Анализ архитектуры интеллектуальной системы видеонаблюдения на базе технологий AI и IoT
Анализ архитектуры интеллектуальной системы видеонаблюдения на базе технологий AI и IoT

Интеллектуальные системы видеонаблюдения постепенно становятся незаменимой частью нашей повседневной жизни и работы. Архитектура интеллектуальной системы мониторинга, основанная на Интернете вещей, предоставляет нам более эффективные, интеллектуальные и безопасные решения для мониторинга в различных областях. В этой статье в качестве примера будет использована облачная платформа видеонаблюдения Xufan Technology EasyCVR, чтобы представить архитектуру интеллектуальной системы наблюдения на основе искусственного интеллекта и Интернета вещей, а также обсудить связанные с ней технологии и преимущества.

1. Предисловие

Интеллектуальная система мониторинга EasyCVR, основанная на Интернете вещей, объединяет такие технологии, как Интернет вещей, облачные вычисления и искусственный интеллект, с сетевыми датчиками, камерами, сетевыми подключениями и другими устройствами для обеспечения мониторинга и управления различными ресурсами и средами в реальном времени. . Его архитектура обладает характеристиками гибкости, масштабируемости и эффективности и может широко использоваться в домах, на предприятиях, в городском управлении и в других областях.

2. Состав структуры

Интеллектуальная система видеонаблюдения на базе Интернета вещей в основном включает в себя следующие компоненты:

1) Датчики и оборудование. Различные датчики и оборудование отвечают за сбор информации об окружающей среде, такой как температура, влажность, освещенность и т. д., а также за данные мониторинга, такие как изображения и звуки.

2) Сетевое подключение: подключайте датчики и устройства к облачной системе EasyCVR через беспроводные или проводные сети, чтобы обеспечить передачу и взаимосвязь данных в реальном времени.

3) Облачная платформа видео: Облачная платформа EasyCVR служит центром обработки и хранения данных и выполняет такие функции, как анализ данных, обработка и хранение событий. Он обеспечивает мощные вычислительные возможности и возможности хранения данных, а также поддерживает удаленный доступ и контроль пользователей.

4) Анализ данных и искусственный интеллект. Анализируя и изучая собранные данные, интеллектуальная система мониторинга может выявлять аномальные события, прогнозировать тенденции и обеспечивать интеллектуальную поддержку принятия решений.

5) Пользовательский интерфейс. Пользовательский интерфейс предоставляет пользователям интуитивно понятный рабочий интерфейс и помогает пользователям понимать систему мониторинга и управлять ею с помощью диаграмм, отчетов и отображения данных в реальном времени.

3. Технология и преимущества

Интеллектуальная система видеонаблюдения TSINGSEE на основе Интернета вещей обладает следующими технологиями и преимуществами:

1) Сенсорная технология: используйте сенсорную технологию для получения информации об окружающей среде, осуществления мониторинга различных параметров в реальном времени и повышения точности и гибкости системы мониторинга.

2) Облачные вычисления: система видеонаблюдения EasyCVR использует мощные вычислительные возможности и возможности хранения данных, предоставляемые платформой облачных вычислений, для реализации распределенной обработки, анализа и хранения данных, повышая эффективность обработки и надежность системы наблюдения.

3) Искусственный интеллект. Благодаря технологии искусственного интеллекта интеллектуальные системы мониторинга могут реализовывать такие функции, как распознавание изображений и речи, а также обеспечивать автоматическое обнаружение и обработку событий.

4) Удаленный доступ и управление: пользователи могут удаленно получать доступ к интеллектуальной системе мониторинга и управлять ею через Интернет. Независимо от того, где они находятся, они могут понимать данные мониторинга и выполнять соответствующие операции в режиме реального времени.

5) Защита безопасности: интеллектуальная система мониторинга принимает многоуровневые меры безопасности, включая шифрование данных, контроль доступа и аутентификацию личности, для защиты безопасности и конфиденциальности данных мониторинга.

4. Области применения

Интеллектуальные системы видеонаблюдения на основе технологий искусственного интеллекта и Интернета вещей широко используются в различных областях, таких как строительные площадки, фабрики, парки, здания, кампусы, склады и другие сценарии. Система не только обладает возможностями традиционного охранного видеонаблюдения, но также имеет доступ к интеллектуальному анализу AI, включая интеллектуальный анализ отслеживания и идентификации, захват, сравнение, отчеты о тревогах, голосовые напоминания и т. д. людей, транспортных средств, объектов, поведение и другие события. Заинтересованные пользователи могут перейти на демонстрационную платформу для ознакомления или тестирования развертывания.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose