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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。

首先,要确定几个参数。一、焦距指通过镜头的平行主光轴的光线,在主光轴上的会聚点的距离,用小写f表示二、物理距离指物体到镜头光心的距离,用大写D表示,简单理解就是镜头离拍摄景物的距离。三、景物宽度指物体的宽度,用大写H表示,就是所要拍摄的物体的宽度。四、专业海康威视传感器横向尺寸如何选择监控摄像机镜头尺寸用小写h表示,这个参数一般是固定的,有3.6mm、4.8mm和5.1mm等。h是3.6mm,表示是1/4"的传感器;h是4.8mm,表示是1/3"的传感器,h是5.1mm,表示是1/2.8"的传感器。当然黄岛海康威视还可以在官网或者产品说明书上查找,或者仔细看一下产品参数,里面关于传感器的类型和尺寸都有标明的。

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。

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。

一是为趋势转型。为什么那些连锁酒店的生意与赢利能力远超过独立经营的普通酒店,为什么小物流公司都纷纷成为四通一达的加盟商?如果弱电行业能有成熟先进的技术资源、业务资源、产品资源、金融资源等可以直接嫁接应用,防雷接地系统厂家作为三四五线城市的中小型集成商、工程商、设备经销商的日子会不会好过一点。二是为抱团转型。现在是互联网时代,消费互联网大局已定,作为互联网下半场风口的产业互联网会不会在未来独领风骚,以产业平台的形态出现在各行各业。未来是平台经济,平台整合各种资源,又赋能平台里的各类合作伙伴,形成共生、共赢、共荣的局面。

先要选择一支信誉好、实力强、业绩多、报价合理的施工队伍。切忌为了片面地追求降造而冒险选用低价投标单位。选择监理单位时同样如此。施工单位一旦中标后,要在招标文件的基础上扩大了解整个工程概况,要把握工程特点和设计要求,并对该工程有一个初步的评估和理解,同时组织专业技术人员针对施工图纸进行更近一步的分析和研究,充分领会设计思想和技术要求,并积极地与建设单位和设计单位沟通,更深的了解和明确建设方的功能定位和意图,从而审视图纸中有无错误和缺项,衡量图纸设计能否满足用户的要求。一旦发现问题,要积极地会同建设方和设计方进行图纸会审,并提出问题和改进建议。避免问题暴露在施工阶段,给建设单位和施工单位造成不必要的损失。弱电智能化图纸交底在开工前也是一项非常重要的工作。交底交的好坏直接关系到项目是否能够顺利准确的实施,关系到施工进度和施工质量的保证,以及关系到施工成本能否降低。有些建设单位对此不以为然,交底工作草草了率,从思想行为上给项目的实施埋下了隐患。

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