监控系统系统安防建设目标
根据学院新校区特点，安全防范系统主要以防小偷、防打劫、防蛮力事件、防非法入侵、及时处理突发事件为主要目的。主要针对新校区各出入口、各楼出入口及校区主要公共活动区域进行实时监视，对校区周边进行防翻越探测，以达到威慑犯罪分子、防潜伏作案、防智能化作案、防蛮力打劫作案、及时处理突发事件等目的，保障新校区安全，实现对新校区的安全防范的有序化管理。
系统采用高清视频监控技术，实现视频图像信息的高清采集、高清编码、高清传输、高清存储、高清显示；系统基于IP网络传输技术，提供视频质量诊断等智能分析技术，实现全网调度、管理及数字化应用，为用户提供一套“高清化、网络化、数字化”的视频图像监控系统，满足用户在视频图像业务应用中日益迫切的需求 风光互补监控供电系统纯太阳能监控供电系统可以根据用户的用电负荷情况和资源条件进行系统容量的合理配置。温州森林监控系统
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。贵州智能交通监控系统太阳能充电控制器 它的主要工作就是控制整个系统的状态，同时对蓄电池的过充电、过放电起到保护作用。
风光互补子系统选型
风力发电是利用风机将风能转化为机械能，然后通过发电机将机械能转换为电能，通常小型风力发电机采用永磁材料制成，具有体积小、发电效率高等特点，输出三相交流电，经过三相整流桥整流后变为直流电，输出功率受风速影响。而光伏发电是利用光伏阵列的光电效应将光能转换为电能，光伏阵列输出为直流电，其输出电压、电流随着光照强度和所接负载而变化。
二者发出的电能经控制器处理后可向直流负载供电，通过充电控制器对蓄电池充电将电能储存，或经逆变器逆变后向交流负载供电。图3所示为风光互补发电系统的构成框图，
随着视频图像清晰度的不断提高，其存储需求也在不断发生变化。在安防视频监控领域，目前主要存储方式有三种：前端分布式存储、后端集中存储和云存储。
原有的模拟及模数混合组网的视频监控正逐步被纯IP化、全高清的网络视频监控所取代，因此前端分布式存储产品也由DVR、HDVR(混合式DVR)逐步替换成NVR产品。随着前端分布式存储的系统组网成本不断降低，同时4K、H.265技术的推出很大提高了视频图像的清晰度，并通过改变编码方式降低了存储空间需求，使得前端NVR存储产品的竞争力进一步增强。另外，NVR产品由于其简单易用的特性，为不同层面的客户所大范围使用。
相对NVR的分布式存储而言，后端集中存储方式更加注重数据的集中保存、数据的可靠性及统一的管理维护，同时具有较好的容量扩展能力，因此后端集中存储方式更适合大规模部署。集中存储主要以SAN/NAS为主要表率，其中SAN因为其高性能、高稳定性而被大范围采用。FCSAN产品延时小、可靠性高，但建设成本也高很多，针对于视频监控的大容量存储需求来说并不是非常合适，而IPSAN产品由于其互联互通性高、管理维护简单、建设成本相对低廉等优势而为安防视频监控行业所大范围应用。
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。
民用市场迎来发展期。随着人们生活的水平提高，消费者正在成为推动消费安防的重要力量，中小企业、商铺、家庭逐渐成为常规安防需求的中坚力量。目前，我国民用安防监控只占了6%的市场份额，远远落后于发达国家（如美国民用安防监控产值占据了整体的30%以上），具有非常强的发展潜力。随着家庭市场的发展成熟，市场会向更高一级的使用便利化以及有序管理服务方向发展，家庭监控将融合移动监控、云存储、隐私保护以及综合运营服务，不单单是安全功能，同时也向个人价值的满足和分享方向发展。 在全程监控系统中.有的设备需要提供220V、110V的交流电源，而太阳能的直接输出一般为1 2VDc、24VDc、48VDc。重庆监控系统厂家
分光互补系统无空气污染、无噪音、不产生废弃物，是一种自然、清洁的能源。温州森林监控系统
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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