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脑洞大开!“虚拟”照进安防未来

随着越来越多的安防企业将目光放到VR技术上,小编不禁想大开脑洞,到底VR技术和AR技术会将未来的安防构造出怎样的场景呢? VR技术和AR技术的工作原理 VR技术在安防行业的应用 事实上,目前国内外一些安防企业已经开始在VA领域进行了布局:美国安防企业IC Real Tech已经展示了全景VR虚拟摄像头;Fortem公司已经成功实施了一些3D/AR概念的监控平台,参与其中的是大家熟悉的Milestone/AXIS等知名安防公司;大华也在积极探索布局VR等新业务。 VR技术在安防领域的应用主要是视频监控系统,VR技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统,是一种多源信息融合的交互式的三维动态视景和实体行为的系统,它利用计算机生成一种模拟环境,仿真使用户沉浸到该环境中。因此,“VR+视频监控”也会给观看监控视频的人制造一种仿真的环境。 VR技术在监控领域的应用主要体现在前端,VR方面是由前端的全景摄像头监控及拼接合成,然后通过NVR/VMS等平台/其他软件的后期处理,让用户能够不仅仅进行传统的PTZ操控,而是能够变换角度,即改变POV(Point OfView)。 AR技术在安防行业的...

深度学习在安防领域的应用与实践

随着深度学习技术的发展,其使得计算机朝着真正的人工智能迈进了一大步,使用海量数据来自动识别图像和文本,并实时进行人机间的“对话”将不再是天方夜谭。虽然目前还有很多理论和建模等方面的问题等待探索和解决,但是深度学习已经显示出了它在技术上的巨大潜能。本文将简要介绍深度学习理论的起源与发展,重点阐述深度学习在安防领域的具体应用现状和存在的困难,并且介绍安防产品如何基于深度学习得到性能上的提升。 一、深度学习的起源与发展 人工智能(ArtificialIntelligence)是人类最美好的梦想之一,有很多的艺术作品和科研探索对它展开了广泛的讨论。虽然在人类和大量现成数据的帮助下,目前的电脑表现非常强大,可是人工智能的美好想法似乎仍然可望而不可及。不过令人感到振奋的是,除了云计算对大数据的并行处理技术手段,借助深度学习(DeepLearning)算法,人类终于找到了如何处理“抽象概念”的方法。 自2006年以来,人工智能和机器学习领域取得了突破性进展。近几年深度学习的持续走红也对这一领域产生了巨大的冲击。“深度学习”的概念最早由多伦多大学的GeoffHinton和他的同事于2006年提出。Hi...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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