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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,定制液晶拼接屏要么压根就是光标个点位,几乎都需要二次深化设计。三,液晶拼接屏价格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。
新型智慧城市建设浪潮下,全国各个城市的工地管理成为城市管理的难题,特别是建筑工地渣土车运输过程中各种乱象丛生。如何有效规范渣土车运营、渣土的合法倾倒已经成为了政府相关管理部门须严肃应对的问题。目前各大城市已基本形成覆盖全市主要干道及关键路口的城市视频监控系统网络。主要采用的做法就是利用已建成的视频监控智能前端采集视频数据作为分析应用的基础,通过渣土车的特征和关键信息,从众多的视频数据中识别出渣土车,并判断所识别车辆的行为是否合法,如箱盖是否盖好、车辆是否超载和洒漏等,利用分析的结果与监管清单进行比对分析,从而确认车辆的合法性和合规性。
随着安防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安防监控已渗透到大量的行业当中,助力企业的AI化进程。原始的安防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,难以产生实用价值,在AI安防监控方案中,运用深度学习和人工智能算法,可以将安防监控方案中的识别对象进行归纳整理,表达目标的性状、属性以及身份,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。AI在物体特征识别方面的应用已逐步进入成熟化阶段,网络、云计算的进一步优化也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安防监控的物体特征识别,将有更广阔的应用空间。
AI程序通过机器视觉询问观察对象是否像参考图像一样移动,结合来自各种问题的所有值,得出总体排名,如果该值超过设置的限制,则发送警报。这些程序的特点是它们在某种程度上可以进行自我学习。基于非规则的安全AI形式,称为“ 行为分析 ”。软件完全自学习,用户或安全承包商无需初始编程输入。在这种类型的分析中,AI根据自身对各种特征模式的观察,例如大小,速度,反射率,颜色,分组,垂直或水平方向等,了解人,车辆,机器和环境的正常行为。AI对视觉数据进行标准化,这意味着对所观察的对象和模式进行分类和标记,对各种观察对象的正常行为或平均行为进行持续的定义。经过几周的学习后,它可以识别出什么时候会破坏模式。当它观察到这种异常情况时会发出警报。例如,汽车在街上行驶是正常的。看到驾驶到人行道上的汽车将是一个异常现象。
了解小区智能弱电系统的人都知道,按"国家康居示范工程智能化系统示范小区建设要点与技术导的划分方式,智能小区弱电系统一般可分为三个大系统,十几个子项系统,这些子项系统均是以物业管理中心机房为中心向园区各栋建筑敷设线缆,所以线缆是相当多的。即使很好的运用了系统集成的技术方法,可以减少一些传输线缆,但是,又往往受目前技术水平及投资方面的限制,实际上弱电线缆仍将是很多的。除系统子项多以外,每个子项系统在每个传输方向上的电缆又往往不只一条,有的还相当多,所以往往出现在一个传输方向上有十几条甚至是几十条电缆。这些电缆可分为铜芯电话、电缆、光缆(多个系统均采用)、视频及射频同轴电缆、屏蔽控制电缆及各类铠装电缆等。从这些电缆的外径上看,除大对数通信铜芯电缆外径大以外,其他线缆一般外径均很小,几乎全部是外径不大于20mm。
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