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手機遠程監控攝像頭 采用無線wifi網絡傳輸

放大字體  縮小字體 發布日期:2019-06-05 11:16:01  瀏覽次數:0   狀態:狀態
展會日期 2019-06-05 至 2020-06-16
展出城市 深圳市
展出地址 深圳市福田開發區
展館名稱 深圳傲宇達安防
主辦單位 深圳傲宇達安防
官方網站 http://www.aoyuda.com
展會說明

網絡攝像機 http://www.aoyuda.com/ 請復制粘貼打開查看

您也可以與我們聯系,我們將竭誠為您服務 攝像機 何先生,13723489401 QQ:480172020 微信號:aoyuda168

不同場景僅通過定義不可能實現,我們直截了當地否認了這個說法:安防不同場景的應用,僅僅通過定義的不同攝像機是不可能實現的。攝像機一般由鏡頭、光學傳感器、圖像處理及視頻編碼芯片、補光、結構、外殼型態等硬件部分和運行在硬件上的組成,只是攝像機組成的其中一部分。不同監控場景選擇適合這個應用場景的硬件、攝像機來完成監控功能。例如,低照度場景,需要選擇感光性好的光學傳感器;監控遠距離場景,需要選擇焦距較長的鏡頭、補光距離遠的攝像機;通道上的人臉抓拍攝像機和馬路上車輛檢測攝像機,一般需要選擇不同焦距的鏡頭、不同的智能算法。因此所謂的定義攝像機,通過在相同硬件上加載不同的算法,從而使攝像機滿足不同的應用,這樣的應用場景應該是很少的特定場景,不具有普適性,不能擴展和夸大定義的概念。

攝像機的定義,就像人們住的房子,硬件是地產商建好的毛坯,這是非常重要的基礎,而定義就相當于住在里面的人用這個房子過什么樣的生活,是豪華的還是簡約的,是現代的還是古典的,這也是房子生命周期內由主人來按需選擇的。AI時代下,人們也開始選擇各種智能家居來服務自己,讓生活智能化。所以對于安防行業來說,定義就是AI時代特征的產物,它的誕生是基于當下產業現狀和未來持續發展來考量的:

1.算法快速發展的需求:AI時代算法、更新換代的速度遠遠快于過去,甚至在不斷訓練下,每個月乃至每周都有版本更新升級,他們希望通過攝像機與硬件解耦的方式來實現在高頻次的升級過程中不影響正常的基礎業務。

2. 需求多樣性:單一算法需要精準度會不斷提升,也需要多維度數據的輔助,從人臉到人體,維度在增加,未來還可能會有姿態、表情等各個維度數據加入,市場需要有這樣一個可持續演進的產品來支撐越來越豐富的業務場景訴求。

3. 運維管理智能化:面對未來算法多樣性,場景多樣性,以及全網攝像機的管理,行業需要一個可視化的、可管理的、可遠程控制的產品,與云端互動,高效運維,實現在線加載,在線升級,在線管理。

4.考慮傳統利舊:在非AI到AI的過渡期內,不是一刀切地把過去完全替換,而是需要把存量產品用起來,讓投資得其所,所以他們推出的定義攝像機有智能Proxy的能力,做到1臺定義智能攝像機,帶動多臺普通攝像機的智能化,不做額外投資,支撐向全面的AI普及逐步轉型。

攝像機認為,電腦和智能手機改變了人們看世界的角度,改變了人們的工作和生活方式;他們希望“定義攝像機“也能改變安防行業的視野,成為是安防行業真正步入AI的推動力之一。所以智能攝像機應該是定義的,從業者需要SDC OS實現更多算法生長和成長的可能性,需要SDC Studio與更多伙伴一起把路越走越寬,需要SDC Controller實現端云協同,高效管理。所以攝像機提出按需定義,給客戶更多選擇的空間;提出分層智能,讓攝像機智能協作,端云協同,讓客戶投資得其所;提出持續演進,讓攝像機跟上時代的步伐,能延長其生命周期。

應用場景環境復雜性問題恰恰是方案的優勢所在曠視比較看好定義攝像頭的概念和實踐。從硬件角度出發,其實并不能從根本上解決或者屏蔽應用場景和環境復雜問題,實際結果往往只是通過引入新的復雜性來對單個場景調優,無法達到一個統一的總體解決。解決“應用場景環境復雜”問題恰恰是方案的優勢,原先的各種方案之所以效果不佳,主要是未能將“智能”加入,做不到對各種復雜環境進行有針對性的處理和自動控制調優。如類比人的眼睛,其實它獲得的圖像質量本身有很多缺陷,比如有盲點、高細節分辨率視場很小、各種畸變等,但人們在實際生活卻感覺看到的世界很美好,適應性很高。根本原因就是我們的視覺神經系統和大腦通過“方案”對眼睛獲取的圖像進行了有針對性的智能處理。

攝像機的未來將由智能重新定義,認為行業中“定義攝像機”的說法不太貼切,用“智能定義攝像機”更為妥當。這兩者的區別在于智能,硬件會逐漸被AI賦能,攝像機的未來將由智能重新定義。技術在解決實際問題的基礎上能夠大幅提高生產力甚至改變生產關系,在人工智能時代,安防視頻應用也將承載更多的用戶需求和期待。

雖然攝像機與場景的組合非常復雜,傳感器性能、解析度大小、焦距遠近、補光強弱都能影響其實際應用效果,但近年來,越來越多的智能硬件產品已經在迭代跨越這些障礙,這也是技術發展需要解決的實際問題,為了滿足復雜場景需求,攝像機正在從單一功能的終端,變成多應用聚合的平臺。

同時隨著芯片的發展,前端設備的數據處理能力越來越強,將來必將是云+端的混合型架構。能夠在前端計算的部分在前端計算,保留必要的信息到后臺來進行大數據的計算。而人工智能算法的進步,帶有深度攝像頭的設備可以精確地進行手勢識別、人體骨架識別、物體輪廓識別、人臉識別,并可以進行空間計算與場景重構,計算追蹤設備在空間中的運動姿態等,本質上是一個更復雜的智能計算問題。


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