现在基本每一台特种车上都有一块42寸以上的大屏，监控图像一旦上大屏，模拟与高清图像在大屏上的效果差距就非常明显，因此用户们都喜欢上高清图像，目前80%的车辆上都采用了高清。为确保高清图像的实时性，在现场采用了SDI技术的高清摄像机获取图像，而向后方指挥中心传送时（由于传送带宽限制），则经编码后以标清格式传回。这种高清编码后传回后方中心的图像，其图像画质效果也比传统的模拟图像要好一些，只是对带宽的要求会高一些。一旦以后升级带宽，升级编解码器，则有可能直接采用高清格式传送图像给后方中心。随着IP高清摄像机的处理能力上升，成本下降，也有可能向IP高清转移。车载监控系统能够有效地提升车辆的运营安全性。渣土车平台哪家好
车载视频监控发展方向：1、网络化应用需求分析国内部分车载监控系统项目已有无线网络视频传输的要求，如：2006年深圳公交车载监控项目一期和2007年东莞公交车载监控项目一期除对视频录像质量提出4路D1全实时要求外，这两个项目还要求能将采集到的数字视频通过运营商网络实时传输到指挥中心;在公安警车、银行运钞车等特殊行业车载监控项目为实现对突发事件远程指挥也有不少对无线视频网传的需求。 目前国内3G网络只有TD-CDMA在2008年4月1日正式发牌，且只在与奥运会相关的8个主要城市市区进行网络覆盖，预计网络完成商用化还需1?2年时间。其他两种3G制式暂未发牌，未来1?2年内车载无线视频网传还难以在3G网络环境下应用。因目前中国移动的EDGE网络(GPRS升级版)覆盖率还不是很高(只是在部分城市中心地区进行了覆盖)。校车监控制造商车载监控要满足汽车电子使用环境对设备的稳定性的高要求。
从监控市场的发展方向可以看到，车载无线监控的发展趋势正朝着高清化、智能化、集成化、标准化、行业化的方向发展。具体情况如下： 高清化 传统的车载行业主要采用普通数字录像机加模拟摄像机的架构，优势在于成本低廉，而对视频监控的其他方面关注较少。随着网络化和联网化进程的到来，车载监控行业正逐步向化发展，许多用户已经不只只满足于人工监控，需要的是智能监控。而智能化分析系统需要处理高清图像才能达到智能化效果，否则无法实现智能处理。高清化所带来图像清晰度的大幅提升，在未来车载监控中的优势非常明显。很显然，高清分辨率图像效果的车载监控必然成为未来智能监控市场的主流，这也将进一步拉高车载监控行业的门槛，对整个车载监控行业的监控有序发展起到积极的左右。 智能化 智能化的优势在于，能够针对车载监控行业的特殊需求提供更多附加值的应用，例如执法车辆在行车过程中，路面颠簸造成图像发生抖动，对图像的监控人员来说，图像不清晰难以取证且容易对画面产生疲劳感;然而智能的画面去抖可以解决这类问题，而在公交行业中，如客流统计、人脸识别、车牌识别等智能系统也能够给后台的运营提供更好的帮助。
车载视频监控是专为车载安防领域设计的新款车载视频监控设备。它采用了嵌入式处理器和嵌入式操作系统，结合了IT领域中较新的H.264音视频压缩/解压缩技术、GPS全球定位技术、3G无线通讯技术、USB通信技术、高级车载电源管理技术、GIS地理信息技术，适用于各类车型进行24小时监控。产品可进行音视频同步录像、全球定位、无线音视频实时传输，同时主机上预留多种接口，可以与车载显示屏、IC卡车载机、信号优先控制系统、客流统计系统等车载设备连接，充分考虑用户的扩展需求。产品外观小巧简洁，低功耗，无噪音，安装灵活方便，系统运行稳定，可普遍应用于公交、校车、长途客运、旅游大巴、物流货运、警用执法车辆等移动交通工具。按照车载监控设备的安装位置不同，可分为前视、侧视、后视和内置四个部分。
车载监控系统 频服务器、LCD触摸屏、外接摄像机、通话手柄、汽车防盗器等各种外接设备组成。2．监控中心是调度指挥系统的关键，是远程可视指挥和监控管理平台，对所有现场车辆监控，实现音视频双向交互指挥，监控中心的电子地图上就可以显示车辆所在的直观位置，并通过无线网络对车辆进行监控设置，例如通过配置云台，可以遥控车载前端摄像机。同时可实现监控中心对可控范围的运营车辆进行实时、集中、直观地监控和调度指挥，并能与110、119接处警中心联动以便在发生警情时及时出动警力到达现场，保障应急处理的效率。3．与采用有线网络的固定监控有所不同，车管家终端依赖于卫星和基站对车辆进行监控。车载监控设备装的地方要是不易被遮挡、破坏。油罐车监控批发公司
车载监控系统支持通过多种终端进行监控。渣土车平台哪家好
车载监控设备对于车内驾驶员监控（疲劳检测） a、驾驶员监控系统功能定义 主要针对驾驶员的疲劳、分神、不规范驾驶等危险情况进行预警，要求摄像头在全工况环境下（包含暗光、夜晚、逆光等）工作，且不受驾驶员衣着影响；b、功能算法DMS的视觉算法基于深度学习，DMS的基本流程如下：脸部检测：将其归为物体识别与分类问题，通过训练深度神经网络设计一个鲁棒性好的脸部检测器。头部特征：由三个姿态角构成，基于CNN设计头部追寻系统，以图像中脸部区域为输入，以三维姿态角为输出。眼神检测：综合眼神检测网络与头部姿态角度输出。眨眼检测：包括眨眼信息（速率与时差）和眼部信息（开与合）。眼部信息为二分类问题，需要神经网络较小；眨眼信息需要分析过去数帧。渣土车平台哪家好
