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一直以来,视频监控便是是防范系统中的重要组成部分,传统的监控系统包括前端摄像机、传输线缆、视频监控平台。然而查看视频不仅是件工作量巨大而且是人力效率极低的事情,一直以来,安防领域都在寻求着不同的解决方法。人类监视监控视频的能力限制导致其对人工智能的需求。安防监控价格早期解决方案-运动检测相机为了弥补人们长期监视监视器易丧失注意力和辨别警示等缺点,采用的解决方案是在摄像机上增加运动探测器。当AI摄像机检测到入侵者或行为人的动向,探测器便向远程监控人员发出警报,专业安防监控无需监控人员长久坚守显示屏前。然而问题在于,室外环境中,存在多种多样的运动或像素的变化,例如被风吹动的叶子,,昆虫,鸟类,狗,阴影,阳光等扰乱运动。这就导致了运动探测器每天会产生数百甚至数千个错误警报,使得该解决方案在非工作时间的室内环境中不可操作。

AI摄像机创新型企业要比部分安防上市企业要更早推出智能化安防产品,就目前产品呈现视频结构化分析及实体画面来看,AI技术的进步需要通过跑数据来进行不断的机器学习,而大量数据都在政府国安手里,若没有数据支撑也难以有更大的突破。这也就形成了有资源的手里缺AI技术,而AI产品难以规模化应用的局面。投资并购成安防行业趋势由于AI技术和供应链资源参差不齐的事实客观存在,我们发现,不少传统安防监控企业通过投资并购AI公司的方式来弥补各自短板。

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。

1什么是监控网络摄像机?监控网络摄像机是指图像输出分辩率达到720P(1280*720)及以上的监控摄像机。2、监控网络摄像机用哪种芯片比较好?监控网络摄像机的感光器件有CCD和CMOS两种,CMOS芯片产品市场占用率达到85%以上,是目前监控网络摄像机的解决方案,性价比高。3、监控网络摄像机的分辩率有多少种?输出图像达到720P以上就可称为监控网络摄像机,目前市场上常用的监控网络摄像机分辩率一般有100万像素(1280×720)、130万像素(1280×960)、200万像素(1600×1200)、200万像素(1920×1080)、300万像素(2048×1536)、500万像素(2592×1920)的产品。

1、简单一点的方法:需要知道要看多远的物体,是想看细节、轮廓还是活动,相应地把距离×2,×1,÷2,就得到了相应的毫米数。2、具体一点的方法:需要知道物体离摄像头多远,景物多宽,镜头是多少尺寸的,然后按上面的公式计算。总结得出规律:焦距选的越大,越适合拍摄近距离的景象;焦距选的越小,越适合拍摄远的景象。某人距离摄像机10米远,如果要想看清楚人脸,就需要用20mm左右的镜头才能看清楚他的人体轮廓;如果只想看清楚他的人体的活动画面,则就只需要用5mm左右的镜头就行。简单总结起来,如果物体离摄像头距离为X米,那要看清细节特征(如人脸等),选2Xmm的镜头;如果要看清楚体貌特征(如人的轮廓),选Xmm的镜头。要看清行为特征(如人的活动),选X/2mm的镜头。

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