目前输电线路视频监控装置通常采用的供电方式主要是太阳能供电，供电装置由太阳能板和蓄电池组成，具有安装便捷和投资少、环保等优点，但由于有些地区光照不足，单纯的太阳能供电无法保证视频装置24小时监控作业，并且连续的阴雨天气使供电中断影响设备正常作业。
220V低压线供电方式也有采用，通过在杆塔附近的配变支接一条220V低压线直接延伸至塔顶接入视频装置实现供电，供电稳定性满足设备持续稳定运行，但建设费用较大以及受雷雨天气影响而造成供电中断。
为解决上述问题，设计了风光互补供电系统作为输电线路全天候视频监控装置和通信装置的电源，充分利用太阳能与风能在时间上和地域上的互补***间和阴雨天无阳光时由风能发电，晴天由太阳能发电，在既有风又有太阳的情况下两者同时发挥作用，实现了全天候的发电功能，保证视频监控系统的全天候以及在连续阴雨天持续运行。 采用**防雷技术，保证系统稳定运行，不受雷雨影响。福建起重机监控系统
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。重庆安防监控系统无论是怎样的环境和怎样的用电要求，都可做出比较好化的系统设计方案来满足用户的要求。
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。
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。
风光互补供电系统作为一种合理的**电源，适合于为远离电网，用电负荷不大的设备提供稳定可靠的电源供应。
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。 这个转化过程就是太阳能辐射能光子通过半导体物质转变为电能的过程，通常叫做“光生伏打效应”。黑龙江校园监控系统
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。福建起重机监控系统
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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