Умная защита окружающей среды: применение платформы видеонаблюдения EasyCVR и интеллектуального анализа AI в области защиты окружающей среды
Умная защита окружающей среды: применение платформы видеонаблюдения EasyCVR и интеллектуального анализа AI в области защиты окружающей среды

Технология видеоанализа искусственного интеллекта (ИИ) широко используется в области защиты окружающей среды. Благодаря технологии интеллектуальной идентификации и отслеживания видеоанализ ИИ может отслеживать показатели окружающей среды, такие как качество воздуха, качество воды и шум, в режиме реального времени, помогая отделам охраны окружающей среды. оперативно обнаруживать источники загрязнения и осуществлять эффективную очистку. Повысить эффективность мониторинга, управления и защиты окружающей среды. Сегодня мы представим комбинированное применение технологии интеллектуального анализа и распознавания видео AI и технологии видеонаблюдения EasyCVR в области защиты окружающей среды.

1. Экологический мониторинг и анализ данных.

Технология видеоанализа AI может использоваться для мониторинга источников загрязнения, состояния дикой природы и использования природных ресурсов в окружающей среде. С помощью видеоданных системы интеллектуального анализа могут анализировать большие объемы информации в режиме реального времени и выявлять аномальные события, такие как незаконные выбросы, лесные пожары и т. д., помогая регулирующим органам быстро реагировать и принимать необходимые экологические меры. Например, в сценариях предотвращения лесных пожаров решение TSINGSEE для визуальной интеллектуальной системы наблюдения за предотвращением лесных пожаров может реализовать всепогодный интеллектуальный автоматический мониторинг и раннее предупреждение о пожарах в лесах, лесных фермах и других местах, своевременно обнаруживать лесные пожары и помогать в принятии решений, а также добиться «до пожара», во время пожара и после пожара» всего управления процессом.

На основе передовых технологий, таких как технология видеонаблюдения, технология сетевой передачи, географическая информационная технология ГИС и технология интеллектуального распознавания изображений AI, в сочетании с алгоритмом распознавания фейерверков платформы алгоритмов AI и платформой системы мониторинга безопасности EasyCVR, передача данных всего переднего сенсорного оборудования для предотвращения лесных пожаров объединено. Управление, интеллектуальный анализ, обработка и распределение, раннее предупреждение и т. д. позволяют быстро и точно обнаруживать пожарную опасность и обеспечивать раннее предупреждение, обеспечивая всесторонний и трехмерный мониторинг. лесных пожаров.

2. Защита дикой природы

Подключите видеопотоки, собранные камерами наблюдения высокой четкости, высотными зондами или дронами, развернутыми в заповедниках, к платформе системы видеонаблюдения EasyCVR. Благодаря возможностям видеонаблюдения EasyCVR вы можете наблюдать и понимать ситуацию, связанную с защитой природы, в режиме реального времени. выживание и экологические условия диких животных и растений на территории. В то же время алгоритмы искусственного интеллекта, такие как распознавание мелких животных, обнаружение вторжения человека и т. д., используются для идентификации охраняемых животных и обнаружения браконьеров, а также могут отправлять сигналы тревоги на платформу для оперативного уведомления управленческого персонала. Менеджеры могут вмешиваться и обрабатывать информацию на основе информации, передаваемой платформой, защищать виды, находящиеся под угрозой исчезновения, контролировать деятельность по разведению животных, предотвращать незаконную охоту и т. д. с помощью методов интеллектуального наблюдения ИИ, а также предоставлять данные о здоровье экосистем диких животных и растений.

Что касается возможностей видеонаблюдения, облачная платформа системы охранного наблюдения/визуального наблюдения EasyCVR поддерживает несколько типов доступа по протоколам, включая национальный стандарт GB28181, RTSP/Onvif, RTMP и т. д., а также поддерживает частные протоколы производителя и доступ к SDK. , включая Hikvision Ehome, Hikvision, Dahua, Uniview, Huawei, EZVIZ Cloud, Lecheng SDK и т. д., могут распространять извне RTMP, RTSP, HTTP-FLV, WebSocket-FLV, HLS, WebRTC и другие видеопотоки.

