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网络监控的四大技术趋势

   日期:2016-02-29     来源:安防知识网    
核心提示:网络高清视频监控在各个行业的逐渐规模化应用,带动了其相关产品技术的快速发展,笔者认为未来的技术趋势将主要集中在下面几个方面:

网络高清视频监控在各个行业的逐渐规模化应用,带动了其相关产品技术的快速发展,笔者认为未来的技术趋势将主要集中在下面几个方面:

高清安防

人们对于高清监控的追求主要集中在两个方面,一个是照度越低越好,一个是清晰度越高越好。

低照度主要取决于摄像机,现在市场上已经出现星光级摄像机,产品涵盖100万、200万、300万、500万等分辨率,在微弱的光线环境下仍然有出色的成像表现,随着成本的降低,产品将逐步成为主流。

清晰度方面,目前720P,1080P高清视频已经较为普及,超高清的4K、8K产品也已经出现,但超高清带来的数据带宽的增加,对监控系统摄像机、传输、后端设备平台性能的沉重压力,目前市场还未规模应用。同时,超高清摄像机SENSOR靶面面积的限制,随着像素点的增多,单个像素点的感光面积反而减小,所以超清摄像机的彩色低照效果会更不尽如人意。可喜的是目前的H.265压缩技术的出现,比目前主流的H.264压缩技术,在同等质量情况下,压缩码率减小了一半,为超清监控系统扫清了关键的障碍,因此,支持H.265标准的前端摄像机,后端NVR、解码器、显示屏和平台系统将会逐渐在高清、超清的安防系统中应用开来,带给用户更满意的视觉体验。

智能安防

传统的监控系统只能用空间和时间两个维度查询视频和图片这些非结构化的监控数据,数据中大量有价值的信息被淹没,信息利用率低下。而视频智能分析技术的应用,可以在视频中找出目标并检测目标的运动特征属性,也可提取相关的特征数据,形成相关的结构化数据,也为大数据的数据挖掘分析应用打下基础。

目前基于视频智能分析技术,已经在我们的监控系统中实现了包括声音和视频诊断、拌线入侵、周界入侵、徘徊滞留、物体遗留或看护、非法停车、人流统计、人脸识别、车牌识别等功能,但由于监控场景和光线的复杂,限制其应用的主要是智能分析的可靠性还不高。但随着高清和超高清监控系统的应用,为智能分析提供了更多精确的视频数据以及智能分析算法的不断发展、成熟,可靠性也将越来越高,安防监控系统将越来越多的运用该技术,进入一个更加智慧的时代。

云技术和大数据

高清监控巨大的数据量,使系统经常面临着存储扩容的问题,简单增加存储设备只是增加一个独立系统,各独立存储点之间性能和容量都不能均衡。云技术采用虚拟集群的方式,可以把所有的存储节点组成一个虚拟池,支持线性拓展,加入节点后可实现自动的数据迁移,保障各个存储节点负载均衡,若是单个节点的损坏,其它设备可以立即接管该设备的工作,从而保障系统的可靠运行。同时分布式的部署,又可提高系统的并发能力,从而提高海量数据的查询和读写速度。这对于例如平安城市这种每天都产生海量数据的监控系统中,传统的技术就倍感吃力,而云计算这种并发处理的优势就体现得更加明显。

视频监控系统中存储了大量的数据,这些数据包含了巨大的信息,通过智能分析技术可以获取到大量的结构化数据,对这些数据进行分析挖掘,可以让视频监控从人工抽检,进步到高效事前预警、事后分析,实现智能化的信息分析、预测,为视频监控领域业务带来深刻的变革。

综合安防平台

未来的安防平台,将朝着大集成的方向发展。除了防盗报警系统、门禁系统和视频监控系统这三大安防系统的完美集成,必须要有更好的现场集成能力,可通过各种接口接入其它行业的管理平台。例如星网安防公司的管理平台,不仅集成了防盗报警系统、门禁一卡通系统、视频监控系统、消防报警系统,还融入了其独创的灯控管理系统、运维管理系统等,通过有效整合,极大地方便了管理着的使用,降低了系统的整体管理运维成本。

 
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