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人工智能摄像头(监控安装报价明细表)

5G的发展,加速物联网+产业融合。视频监控系统逐渐融合IoT、云计算、边缘计算、AI等技术,更是焕发全新的市场活力,吸引众多企业加入进来。

监控摄像头被指出成为视频监控市场最大的支出类别,占整个市场支出的64.3%。在全球每千人 CCTV 监控探头数量最多的 50 个城市,显示中国有11 座城市上榜,并且排名整体居前位,其中重庆以每千人有 168 个探头居世界第一。到了2022年,中国的探头总数可能会达到6.26亿个,增幅为213%,按照14亿人口来计算的话,意味着每2个人就可能有一个摄像头。

随着AI的融入,安防监控系统行业得到前所未有的提升,为已经趋向饱和的传统安防市场带来了新机遇。AI智能摄像头在我国应用之广泛,使用人数之多,市场之大,可见一斑。现在越来越多的玩家入局,都在争夺AI智能安防监控系统时代制高点,成为安防企业发展的关键战略。

人工智能摄像头(监控安装报价明细表)  第1张

AI将成为视频监控技术发展主方向

随着技术的发展和应用需求的变化,视频监控智能分析开始"前移",AI前端迎来市场井喷。AI前端引爆智能监控全新市场,目前AI前端摄像机已经占到视频监控智能化应用近70%的市场,呈现出诱人的前景。未来二十年内,AI前端摄像机市场总量将有可能突破10000亿台。AI,赋能视频采集监控摄像机作为视频采集设备,犹如监控系统的"眼睛",担当着十分重要的角色。

目前,AI在安防领域的主要应用场景包括以下几点:

1. 人脸身份确认

人脸身份确认应用属于卡口场景仿人AI应用,以公安行业人员布控为代表,在关键监控点位安装人脸抓拍摄像机,通过后端人脸识别服务器对抓拍到的人脸进行比对识别,确定该人员身份。一种是与人脸黑名单库进行比对识别,另一种是和静态人脸库进行比对识别。

人脸黑名单动态布控应用中主要利用人脸抓拍摄像机从高清/超高清视频画面中使用深度学习模型检测并抓拍人脸照片,然后提取人脸深度学习特征向量,与黑名单库人脸的比对并实现报警提示。

人脸静态比对指的是使用深度学习模型检测并抓拍人脸图片,然后提取的人脸深度学习特征向量与静态库中的人脸比对识别,确认该人脸身份。

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2. 车辆识别应用

车辆识别应用属于卡口场景应用。车辆识别技术是公安实战中应用最成熟、 效果最明显的技术之一。借助遍布全国各地交通要道的车辆卡口,车牌识别使得“以车找人”成为现实,成功协助警方破获各类案件。车辆识别技术已经从初级的基于车牌的车辆识别应用阶段,发展到车型识别、套牌车识别等精准的车辆识别应用阶段。

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3. 视频结构化

视频结构化应用一般属于非卡口应用。在视频结构化分析与快速检索应用中,视频结构化业务功能是对视频中的机动车、非机动车、行人等活动目标进行分类检测,并对其特征属性识别。提取目标小图和场景大图写入存储设备,便于后续快速查询及智能检索。通过视频结构化业务快速分析并提取出视频中感兴趣目标的特征属性信息,用户能够高效获取案事件相关线索,促进大安防时代视频数据从“看得清”跨入到“看得懂”的阶段。

4. 行为分析

通过行为分析系统对人员的异常行为进行分析处理,可应用于重点区域防范、重要物品监视、可疑危险物品遗留等行为的机器识别,也可对人员的异常行为进行报警,极大提升了视频监控的应用效率。另外,还可以实现对群体的态势分析,如人群密度分析、人员聚集分析等,对重点区域或人员聚集较多的场所态势进行分析,防止人群事件发生,做到提前预警、及时处置。

AI智能摄像机的商业化热门应用场景:

1、智慧家庭

随着物联网技术的积累,云计算、大数据以及人工智能技术的进步,以及传统家电厂商、通信厂商以及互联网企业、智能硬件厂商的齐力推动,国内智慧家庭市场迅速升温。

家居监控:常用的设备是智能摄像头,用于实时监控家中的情况,用户可通过手机随时随地查看家里的变化。除了远程查看外,智能摄像头还具有人体移动侦测报警、双向语音、多用户分享、红外夜视、高清回放等功能。