3. Управление отходами

Технологию видеоанализа на основе искусственного интеллекта можно использовать для мониторинга процессов утилизации и переработки городских отходов. TSINGSEE может осуществлять интеллектуальный и автоматизированный надзор за местами санитарных отходов с помощью возможностей видеонаблюдения платформы системы видеонаблюдения EasyCVR и возможностей интеллектуальной идентификации AI шлюза интеллектуального анализа/платформы алгоритмов AI. На периферии шлюз интеллектуального анализа AI используется для интеллектуального анализа видеопотока камеры, подключенной к внешнему интерфейсу, и может быстро и беспрепятственно подключаться к облачной платформе видеонаблюдения EasyCVR через 4G/5G для видеоданных. загрузка, загрузка и отображение данных анализа.

1) Идентификация уличного мусора: алгоритмы искусственного интеллекта используются для автоматического выявления куч уличного мусора и своевременной обратной связи с менеджерами, что позволяет городским муниципальным менеджерам эффективно распределять санитарный персонал. 2) Переполненные мусорные баки: мониторинг в режиме реального времени того, переполнены ли мусорные баки, и предоставление отчетов об идентификации, снимков, сигналов тревоги и другой информации. 3) Видеонаблюдение: отображает информацию о видеонаблюдении на различных улицах, дорогах, пунктах сбора мусора, перевалочных станциях и других участках района. Нажмите на устройство видеонаблюдения, чтобы открыть видео и просмотреть детали видео в зоне наблюдения. 4) Карта ГИС: отображение в режиме реального времени рабочего состояния санитарных работников и санитарных транспортных средств в различных департаментах района. Карта позволяет интуитивно и быстро отображать перемещения персонала и траектории движения, предоставляя рабочие данные в режиме реального времени для проверок.

4. Мониторинг и охрана водных объектов

Мониторинг водных объектов является важной частью охраны окружающей среды. Используя технологию искусственного интеллекта системы интеллектуального видеоанализа TSINGSEE Qingxi, ее можно использовать для обнаружения изменений качества воды, мониторинга водных экосистем, а также обнаружения незаконных сбросов и рыболовной деятельности. Алгоритмы охраны и надзора за водой, которые может реализовать платформа, включают в себя:

1) Аномальные плавающие объекты на поверхности воды: платформа интеллектуальных алгоритмов TSINGSEE Qingxi Video AI поддерживает идентификацию аномальных плавающих объектов на поверхности рек, озер, водохранилищ и других водоемов, включая поверхностный мусор, пластик, водный гиацинт, водоросли, зиму. наводнения и т. д.; 2) Изменение цвета водоема: интеллектуальная видеоаналитическая система TSINGSEE поддерживает определение того, загрязнен ли водоем в районе реки, включая очевидные изменения цвета водоема, проникновение вредных водорослей и т. д. 3) Обнаружение незаконного рыболовства: интеллектуальная видеоаналитическая система TSINGSEE компании Xufan Technology поддерживает идентификацию людей, ловящих рыбу с зонтиками на берегу, ловящих рыбу сетями и т. д.; 4) Обнаружение речных судов: платформа интеллектуального алгоритма искусственного интеллекта TSINGSEE может идентифицировать различные распространенные типы судов (рыбацкие лодки, земснаряды, грузовые суда, пассажирские суда и т. д.), пришвартованные или путешествующие по рекам, озерам и океанам; 5) Проникновение источника воды: Платформа интеллектуальных алгоритмов TSINGSEE поддерживает идентификацию сцен, в которых люди и крупные животные вторгаются в области источников питьевой воды, такие как водохранилища и озера. С помощью вышеупомянутых интеллектуальных алгоритмов мы можем оперативно выявлять аномальные события и реагировать на них, а также помогать управленческим подразделениям защищать здоровье водных объектов.

Применение видеоплатформы системы видеонаблюдения EasyCVR и технологии видеоанализа AI в области охраны окружающей среды значительно улучшило возможности управления и эффективность работы подразделений экологического надзора, а также может более разумно и эффективно защищать экологические ресурсы городов и Земли. и достижения устойчивого развития. Цели обеспечивают мощную поддержку. Считается, что благодаря постоянному развитию технологий искусственного интеллекта решения EasyCVR для видеонаблюдения и видеоинтеллектуального анализа для защиты окружающей среды будут играть более важную роль в будущем.

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