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监控系统基本参数
  • 产地
  • 无锡
  • 品牌
  • 盛皇科技
  • 型号
  • 齐全
  • 是否定制
监控系统企业商机

风光互补视频监控系统在发现犯罪、威慑犯罪、锁定目标、提供线索和完善社会治安管理等方面发挥重要作用

除了打击违法犯罪,视频监控在城市交通管理方面也发挥着重要的作用。“目前,城区十几个交通要道路口已实现电子监控全覆盖,可以帮助我们对行人、机动车和非机动车的交通违法行为进行检测、取证并予以处理。”惠安县公安局交警大队巡逻指挥中队负责人说,“尤其是在城区主次干道、主要商业大街这些交通管控重难点地段,利用视频监控实施扁平化管理,可以及时发现一些交通堵点,随后指派骑警队迅速赶赴现场,帮助**及时疏导车辆、化解交通堵点,效果很好。”

同时,为了助力全国文明城市创建,惠安县还针对红绿灯路口增加行人闯红灯抓拍系统,通过统一曝光不文明交通行为,**遵守交通规则、平安出行的意识进一步增强。

此外,为了强化管理运用、提升实战效能,惠安县公安局抽调专门民警作为监控管理人员,并在每个派出所设立管理专职民警,多方面负责监控日常检查和管理。 交直流供电方式,满足多种负载用电的需要;可同时提供DC12V 24V或AC220电源。盐城太阳能监控系统

风光互补供电系统在输电线路视频监控中的应用

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。 北京高速监控系统太阳能发电相对传统发电,资源是取之不尽、用之不竭的,是资源较丰富的可再生能源。

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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。


电池供电往往只能解决临时的需要,不能作为长期的供电电源;而采取电网供电方式存在诸多缺点。

风光互补监控系统是由监控系统服务器、综合存储系统、监控系统指挥中心、接口网关四大系统组成的智能运营系统。通过搭载终端可实现位置定位、语音播报、SOS一键报警、语音实时通信、一键对讲、音视频图像实时拍录、视频图像远程回传等功能的智能安全帽,大型作业现场和高风险现场部署的4G高清布控球,实现管理人员对现场作业人员远程监管,实时随时随地接收现场音视频、位置信息、远程呼救信息等功能。同时亦可实现将现场的实时情况及时上报上级监控中心,实现移动办公功能的智能手机APP,通过多系统协同运转,完成作业现场精细定位、轨迹查询、工作区域限定警示、在岗安全抽查、巡查现场图像拍录、突发事件应急指挥、人员安全教育宣贯、视频监控中心多方协同会议等内容。风光互补控制器,具有过充、过放、过载、短路、防反接、开路、保护刹车、太阳能防反充、防雷等保护功能。云南高速公路监控系统

采用专业光伏免维护蓄电池作为储能设备,工作温度在-40℃~+60℃之间,具有高寿命高性能的特点。盐城太阳能监控系统

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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