移动监控应用广泛 在安防行业搅起一池“春水”

简介:

移动安防的应用范围广泛,不仅仅深入到了之前的安防产业业务范围,还创造出了许多新的业务形态,从大型安防项目到民用安防项目都有涉及。大型移动安防项目如平安城市、智能交通等;民用移动安防应用如智能家居管理、视频监控、门禁系统和防灾防盗报警等。特别是移动互联网的带宽从2G、3G、4G一路发展提升,对移动监控的发展起到了关键的助力作用。

一、概述

移动监控在百度中的定义为:移动视频监控是移动视频图像在前端采集方式为动态形式;后端为传统安防行业紧密结合的专业级监控产品,可移动方式进行接收如:通过手机或电脑能实现监看远程实时动态画面的功能,为企业与家庭提供了更简单、更便利、更及时的监控解决方案。

而近年来,世界电信技术获得了快速发展,公共移动通信持续增长,在移动通信网络向4G甚至5G演进的同时,WiFi、WiMAX、WBMA等新的宽带无线接入技术和短距离无线技术相继涌现,并不断走向成熟,无线通信产业发展呈现多样化、优势互补的新格局。随着通信技术的不断发展和网络的逐步演进,4G与各种宽带无线接入技术和短距离无线技术呈现融合发展的态势,这为移动视频监控技术的发展与应用创造了良好的条件,加之这几年来反恐需求不断增长,无线视频监控业务有了较大的发展。

二、移动监控的传输形式

无线视频监控系统目前可分为两大类:基于无线局域网(WiFi)和基于移动通信网络。此外对音视频质量要求不高的应用中也可以采用低端的无线数据传输网络。基于4G的产品的优点是移动性很好、功耗相对较低,但缺点是对移动网络依存性很大,而且会产生一定的通信费用。而基于Wi-Fi的产品可以为用户提供更高的带宽和品质更高的视频图像。

三、移动监控的使用形式

P2P

视频监控系统被广泛应用于日常生活的各个方面,传统的模拟信号监控系统已经日趋完善,并且逐渐向数字视频监控系统方向过渡。逐渐兴起了一个新的研究方向——P2P网络摄像机。P2P网络摄像机可以使用户在任意地点,使用能够接入Internet的PC机进行远程监控。网络监控系统主要是由网络摄像机(或者摄像机和视频服务器)完成视频采集和网络传输任务。这种结构在数据处理,网络传输方面有一定的优势,但是存在着不容忽视的问题,例如,需要为网络摄像机分配静态的IP地址,硬件的投资大,系统很难更新等。P2P技术改变了传统的C/S模式,P2P网络提供了一种可扩展的和容错的机制,不需要维护巨大的路由表信息,就可以定位网络上的任何节点,这使得P2P在很多领域都获得了应用。

在使用中P2P设备也体现出一些弊病:

联网方式:一般P2P摄像机使用自带的SIM卡实现网络访问,或者通过局域网,通过统一宽带网络实现外网访问。但这样需要进行比较复杂的配置工作。

持续费用:如果通过自带SIM卡访问外网,浏览视频,就需要持续的耗费移动流量,产生大量的通信费用。这样会导致使用少,甚至不使用,而无法起到监控的目的。

散列排布:基本以P2P实现的摄像机一般都是分布较散,每台设备独自与移动端通信,无法形成一个区域监控中心的网络平台,不符合当前监控的主流需求。

云平台

安防行业所定义的”云监控平台”是指充分借鉴IT行业发展过程中的云计算、云存储、数据中心、商业智能等技术理念,针对监控等多媒体业务的数据中心架构与技术进行优化设计与开发,通过安防大联网实践,促使整体架构具备健壮性、可扩展、可运行性、标准化的特点,实现视频数据愈来愈集中化并进一步实现数据的情报化和信息化,让管理和操作更加高效简单,最终实现TCO总成本的不断降低,推动了监控行业整体向IT云计算时代不断演进和发展。

监控系统从一个封闭、专用、监看为主的安防子系统向客户IT信息系统的核心业务部分转换,借鉴IT系统分层架构,面向客户需求的云监控整体架构包括云终端、云平台和云业务的三层架构,其核心是以多媒体数据中心为主要组成部分的云平台。

通过云平台实现的移动监控,可以更多体现移动监控的各种使用上的需求,及实现用户的便利操作:

