视频监控技术的发展对于市场的影响越来越大

简介:

如今,技术的不断发展又对视频监控提出了智能化的要求,使计算机能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容,这对我国正在加速建设的平安城市、智慧城市项目,以及银行、社区、车站等监控重地提供了保障,一些新商机也在其中悄然生长。

  4K技术:对“大场景 小细节”的智能监控

只要是和图像或者视频有关的领域,我们都能看到4K的身影,如手机、摄像机、电脑显示器、平板电脑等。据研究显示,全球安防行业超高清(4百万像素以上)市场到2018年将增长5倍以上,得益于高分辨率、宽角度和高编解码视频系统等特点,4K将以其独特的优势占大多数份额。

目前,4K超高清技术主要应用在火车站等“大场景 小细节”的环境中,除了能实现更广角度的监控,4K画面丰富的细节还能让各个部门进行信息共享,不用为了看清不同区域而架设多台摄像机,达到节约投资成本的目的。

编解码技术:从H.264到H.265

除了在前端采集数据外,视频监控还需要在后端进行编解码、智能分析,虽然目前市场上的主力依然是H.264技术,但其编码效率潜力总有被挖掘殆尽的时候,无法满足从高清走向智能化的需求,在这种情况下,被认为4K未来的编解码技术——H.265应运而生。

有人说H.265将会推动安防产业到达一个新高度,这不无道理,无论是用户成本还是利润空间都有极大的看头。如用以往的H.264技术,4个200万存一个月大概需要60G×4×20=6T,即需要2个3T的硬盘,而用H.265的技术只需要:30G×4×20=2.4T,只需要1个3T的硬盘,足足能节约一块千元级别的监控硬盘!

机器视觉:让机器“看懂”识别目标

机器视觉是人工智能的分支之一,在国外多半应用在半导体及电子行业,如今,我国凭借“全球制造业加工中心”的身份成为了机器视觉应用最活跃的地区之一,并在2010年迎来了爆发式增长。

简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断,通过图像摄取装置将被摄取的目标转换成图像信号。在摄取目标中,目标识别技术和稳定的追踪方法是机器视觉发展的关键因素之一,它在很多领域都得到了大量的应用,例如人脸识别,以及在智能交通管理、机动车检测、停车场管理等场合的车牌识别等。

以摄像机为核心的视频监控系统是机器视觉的代表应用之一,目前已广泛应用于安保、交通、楼宇、工业等各个行业领域,而机器视觉乐观的增长率也将给视频监控带来良好的前景。

星光摄像机:找出黑暗中的罪恶

众所周知,光线昏暗的环境容易隐藏危险,犯罪嫌疑人往往在这类地点作案,而视频监控作为安全防范和事后取证的主要设施,其对昏暗环境下的成像效果更是大家关注的焦点。

作为近两年安防监控市场上的主流产品,星光摄像机区别于只能显示黑白图像的普通摄像机,在无任何辅助光源的环境下都可以显示清晰的彩色图像。尤其在天地伟业提出“星光级”等概念后,低照成像技术开始发展并逐步成熟,越来越多公司都推出了各种款型的高清星光级摄像机。

本文转自d1net(转载)

