能模式虽然能提供計算和存储的支撑，但效率过低也会带来随着数据量的迅猛递增，以及网络传输带宽所带来的压力和成本问题

二为将AI计算能力集中到湔端摄像机，而目前云计算、边缘计算等云端数据处理概念的不断成熟更是为其提供了强大的技术支撑用云来替换数据控制处理中心，將核心技术转移至前端是一个不可逆的发展趋势

随着AI人工智能各分支的不断发展，未来的AI人工智能一定是一个端到端的系统从而缩短數据的处理流程，减少存储步骤在数据前端来处理计算与存储的问题，能够高效实现“端云协同”

而在其中，AI摄像机作为“端云协同”的基点成为构建AI安防新生态的关键。目前受到市场和资本重视的人脸识别摄像机正是其重要性的见证

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AI技术在安防领域还有更广阔的应用空间，同时AI技术的不断发展与革新也给安防领域带来更多的可能性.在智能硬件领域，深入融合雲计算、AI技术集中工业级别硬件性能优势，着力于AI安防各行各行的个性化打造融合新AI技术与概念，改造传统安防方案痛点成为企业嘚重要突破点,。

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