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2、智慧医院

医院作为安防监控系统的重要领域,除了传统意义上的安防监控系统外,还应将安防系统与医院的业务紧密结合,构建起一个科学、合理的既能保障医院安全同时又能有利于医务开展的综合应用系统的监控工程,这是国内医院安防应用发展和提升的重要过程,从目前医院安全管理来看,该监控工程具体呈现出网络化、集成化、数字化等特点。

视频监控系统:视频监控系统仍然是医院安防中最主要的应用。从医院区域功能划分来看,医院的区域部位不同,防范的目的就有所差异,其要求的视频监控设备的性能就不同。因此医院各个区域安装的AI智能摄像机要以满足实际防范需要为前提。

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3、智慧养殖/农业

近年来,“养猪”一直是互联网大厂和科技大厂的热门话题,围绕着“猪脸识别”的学术讨论也引起众人的关注。从几何特征识别到整体匹配,人类对于人脸识别的研究已经超过了五十年,随着深度学习算法与最新的识别技术相互结合,才能实现接近甚至超越人类的水平。但是在相关牲畜的识别,如关于牛、猪、羊、犬等识别及行为分析的研究仍然不多,虽然当下也有一些不错的报告数据(如对鼻子与眼睛等小区域的识别)结果较为不错,但终究是经过人手动分割裁剪的“脸”,在实验室之外很难落地。

智慧养猪解决方案是通过智能视频监控设备直观感知猪的数量、状态等情况,让饲养员可以做出准确的决策。当整个企业的生产经营管理过程需要涉及到数字化的时候,视觉AI就不仅仅局限于智慧管理,而是真正进入到企业的生产流程,即智慧运营阶段。

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除了智慧养殖之外,智能摄像机在提升农业生产流程及质量上也颇有建树。一方面摄像机可以实时监控农田、果园等现场,获取温度,湿度信号以及光照、土壤温度、土壤含水量、CO浓度、水质、病虫害、电流、电压等环境参数,为管理者提供决策依据,另一方面也可以对农作物资源、生态环境、病虫害等进行有效监控。

4、智慧物流/工厂

目前物流行业面临的挑战主要在于设备的海量规模和系统的柔性离散。他认为,未来物流行业将面对三大命题:一是如何制定高可靠规划,保证合理稳定的方案规划设计;二是如何精准控制,精确准时的控制设备协同作业;三是如何打造高效能装备,保障高效安全的储存、拣选及配送。

AI与智能摄像机,可以使得物流管理有了新方式。智能摄像机能够发现人的肉眼无法及时发现的问题,减少事故的发生,同时视频分析可以帮助物流服务商高效地交付及运转。

5、无人便利店

无人零售店天然就是各种监控智能化技术的试验场。从最初的防盗防损,到后来的支持零售精细化管理,到零售基础设施可塑化、智能化和协同化新目标,都是以物联网技术、图像智能分析技术、生物特征识别技术在原有防盗防损的基础上的新应用、新延伸。

摄像头更准确地洞察消费者需求:在高速发展计算机视觉领域,监控系统市场拥抱人工智能,摄像头智能化已是大势所趋。AI智能摄像头已经成功用于考勤、客流量统计、人脸识别、交易统计等作用,连锁店铺企业已经逐渐开始用信息化手段管理店铺的运营。通过摄像头将帮助传统零售企业更准确地洞察消费者需求,为经营和管理提供参考,走向新零售。

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AI智能人工在安防监控工程发展上起了极大的推进作用,人工智能的5大应用场景也是安防监控发展的重要需求推动力。

AI+安防监控为刚需行业,国家政策表明,各级 ********* 均在不断推进安防监控升级,仅十二五计划中,覆盖的地级市就有2000个县市街区,总投资5000亿。而AI人工智能算法在安防监控领域也发挥着越来越重要的作用,推动着该领域增长。安防监控行业是强 ********* 导向的行业,主要的客户是 ********* 。拥有和 ********* 相关渠道合作能力,能准确把握其需求和预期的公司能够占据更大的市场份额。

其次,AI人工智能智能安防监控实际上是要解决安防监控领域数据结构化、业务智能化以及应用大数据化的问题。长久以来,安防监控系统每天都产生大量的图像以及视频信息,处理这些冗余所需人力成本较高而且效率非常低。因此,AI人工智能在安防监控行业的应用主要依靠视频智能分析技术,通过对监控画面的智能分析采取安防监控行动。

最重要的是,随着芯片、算法、数据的快速发展,支撑AI人工智能落地安防监控,为AI安防监控行业提供了强大的技术保障。