云转发:下层视频设备或视频平台直接与云中心平台互联,仅上传一份视频数据至云平台,通过云平台的转发实现多个终端同时浏览的能力,减少下级设备带宽压力。

云存储:可通过云平台实现重要视频的二级存储,在底层设备或平台实现一级高清存储。

底层平台:下级视频可通过视频平台实现联网后,统一上传至云平台;满足主流监控需求。

虚拟监控中心:如果下级无中心机房,可通过云平台实现上墙、PC端控制等功能,达到虚拟监控中心部署方式。

四、移动监控的功能

视音频监控、云台控制:通过PC、手机、iPad登录“移动视频监控业务门户”网站,可以监看、监听权限范围内的监控点图像和声音,调整图像色彩和声音。

云台控制:可以通过PC、手机、iPad控制摄像机旋转、变倍、聚焦。以及设置预置点、巡航轨迹、守望位置等特殊功能。

多画面轮巡:PC客户端窗口可以1、4、6、9、10、16分割显示多个监控点视频图像,并可按照轮巡方式,以指定的间隔和分组规则轮换显示所有监控点图像。

语音对讲:PC客户端可以通过网络与指定监控点实现双向语音对讲。

语音广播:PC客户端可以对多个监控现场进行声音广播。

电子地图:PC客户端可以通过地图标注摄像头位置,方便用户快速定位摄像头安装位置。

视、音频录像:可以对监控图像、声音点实行多种方式的录像(实时、定时、报警)、并可以使用多种条件组合方式查询录像文件。

在线回放:客户端通过网络可以在线播放查询到的录像文件,并可以实现前进、后退、快播、慢播、暂停、截图等功能。

多线程录像下载:可以将检索获得的录像文件以多线程的方式快速下载到客户端PC。

短信、邮件告警通知:可以通过手机短信、电子邮件等多种形式,将各类告警信息及时通知用户。

报警预案:可以设置各类报警的处置预案,例如:云台联动、录像联动、报警器鸣响、短信、邮件、电话通知等。

告警日志统计:可以通过客户端查询、统计各类告警记录,用于分析统计。
本文转自d1net(转载)

相关文章
|
数据可视化 安全 物联网
通义千问14B开源!内附魔搭最佳实践
9月25日,阿里云开源通义千问140亿参数模型Qwen-14B及其对话模型Qwen-14B-Chat,免费可商用。Qwen-14B在多个权威评测中超越同等规模模型,部分指标甚至接近Llama2-70B。阿里云此前开源的70亿参数模型Qwen-7B等,一个多月下载量破100万,成为开源社区的口碑之作。
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
企业级API集成方案:基于阿里云函数计算调用DeepSeek全解析
DeepSeek R1 是一款先进的大规模深度学习模型,专为自然语言处理等复杂任务设计。它具备高效的架构、强大的泛化能力和优化的参数管理,适用于文本生成、智能问答、代码生成和数据分析等领域。阿里云平台提供了高性能计算资源、合规与数据安全、低延迟覆盖和成本效益等优势,支持用户便捷部署和调用 DeepSeek R1 模型,确保快速响应和稳定服务。通过阿里云百炼模型服务,用户可以轻松体验满血版 DeepSeek R1,并享受免费试用和灵活的API调用方式。
844 12
|
人工智能 Java API
ai-api-union项目,适配各AI厂商api
本项目旨在实现兼容各大模型厂商API的流式对话和同步对话接口,现已支持智谱、豆包、通义、通义版DeepSeek。项目地址:[https://gitee.com/alpbeta/ai-api-union](https://gitee.com/alpbeta/ai-api-union)。通过`ChatController`类暴露两个接口,入参为`ChatRequest`,包含会话ID、大模型标识符和聊天消息列表。流式对话返回`Flux<String>`,同步调用返回`String`
|
缓存 前端开发 JavaScript
前端serverless探索之组件单独部署时,利用rxjs实现业务状态与vue-react-angular等框架的响应式状态映射
本文深入探讨了如何将RxJS与Vue、React、Angular三大前端框架进行集成,通过抽象出辅助方法`useRx`和`pushPipe`,实现跨框架的状态管理。具体介绍了各框架的响应式机制,展示了如何将RxJS的Observable对象转化为框架的响应式数据,并通过示例代码演示了使用方法。此外,还讨论了全局状态源与WebComponent的部署优化,以及一些实践中的改进点。这些方法不仅简化了异步编程,还提升了代码的可读性和可维护性。
460 2
|
人工智能 文字识别 自然语言处理
1.6K star!这个开源文本提取神器,5分钟搞定PDF/图片/Office文档!
Kreuzberg 是一个基于 Python 的文本提取库,支持从 PDF、图像、Office 文档等 20+ 格式中提取文本内容。采用 MIT 开源协议,具备本地处理、异步架构、智能 OCR 等特性,特别适合需要隐私保护的文档处理场景。
1617 1
|
人工智能 运维 Cloud Native
全新启航!阿里云向量检索服务Milvus版正式上线!
由阿里云与 Zilliz 联合推出的业内领先的云原生向量检索引擎 - 阿里云向量检索服务 Milvus 版在杭州、上海、北京、深圳四大 region 正式可用并开放公测!
|
运维 网络协议 Linux
【Linux】CentOS网络故障排查大揭秘: 实战攻略解读
【Linux】CentOS网络故障排查大揭秘: 实战攻略解读
|
消息中间件 存储 NoSQL
物联网设备频繁断网,如何打赢智慧社区的流量洪峰之战?
本文详细介绍了智慧社区中物联网(IOT)技术的应用,重点讨论了物联网流量洪峰的处理方法。文章分析了上行和下行消息的特点,并提出了上下行拆分、多泳道消息队列、实时消息优先处理、连接计算存储分离及推拉结合的消息策略,以优化消息队列,确保系统稳定运行。通过这些技术手段,智慧社区的物联网设备能在各种场景中保持高效运作。
330 2
|
安全 Linux
Rocky Linux 或 AlmaLinux 哪个更优秀?
Rocky Linux 或 AlmaLinux 哪个更优秀?
4401 2
|
Java 开发工具 Android开发
【详识JAVA语言】轻量级开发工具:BlueJ
【详识JAVA语言】轻量级开发工具:BlueJ
512 2

热门文章

最新文章