京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据与人工智能碰出火花 让监控变聪明
目前大数据应用已开始在建筑行业落地实施。视频监控从前端视频技术到中端海量存储到后端的大数据分析,是一个完整的大数据技术应用,目前能提出整体解决方案的服务商,屈指可数。
大数据与人工智能碰出火花 让监控变聪明
视频监控是安全防范系统的重要组成部分。传统的监控系统包括前端摄像机、传输线缆、视频监控平台。一直以来,视频监控在各领域扮演着不容置疑的重要角色。作为我国支柱产业之一且安全事故易发的建筑行业,视频监控已经是每个建设项目的标准设施。随着视频监控高清化,智能化的技术普及,项目中所使用的视频监控系统应用技术也在不断创新。自然产生了海量的视频和图像数据,进而对传统的后端存储和智能分析带来一系列的考验。对采用智能化技术建设的设施的要求也越来越高。
传统的视频监控系统通常是通过人员监控和录像来实现安全防护,实际上并不能主动有效的保障安全。由于显示屏数量有限,对安全隐患无法实时监控和预警。监控点过多,人员监控根本无法顾及所有监控场景。监控人员的注意力也难保证24小时都能准确高效的监控所有场景。
后期的视频录像分析也需要大量的人力物力。举个例子:震惊中外的“8·10重庆枪击抢劫案”。当地公安部门为了在视频监控录像中找到犯罪嫌疑人周克华,动用了约2000警力每天进行长达十几个小时回放录像视频搜寻。总视频浏览量相当于83万部电影,耗费了大量的人力物力。同样在建筑行业,人工回放查看监控录像是一件效率十分低下的事情。
目前大数据应用已开始在建筑行业落地实施。视频监控从前端视频技术到中端海量存储到后端的大数据分析,是一个完整的大数据技术应用,目前能提出整体解决方案的服务商,屈指可数。
所有搭载了全国智慧工地大数据云服务平台的建设项目,前端视频监控点位全部采用200万高清网络摄像机,通过因地制宜的设备选型实现对工地全高清网络视频监控的覆盖。通过将场景中背景和前景目标分离、进而探测、提取、跟踪在场景内出现的目标并进行行为识别,遇到可疑视像,会及时记录。实现“事前及时记录”、“事中即时报警”以及“事后快**”,使所有监控场景的监控简单而高效。监控人员的工作强度和工作压力大为降低,而不需要每时每刻都关注所有场景的所有细节。后端则采用云存储系统,支持海量视频存储也能保障视频存储的安全性、稳定性。集中存储的管理方式也为后期监控设备的扩容提供了保障。
在对海量的高清视频图像进行智能分析时,对后端服务器的硬件配置、处理性能要求非常高,因此用户的使用成本会大大增加。而且长时间的分析查看,对于管理人员来说,是一件耗时又耗精力的事情。全国智慧工地大数据云服务平台搭载的前端视频智能监控设备实现了后端智能分析部分功能前移至摄像机前端。对视频进行浓缩摘要、检索处理。原本5分钟的监控视频,通过智能提取,进行浓缩分析,可以实现视频缩短至20秒。既节约了存储空间,也让管理者有了更好的用户体验,为企业节约了大量成本。
全国智慧工地大数据云服务平台视频监控系统利用智能视频分析技术进行前端采集、分析、识别、提供有效数据到后端,云平台以云的方式对视频数据进行存储、二次深度分析、预测判断结果,从而为建筑行业视频监控提供了从前端、平台到后端的闭环应用。全国智慧工地大数据云服务平台对施工现场的智能分析的水平已经相当的高,已经实现对物品的识别和分离、对人脸的识别、对颜色文字数字的识别、对物体变化的分析甚至还有可疑行为的监测。
全国智慧工地大数据云服务平台实现了大数据技术和视频监控的结合,把孤立的视频内容通过大数据技术的加工,形成可视化结果呈现,这种转变可为视频监控业务创造更加智能高效的使用方式,让用户从繁重的观看视频监控劳动中解脱出来,能轻松自如地通过视频监控进行高效准确的决策。
视频监控是安全防范系统的重要组成部分。传统的监控系统包括前端摄像机、传输线缆、视频监控平台。一直以来,视频监控在各领域扮演着不容置疑的重要角色。作为我国支柱产业之一且安全事故易发的建筑行业,视频监控已经是每个建设项目的标准设施。随着视频监控高清化,智能化的技术普及,项目中所使用的视频监控系统应用技术也在不断创新。自然产生了海量的视频和图像数据,进而对传统的后端存储和智能分析带来一系列的考验。对采用智能化技术建设的设施的要求也越来越高。
传统的视频监控系统通常是通过人员监控和录像来实现安全防护,实际上并不能主动有效的保障安全。由于显示屏数量有限,对安全隐患无法实时监控和预警。监控点过多,人员监控根本无法顾及所有监控场景。监控人员的注意力也难保证24小时都能准确高效的监控所有场景。
后期的视频录像分析也需要大量的人力物力。举个例子:震惊中外的“8·10重庆枪击抢劫案”。当地公安部门为了在视频监控录像中找到犯罪嫌疑人周克华,动用了约2000警力每天进行长达十几个小时回放录像视频搜寻。总视频浏览量相当于83万部电影,耗费了大量的人力物力。同样在建筑行业,人工回放查看监控录像是一件效率十分低下的事情。
所有搭载了全国智慧工地大数据云服务平台的建设项目,前端视频监控点位全部采用200万高清网络摄像机,通过因地制宜的设备选型实现对工地全高清网络视频监控的覆盖。通过将场景中背景和前景目标分离、进而探测、提取、跟踪在场景内出现的目标并进行行为识别,遇到可疑视像,会及时记录。实现“事前及时记录”、“事中即时报警”以及“事后快**”,使所有监控场景的监控简单而高效。监控人员的工作强度和工作压力大为降低,而不需要每时每刻都关注所有场景的所有细节。后端则采用云存储系统,支持海量视频存储也能保障视频存储的安全性、稳定性。集中存储的管理方式也为后期监控设备的扩容提供了保障。
在对海量的高清视频图像进行智能分析时,对后端服务器的硬件配置、处理性能要求非常高,因此用户的使用成本会大大增加。而且长时间的分析查看,对于管理人员来说,是一件耗时又耗精力的事情。全国智慧工地大数据云服务平台搭载的前端视频智能监控设备实现了后端智能分析部分功能前移至摄像机前端。对视频进行浓缩摘要、检索处理。原本5分钟的监控视频,通过智能提取,进行浓缩分析,可以实现视频缩短至20秒。既节约了存储空间,也让管理者有了更好的用户体验,为企业节约了大量成本。
全国智慧工地大数据云服务平台视频监控系统利用智能视频分析技术进行前端采集、分析、识别、提供有效数据到后端,云平台以云的方式对视频数据进行存储、二次深度分析、预测判断结果,从而为建筑行业视频监控提供了从前端、平台到后端的闭环应用。全国智慧工地大数据云服务平台对施工现场的智能分析的水平已经相当的高,已经实现对物品的识别和分离、对人脸的识别、对颜色文字数字的识别、对物体变化的分析甚至还有可疑行为的监测。
全国智慧工地大数据云服务平台实现了大数据技术和视频监控的结合,把孤立的视频内容通过大数据技术的加工,形成可视化结果呈现,这种转变可为视频监控业务创造更加智能高效的使用方式,让用户从繁重的观看视频监控劳动中解脱出来,能轻松自如地通过视频监控进行高效准确的决策。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20