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    倉庫安防監控需要哪些技術?
    編輯 :重慶監控安裝    時間: 2020-08-07 10:21:49
    ?如今許多行業都應用到了安防監控的手段來加強人員管理和財產設施安全等,許多老舊倉庫依然停留在無安防設備、保安不能及時處理問題等,因此我們需要在倉庫中安裝監控,需要哪些技術呢?


    它包含兩層內容:

    一是智能識別,這是智能監控的基礎,只有將視頻內容特征屬性自動提取出來進行處理,分析和識別目標信息,組成可供計算機和人理解的文本信息,才能進行更深層次的理解。

    二是智能分析,基于實時視頻和歷史視頻數據,按照業務需求設定智能分析算法規則,依托不同的智能分析算法模型,支持對視頻進行各種快速、高效研判,進而實現對目標的識別跟蹤和行為邏輯判斷。

    目前來看,基本的目標識別分析技術已經比較成熟,以人體為例,只要有一定的視頻數據以供訓練學習,就可以很容易地識別他是否騎車、衣著特征、性別、年齡段、頭發長短、是否背包、戴口罩等,但較復雜的行為理解,由于難以界定特征穩定性,對訓練視頻素材的豐富性和AI算法的高級性提出了很高的要求,目前實現起來仍有一定困難。

    異常侵入報警:一般,倉庫都存在禁止人員進入的重點安防區域,借助視頻結構化技術,可在攝像頭監控畫面中實時標識并預警人員侵入的情況。

    異常行為報警:在倉庫中,不規范作業行為以及物資設備的不規范存放,都有可能導致人員受傷、物資損壞;在評標基地,工作區域內打電話或評標時間內離開評標現場,都有可能帶來風險。因此,基于視頻結構化技術的智能視頻監控系統的部署就尤為必要,自動識別異常行為,并及時提醒相關管理人員,將危險消滅于萌芽狀態。

    安防領域大部分業務應用場景對端側的響應速度都有很高的要求,顯然全部數據傳輸至云端處理,將造成較長的時延性,因此,安防企業在設計AI產品架構系統方案時,一般會采用集中的前端部署邊緣計算,但純粹的前端無法完全解決數據計算問題,需要借助邊域的算力共同承擔云端算力,這意味著,端和邊必須先集成,形成整體的邊緣智能計算,然后再和云端計算相結合,構建一體化的云邊端架構。

    技術融合是目前安防行業智能化發展的另一大趨勢。除了AI技術之外,其他技術的發展成熟同樣帶動了智能安防的發展。5G的落地和成熟,可以提供至少十倍于4G的峰值速率、毫秒級的傳輸時延和千億級的連接能力,讓安防的終端設備,可以突破地理位置和時空環境的限制,實現視頻的全部覆蓋。另外,安防巡檢機器人更是技術融合在安防領域的集中體現


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