石油作为现阶段的为重要的能源之一产品的易燃、易爆特性，决定其供应链各环节均存在不同的风险隐患。在石油管道输送线路的上中下游，分布着为数众多的站点和油田设备，为保证对整个生产运输 过程中进行有效的监控，确保人员，装置设备的安全，建立一套智慧化、可靠性高的输油管道太阳能监控供电系统综合集中综合安防管理平台显得非常迫切及重要。
输油管道太阳能监控供电系统解决方案主要应用于油田分公司/管理局各级数字油田视频监管系统的建设及改造。系统拓扑图如下：
输油管道太阳能监控供电系统盛皇科技各方面采用高清、智能、物联网、4G应用技术，在“标准化、一体化、智能化”设计原则的指引下，采用标准化行业产品，实现了以下功能：
（1）高清视频监控：各方面接入720P及以上高清摄像机，提升视频质量和安防水平，满足细节监控（设备状态、仪表读数、脸部特征）需求，支持高清录像存储
（2）智能分析识别
（3）辅助系统融合
（4）立体监管模式
（5）系统运维管理 根据使用地区的太阳能资源和风力资源具体情况和负载耗电量确定风光互补发电的容量。宿迁高速监控系统
风光互补监控系统具备高可靠性、高开放性的特征：通过采用业内成熟、主流的设备来提高系统可靠性，尤其是录像存储的稳定性，另外系统可接入其他厂家的摄像机、编码器、控制器等设备，能与其他厂家的平台无缝对接；
具备高数字化、低码流的特征：运用智能分析、带有智能功能的摄像机等提高系统数字化水平，同时通过先进的编码技术降低视频码流，减少存储成本和网络成本，减弱对网络的依赖性，提高视频预览的流畅度；
具备快速部署、及时维护的特征：通过采用高集成化、模块化设计的设备提高系统部署效率，减少系统调试周期，系统能及时发现前端监控系统的故障并及时告警，快速响应；
具备高度整合、充分利旧的特征：新建系统能与原有系统高度整合、无缝对接，能充分利用原有监控资源，避免前期投资的浪费。 南京监控系统公司RS232计算机通讯接口，30天以上的历史数据记录和下载。
风光混合供电系统结构如图1所示，它是由风力发电机、太阳电池阵列、蓄电池组、充电控制器、逆变器、系统监控系统等组成。风力发电机及太阳能电池发出的电通过控制器贮存在蓄电池中，当负载为直流时，通过控制器直接输送给负载;当负载为交流时则需经逆变器将直流转化为交流再输送给负载。整个系统由能量产生环节、能量存储环节、能量消耗环节三部分组成。能量的产生环节又分为风力发电和光伏发电部分，分别将风力、日照资源转化为高品位的电力能源;能量的存储环节由蓄电池来承担，引入蓄电池的主要作用就是为了尽量消除由于天气等原因引起能量供应和需求的不平衡，在整个系统中起到能量调节和平衡负载的作用;能量消耗环节在本文中主要是指路灯的能量消耗。
蓄电池组是风光互补供电系统的储能元件，在系统中同时起到能量调节和平衡负载两大作用，在风力、日照充足的条件下，可以存储供给负载后多余的电能；在风力、日照不佳的情况下输出电能给负载。
风光互补控制器的功能是根据太阳光的强弱、风力的大小及负荷的变化情况，实时对蓄电池的工作状态进行控制和调节，保障系统在充电、放电及浮充电等的交替运行，确保发电系统工作的连续性、稳定性和可靠性。
逆变器把蓄电池中的直流电变成对应电压等级如24V交流电，保证交流电负载设备的正常使用。同时还具有自动稳压功能，可改善风光互补发电系统的供电质量。
风光互补发电系统根据风力和太阳辐射变化情况，可以在以下三种模式下运行：风力发电机组单独向负载供电；光伏发电系统单独向负载供电；风力发电机组和光伏发电系统联合向负载供电。 随着3G无限通讯网的开通，图像的无线传输成为很容易的事。
4G网络监控摄像机的实际应用现状
但实际情况是，室外摄像机电源经常出现问题。虽然现在有一些太阳能4G相机。然而，有些地方光线不足，使相机无法供电。这真是头疼。
当然，可以利用风能与太阳能电池板联合发电，或者增加太阳能电池板的面积。但这意味着监控系统的安装成本较大增加。另外，一些偏远地区的4G网络信号断断续续接通，会造成监控画面冻结，影响体验和效果。
太阳能的优点：安全可靠、无噪声、无辐射、无需消耗燃料、无机械转动部件、故障率低、寿命长。南京交通监控系统
风光互补监控系统(纯太阳能监控供电系统)，可广泛应用在森林防火监控系统当中.宿迁高速监控系统
随着高清视频时代的到来，视频监控的点位数和数据量已呈爆发式增长，传统的智能算法还停留在比较浅层的分析识别上，具体表现为准确率低、环境适应性差、识别种类少。然而，从97年IBM“深蓝”以3.5：2.5击败国际象棋世界专员卡斯巴罗夫到17年1月谷歌“阿法狗”升级版Master在人机围棋比赛中取得60连胜，我们不得不相信，人工智能的时代以洪荒之势已然来临。
人工智能的崛起离不开三要素：深度学习为算法提供了重要基石，大数据为存储提供了高效燃料，GPU、超级计算机、云计算为运算能力提供了引擎助力。其中，深度学习作为较中心的技术支撑，其灵感来源于大脑神经网络，让机器具备了人类对事物抽象和重构的能力，在算法层次上由浅至深，在特征设计上从人造特征到自主学习，让机器拥有接近甚至超越人类的模式识别精度、很强抗干扰的环境适应能力以及强大的种类识别能力。作为机器视觉具有表率性的应用，视频监控系统的发展及应用状况又是如何呢？
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