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仓库安防监控需要哪些技术?
编辑 :千赢国际网页下载    时间: 2020-08-07 10:21:49
?如今许多行业都应用到了安防监控的手段来加强人员管理和财产设施安全等,许多老旧仓库依然停留在无安防设备、保安不能及时处理问题等,因此大家需要在仓库中安装监控,需要哪些技术呢?


它包含两层内容:

一是智能识别,这是智能监控的基础,只有将视频内容特征属性自动提取出来进行处理,分析和识别目标信息,组成可供计算机和人理解的文本信息,才能进行更深层次的理解。

二是智能分析,基于实时视频和历史视频数据,按照业务需求设定智能分析算法规则,依托不同的智能分析算法模型,支撑对视频进行各种快速、高效研判,进而实现对目标的识别跟踪和行为逻辑判断。

目前来看,基本的目标识别分析技术已经比较成熟,以人体为例,只要有一定的视频数据以供训练学习,就可以很容易地识别他是否骑车、衣着特征、性别、年龄段、头发长短、是否背包、戴口罩等,但较复杂的行为理解,由于难以界定特征稳定性,对训练视频素材的丰富性和AI算法的高级性提出了很高的要求,目前实现起来仍有一定困难。

异常侵入报警:一般,仓库都存在禁止人员进入的重点安防区域,借助视频结构化技术,可在摄像头监控画面中实时标识并预警人员侵入的情况。

异常行为报警:在仓库中,不规范作业行为以及物资设备的不规范存放,都有可能导致人员受伤、物资损坏;在评标基地,工作区域内打电话或评标时间内离开评标现场,都有可能带来风险。因此,基于视频结构化技术的智能视频监控系统的部署就尤为必要,自动识别异常行为,并及时提醒相关管理人员,将危险消灭于萌芽状态。

安防领域大部分业务应用场景对端侧的响应速度都有很高的要求,显然全部数据传输至云端处理,将造成较长的时延性,因此,安防企业在设计AI产品架构系统方案时,一般会采用集中的前端部署边缘计算,但纯粹的前端无法完全解决数据计算问题,需要借助边域的算力共同承担云端算力,这意味着,端和边必须先集成,形成整体的边缘智能计算,然后再和云端计算相结合,构建一体化的云边端架构。

技术融合是目前安防行业智能化发展的另一大趋势。除了AI技术之外,其他技术的发展成熟同样带动了智能安防的发展。5G的落地和成熟,可以提供至少十倍于4G的峰值速率、毫秒级的传输时延和千亿级的连接能力,让安防的终端设备,可以突破地理位置和时空环境的限制,实现视频的全部覆盖。另外,安防巡检机器人更是技术融合在安防领域的集中体现


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