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视频监控智能算法的几个关键问题

智能分析作为视频监控下一个技术的竞争焦点,在安防监控业内已然成为炙手可热的研究课题。现在不仅安防设备商/集成商对此功能蜂拥而至,很多IT领域的集成商由于算法成本研发的成本不高,所以也开始从其他领域的智能识别涉足智能监控,或通过后端SDK提供服务,或与摄像机设备商合作,并且往往在产品形态上有异于当前主流的摄像机外形。 如此众多繁杂的摄像机产品及智能算法功能,不得不进行一些关键性技术的区分辨别。以深度学习的人脸检测、人脸识别、人群分析、车牌识别、图像识别等技术而言,普通的二维智能算法多半通过后端大数据库的比对实现查找匹配的功能,在简单的应用场景下,准确率都能达到85%以上,但在复杂的应用场景,如拥挤的人群、遮挡物众多、移动速度过快等状况下,二维智能算法的缺陷表露无遗。 普通摄像机智能分析的缺点及根源 在市面上,普通的智能摄像机存在三个缺点:一是不带变焦的摄像机对远距离的目标无法看清目标细节;二是带变焦的镜头虽然通过人工操作,可以看清远处目标,但不能跟踪运动目标,同时因完全靠肉眼观察,容易疲劳,也需要大量人力投入,成本高昂;三是部分智能摄像机能识别车牌及实现有限的报警功能,但对安装角度、目标...

红外热成像拥抱无人机 迸发安防救援新活力

经过几十年的发展,红外热成像技术已经广泛应用于军事、医疗、工业生产、消防等领域,更是在近几年开启了民用化的发展趋势。对于安防而言,热成像技术的出现,为视频监控在光线不足时增加了夜视和透视的功能,在整个安防行业的发展历程中起到至关重要的作用。随着技术的不断革新,现如今,热成像技术也正在不断朝着新应用、新领域发展,今天我们来聊聊热成像技术与无人机和智能化的结合所迸发出的火花。 自然界中一切物体,只要温度高于绝对零度(-273.16°C),都会发出红外线,利用红外探测器和光学成像物镜进行探测,就能将被测物体的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上,从而获得红外热像图,即将物体发出的不可见红外能量转变为可见的热图像。 19世纪初英国物理学家就从水银温度计中发现红外辐射,直到二十世纪,红外探测技术不断得到提升,纵观红外热成像技术百年发展历史,完成了由光子丹元探测到致冷型红外焦平面阵列成像到非致冷红外成像的发展历程。而其应用早在第二次世界大战开始,热成像技术就已经应用于军事,利用热辐射来探测敌方的行踪。后来随着热成像仪的出现及普及,逐渐应用于医疗、工业生产、日常生活等领域。 热成像+无人...

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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。

Rocky Linux

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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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