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安防大數據時代的IP攝像機發展

發布時間:2019-11-15    閱讀次數:

高清先行,為實用化智能應用鋪路

  高清是IP攝像機在近幾年快速擴張普及的一個很重要的因素。從標清到高清的跨越,實現了視頻監控從“看得見”到“看得清”的轉變。而高清的作用卻不止于此,高分辨率的監控畫面不僅能夠讓人類看得更清楚,也能讓機器“看”得更清楚,從而讓機器更容易從中“讀懂”畫面的內容,更準確地提取人們關注的有效信息,比如畫面中的人、車屬性等,這就是智能分析和視頻結構化的過程,也是智能和大數據應用的基礎。誠然,智能分析的準確率與智能算法、設備性能等很多因素相關,而高清的視頻源永遠是最基礎、最具決定性的因素,試想,面對著只有幾十萬像素的圖像畫質,人眼都未必能分辨,機器就更加“無從下手”了。

  正因為如此,IP攝像機的分辨率正在逐年提升,在很多平安城市建設項目中,甚至都已經用到了上千只4K超高清的IP攝像機。而阻礙高清向超高清發展的一個很重要的原因是帶寬和存儲的成本,新一代編碼算法H.265的出現和普及,就是為了解決這個問題。甚至有些廠家在國際標準的H.265算法基礎上,推出了更高效率的自主專利編碼算法,如Smart 265。這是一項比H.265效率更高的編碼技術,相比較H.265,在運動目標不多的場景,例如像室內茶水間、樓梯間等場景下,Smart 265可以降低70%左右的碼率;在運動目標部分時間較多,比如不太繁忙的道路上,碼率可以降低50%倍以上;而如果場景中不斷有目標大幅運動,像火車站等場景下,也會比原有的H.265效果要好。因此,更高效編碼算法的出現,大大的降低了超高清的成本,進一步促進了超高清的普及,也為智能的實用化應用鋪平了道路。

  智能前置,積累原始結構化信息

  IP攝像機的高清化解決了視頻源清晰度的問題,為智能算法準確率的進一步提升打下了良好的基礎,伴隨著IP攝像機硬件平臺性能的提升和智能分析算法的改進,智能前置成為可能,IP攝像機的智能化應用也實現了質的飛越,迅速進入了實用化階段。智能前置相當于是把每一臺傳統的攝像機從一個視頻采集單元變成了一個智慧處理單元,從傳統的“事后查閱錄像”到“事中及時響應”,甚至是事前預警,可以大大提高實時性,提升監控的價值。并且,不會存在單點瓶頸,系統建設的成本也并未增加。而且大量的分布式的智能前置可以提供給后端存儲及平臺非常豐富的智能視頻碼流和結構化數據信息,為后續的視頻快速定位檢索和大數據的進一步應用提供了最原始的素材。

  一方面,通用IP攝像機標配基礎smart微智能功能。前端的每一臺Smart IPC/球機都可以對10種行為偵測、4種異常偵測、2項特征識別、1項統計分析進行實時預警,智能偵測報警信息可以實時傳送至Smart平臺,實現主動視頻防控,有效“防患于未然”。同時,采集到的常規視頻、分類識別抓拍的人/車圖片以及經分析生成的視頻結構化數據直接存入Smart存儲設備,為智能檢索、智能回放提供數據支撐;而提取出的視頻結構化數據,如車牌號碼、車牌顏色等存入視頻圖像信息數據庫,實現人、車等結構化信息的搜索。

  另一方面,專業智能攝像機深入專業領域應用。目前專業智能攝像機主要包括人臉和客流攝像機,專業的人臉及人體屬性分析,一般在治安監控、商場、校園、連鎖、車載等一些對人臉和客流分析準確率要求較高的特定場合下應用,這些信息可以為大數據的應用提供最原始的結構化信息。在公安行業中,可利用人臉識別技術在地鐵站、高鐵站等場景進行人員布控,當布控人員出現在人臉識別系統監控區域時,系統可以第一時間發出報警信息,從而增加對在逃疑犯的抓捕率,縮短對重案、要案疑犯的抓捕時間,更好的保障社會健康、有序的發展。在商場,利用人臉抓拍機和客流統計攝像機可以對來店客戶的性別、年齡段、數量等信息進行統計,把這些信息加上時間和空間的屬性,可以形成諸如每天營業時間各出入口的人流量曲線,并與營業額、節假日安排、促銷活動等等信息進一步交叉比對,可以找出其中的關聯和規律,做出某種形式的預測,最后做出相應的決策。比如某個節假日發現女性顧客特別多,與此同時,某款包包賣的特別好,那么我們推測,下次同款的包包在這個時間點投放市場會獲得不錯的銷售業績。

  多維感知,讓大數據類型更豐富

  高清先行,智能前置,IP攝像機能夠為大數據應用提供足夠大量的數據信息,但大數據時代不僅需要盡可能多的信息樣本,還需要盡可能大的信息密度和盡可能多的信息種類,這就要求前端IP攝像機的感知是多維的。

  首先是感知手段的多維化,IP攝像機從平面發展到立體,比如基于雙目立體視覺技術的IP攝像機,由于立體視覺技術形成的視場中帶有物體的三維幾何信息,因此能夠有效的設定檢測規則,排除光線、影子等干擾因素,大幅提高智能分析的準確度,可以提供更多更準確的大數據信息;從單目發展到多目,比如?低暬诙鄐ensor拼接技術的鷹眼系列產品,以前我們想要看全廣場、火車站、工地等一個超大場景,可能需要4臺攝像機加1臺服務器,成本高、維護難,但現在,我們只需要一臺4或8個鏡頭拼接的多sensor設備,就可以直接輸出一個180°或360°的立體高清全景畫面。如果想進一步看清細節,還可以利用多sensor設備集成的高清大倍率球機變倍放大,兼顧全景和細節。這樣,通過單個的產品,我們能夠獲得的信息密度就會變得更高。

  其次是感知類型的多維化,多維的感知手段帶來的是多維的數據類型,比如視音頻信息、方位信息、環境信息、報警信息等等,這就滿足了大數據時代對樣本種類足夠豐富的要求。同時,安防感知網絡所獲取的數據信息都是以視頻為核心的,各種數據與視頻相結合后,就能獲得可視的感知內容。舉幾個簡單的例子,把攝像頭和電子羅盤、GPS等傳感器結合起來,就能在電子地圖上清楚的看到這個攝像機所監控的區域,稱作可視域,還可以自動在監控畫面上疊加顯示設備所在地的經緯度和街道信息,便于管理和調動;把視頻和溫濕度傳感器結合起來,在廚房或者藥店這些對環境溫濕度有很高要求的場所下,就既可以看到倉庫的監控實景,又能了解倉庫當前的環境狀況了,當溫濕度超過設定閾值,還可以彈出溫濕度異常倉庫的監控實景圖片,讓監控人員快速定位和了解現場情況;如果RFID技術和視頻結合起來,比如在工地工人的安全帽上安裝RFID標簽,就可以進行無接觸的打卡,結合工地大門口安裝的監控攝像機將人員圖像和信息同時錄入系統。

  結語

  當IP化大浪潮遇見安防大數據后,高清、智能、多維,漸漸成為IP攝像機的主流發展趨勢。并且,IP攝像機作為大數據感知網絡中最重要的環節之一,給大數據的應用提供了大量的、豐富的視頻源和初始結構化數據,為大數據的深度應用奠定了最堅實的基礎。


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