新疆安防监控系统

风光互补视频监控的前端设备，监控摄像机是整个视频监控系统的重要组成部分，它经历了从模拟到数字化、网络化、高清化以及智能化的发展历程。视频图像来源是视频监控系统的状元环，运用传统的摄像机存在很大的局限性，如检测准确率不高，漏抓误报比较多，抓拍不清晰，图像质量不理想等。前端摄像机内置深度学习算法，可以对人脸、车辆等关键信息进行快速定位抓拍，有效解决漏抓误报问题，也能为后端分析服务器提供更清晰、更高质量的图片，更出色的成像效果很大提升了后端的资源利用率，同等条件下可大幅节省中心部署空间，同样的投入可以产生更大的效用。

  安防行业中不少企业已经在纷纷布局智能前端的市场，以安防**企业为例，它们推出的前端摄像机中内嵌深度学习算法，具有结构化信息提取、小型人脸库比对、人体属性分析、人员流量统计、道路实况检测、车辆特征识别、全景监控等多种功能，将前端设备的智能化应用发挥到极限。此外，还将人眼仿生、MSS多光谱成像、被动红外热成像技术等技术融入其中，可对因环境造成的图像模糊昏暗进行亮度与清晰度的还原，还能实现环境测温、防火防盗等功能，引导着前端设备在深度智能化这条路上越走越远。

采用风光互补供电系统，就可以实现项目在随机点安装摄像监控系统，将使项目摄像监控的广泛应用成为可能。新疆安防监控系统

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？

宁夏森林监控系统蓄电池顾名思义就是蓄电的，它主要储存由太阳能电池板转化过来的电能，一般为铅酸电池，可以多次循环使用。

尽管风光互补路灯初投资较高，但是该系统不需要输电线路，也不需要开挖路面做埋管工程，不消耗电能，从长远来看该系统有着明显的经济效益。而且风光互补路灯利用天然能源发电来工作，不消耗化石燃料，无二氧化碳、二氧化硫等有害气体的排放，清洁干净，环境效益良好。目前，在欧洲、日本、美国等发达国家正在普及风光互补路灯，用在沿海公路、偏远山路，特别是对已建成的道路增设路灯非常方便。目前我国已经有部分城市试验性将风光路灯系统用作城市道路景观照明, 并取得了一定成效。随着风电和光伏发电的成本越来越低，风光复合发电方式必将在解决远离城市的高速公路，海洋上的孤岛，偏远的山区用电问题上发挥越来越重要的作用。

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。 太阳能发电系统安装简单，维护方便，性价比高。

目前采用的太阳能供电无法满足输电线路视频监控全天候，以及在连续阴雨天持续稳定运行的要求，从而形成危险点现场监控盲点。

风光互补供电系统利用风能和太阳能资源的互补性实现全天候发电，有效地解决了该问题。作者介绍了风光互补供电系统结构和工作原理，通过分析输电线路全天候视频监控系统各设备的实际用电需求，设计了蓄电池、风力发电机、太阳能光伏电池阵列的配置方案和安装方案。 在在高速公路、森林防火监控等项目中采用风光互补供电系统。江苏高速监控系统

如输出电源为交流220V或110V并且要和市电互补，还需要配置逆变器和市电智能切换器。新疆安防监控系统

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