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智能冲击监控系统在安防领域的应用

2017/04/13 109

   在安防领域中,数据的主要来源是监控视频,也有部分音频、雷达、激光等数据;需要提取的信息主要包括感兴趣目标、事件、统计特征等;智能分析技术负责建立从数据到信息的映射关系。由于数据主要由视频构成,所以智能分析技术中常用的算法也以计算机视觉领域的算法为主,如前背景建模、目标检测、分类、识别、跟踪、特征点提取、匹配、运动估计等等。
   智能分析技术可以代替人力,从视频等数据中提取出客户感兴趣的信息。安防监控中,智能分析技术通过电子警察、人脸识别、人数统计、自动跟踪球机、主从跟踪球机、视频质量诊断服务器、智能视频浓缩、车辆二次分析等产品,应用在智能交通、安防、公安刑侦、电力、金融等十一个大行业。
   随着软硬件技术的发展,智能分析技术早已不局限在安防领域,而是成为人工智能领域的关键技术。在智慧城市、智能家居、平安城市、物联网、虚拟现实、机器人等代表最新科学技术发展水平的领域中,智能分析技术都发挥着非常重要的作用。
   在这样的形式下,安防企业迎来了巨大的机遇和挑战。一方面,安防企业对智能分析技术一直非常重视,也取得了很多成果,由于拥有海量的视频数据,在发展大数据、深度学习、云计算等技术时具有一定优势,可以凭借智能分析相关软硬件技术的积累,向其它领域扩展业务。另一方面,新的领域也将带来更多的投入和竞争,如何通过合理的规划来迎接这些挑战,是需要不断思考的问题。
   前后端智能分析的关系
   智能化作为现代安防发展的趋势之一,智能前置VS后端智能分析一直是行业备受争议的两个方向,两者的主要区别是:由于前端设备(主要是相机)内的空间有限,再加上功耗、成本等因素的限制,智能前置会受硬件计算资源限制,只能运行相对简单的、对实时性要求很高的算法;而后端智能分析(如智能分析服务器)通常可以根据需求配置足够强大的硬件资源,能够运行更复杂的、允许有一定延时的算法。   笔者认为这两者其实不是对立与竞争的关系,更多的是一种合作关系,合作的目标是为客户提供性价比更高的智能解决方案,具体过程是根据前端与后端的设计特征,将解决方案的执行过程予以分解,在满足智能需求的前提下,使资源利用得最充分。

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