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什么是:视频结构化,即视频数据的结构化处理,就是通过原始视频进行智能分析,提取出关键信息,并进行文本的语义描述。一段视频里通常需要提取这三类关键信息:一类是运动目标的识别,也就是画面中运动对象的识别,人?车?二类是运动目标特征的识别,也就是画面中运动的人、车、物有什么特征,如果是人,是男人还是女人,有没有戴帽子眼镜,穿什么颜色的衣服等等;第三类是运动目标的轨迹分析,也就是画面中人或车是左转了还是右转了或是徘徊了等等。我们怎么去认知:视频监控系统是城市公共安全综合管理的重要组成部分,面临着深度应用的巨大挑战。目前应用的瓶颈是视频信息如何提取,以及如何解决存储问题。解决这一问题的核心技术即是视频结构化。用视频结构化技术改造传统的视频监控系统,使之智慧化、语义化和情报化。
球机摄像机可以根据现场情况和客户需求应地制宜设置预置位巡航,重要点位设置停留时间和镜头拉近放大对其进行监控,球机对于一些场地大而空旷的就非常有好处;枪机摄像机由于看到的角度是固定的,定制服务器镜头也无法拉远拉近的,所以莱西服务器比较适合一些比较小的空间或者只需要简单监控覆盖的情况。监控录像的保存时间是怎么算的,会自动覆盖吗?录像时间主要取决于硬盘的大小和录像的制式,一般情况下都是设置自动覆盖的,也就是说会不断录制然后又不断的删除前面的,固定保留一定时长的录像。硬盘大小大家比较好理解,录像的制式跟硬盘录像机有关,如CIF、D1、960H、720P、1080P。
人工智能正在影响着人们生活与工作中的方方面面。安全行业正在受到越来越多的关注,我们开始看到一个“智能”摄像头中的世界是什么样的。通常情况下,监控摄像头可以为公民、企业、执法机构提供实时情况监控,或者回看已经发生的某些事情。让用户能够实时监控情况,并在问题发生之前识别出问题。“包含视频分析功能的监控系统可以实施分析视频内容,检测出可能构成威胁的异常活动。基本上,视频分析技术可以帮助安全软件‘学习’什么是正常情况,这样它就可以检测出异常情况,以及某个个人可能忽略的潜在危害行为。”这是AI与视频监控相结合的关键驱动因素之一。其背后的想法是,先进的软件可以完善人类的判断力,提供更准确、更安全的监控。但这并不意味着取代人类监控,而是让这个过程更细致化和更个性化。人类一直都希望把AI与视频监控整合到一起,但是在此之前从技术层面(从硬件角度)都是无法实现的,现在这个情况有所改观。
一,要核对建筑结构,看看图纸中的建筑机构、功能分区、点位布置是否与现场情况一致。二,要根据图纸的拓扑图、结构图研究设计所采用的技术方案,对其可行性进行论证。几乎建筑设计院的智能化图纸都是辣鸡……要么是落后技术,产品你都找不到,要么压根就是光标个点位,几乎都需要二次深化设计。三,要与其他安装专业如暖通、强电、消防、上下水、装饰等专业进行图纸会审,确定各自设备、管道安装位置,查找是否有图纸冲突的情况。几乎都有,设计院的图纸很少有整体审核的,都是各做各的,做完了就搓给甲方了,像什么通风口与照明冲突了,上下水与通风冲突了,智能化前端设备附近没有强电插座了(比如信息发布设备)等等情况都很常见。
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