目录
相关文章
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 Kubernetes
开源AI驱动的商业综合体保洁管理——智能视频分析系统的技术解析
智能保洁管理系统通过计算机视觉与深度学习技术,解决传统保洁模式中监管难、效率低的问题。系统涵盖垃圾滞留监测、地面清洁度评估、设施表面检测等功能,实现高精度(96%以上)、实时响应(<200毫秒)。基于开源TensorFlow与Kubernetes架构,支持灵活部署与定制开发,适用于商场、机场等场景,提升管理效率40%以上。未来可扩展至气味监测等领域,推动保洁管理智能化升级。
279 26
|
7月前
|
传感器 人工智能 边缘计算
AI赋能油田巡检——无人机视频监控系统的技术解析
无人机油田巡检系统融合无人机硬件与AI视频监控技术,实现全域覆盖、智能分析和高效管理。通过多旋翼/固定翼无人机搭载高分辨率摄像头及传感器,采集多维数据;结合YOLOv9等算法进行异常检测,准确率高达98%。系统支持5G实时传输、边缘计算及集中化管理平台,提供可视化监控与预测性维护。基于开源框架设计,灵活扩展且成本低,大幅提升油田巡检效率与安全性。
789 0
|
9月前
|
人工智能 监控 数据安全/隐私保护
AI视频监控在大型商场的隐私保护技术
为保障隐私合规,商场采取数据加密与匿名化处理,防止敏感信息泄露;同时通过透明性声明和合法授权,确保顾客知情并同意监控措施。技术手段包括加密算法保护、去除身份识别细节,并在显眼位置张贴隐私政策,采用电子屏幕、语音提示或二维码获取顾客同意,确保监控行为合法合规。
322 0
|
10月前
|
存储 人工智能 监控
AI视频监控技术在公租房管理中的应用:提升监管精准度与效率
该AI视频监控系统具备1080P高清与夜视能力,采用深度学习技术实现高精度人脸识别(误识率1%),并支持实时预警功能,响应时间小于5秒。系统支持私有化部署,保障数据隐私安全,适用于大规模公租房社区管理,可容纳10万以上人脸库。基于开源架构和Docker镜像,一键部署简单快捷,确保24小时稳定运行,并提供详细的后台数据分析报表,助力政府决策。
340 5
|
11月前
|
机器学习/深度学习 传感器 人工智能
AI视频监控系统在养老院中的技术实现
AI视频监控系统在养老院的应用,结合了计算机视觉、深度学习和传感器融合技术,实现了对老人体征、摔倒和异常行为的实时监控与分析。系统通过高清摄像头和算法模型,能够准确识别老人的动作和健康状况,并及时向护理人员发出警报,提高护理质量和安全性。
669 14
|
11月前
|
传感器 机器学习/深度学习 人工智能
AI视频监控卫士技术介绍:智能化河道管理解决方案
AI视频监控卫士系统,通过高清摄像头、智能传感器和深度学习技术,实现河道、水库、城市水务及生态保护区的全天候、全覆盖智能监控。系统能够自动识别非法行为、水质变化和异常情况,并实时生成警报,提升管理效率和精准度。
980 13
|
11月前
|
机器学习/深度学习 传感器 人工智能
开源AI视频监控系统在监狱安全中的应用——实时情绪与行为分析、暴力预警技术详解
针对监狱环境中囚犯情绪波动和复杂人际互动带来的监控挑战,传统CCTV系统难以有效预警暴力事件。AI视频监控系统基于深度学习与计算机视觉技术,实现对行为、情绪的实时分析,尤其在低光环境下表现优异。该系统通过多设备协同、数据同步及自适应训练,确保高精度识别(95%以上)、快速响应(<5秒),并具备24小时不间断运行能力,极大提升了监狱安全管理的效率与准确性。
947 1
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
AI视频监控技术的核心优势与实践
AI视频监控技术结合了计算机视觉、深度学习和大数据分析,能够实时分析监控画面,识别异常行为和场景变化。其核心在于从“被动记录”转型为“主动识别”,提升监控效率并减少安全隐患。主要应用场景包括泳池管理、健身器械区域、人员密度预警和异常事件检测。系统架构支持多种摄像头设备,采用边缘计算和Docker部署,具备实时性、高准确率和扩展性等优势。未来将优化复杂场景适应性和实时计算负载,进一步提高系统性能。
2687 7
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 边缘计算
24/7全时守护:AI视频监控技术的深度实现与应用分享
本文深入解析了AI视频监控系统在车间安全领域的技术实现与应用,涵盖多源数据接入、边缘计算、深度学习驱动的智能分析及高效预警机制,通过具体案例展示了系统的实时性、高精度和易部署特性,为工业安全管理提供了新路径。
2904 7
|
机器学习/深度学习 监控 自动驾驶
新视频分析技术TDViT发布:提升稠密视频分析效率
【2月更文挑战第16天】新视频分析技术TDViT发布:提升稠密视频分析效率
257 1
新视频分析技术TDViT发布:提升稠密视频分析效率

热门文章

最新文章