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視頻監控在石化領域的發展方向淺析

作者:admin 時間:2017-01-13 10:28

 視頻監控蓬勃發展,一方面是因為社會對安全或者視頻的需求越來越重視,另一方面是因為中國品牌的技術水平已經在普遍在世界一線陣營,物美價廉的視頻監控產品是的企事業單位和政府部門有了大范圍使用視頻監控的可能。

  

視頻監控

热博RB88   視頻監控在公安和銀行的強勢發展是因為刑偵和安保的需要,業務場景比較貼合。而在石化行業的應用,一直沒有特別大的發展,有特種環境的制造工藝問題,也有石化場景的特殊性問題,當然也有現有視頻技術的局限問題。

热博RB88   “視頻+”是現在安防廠家提出的一個方向,如何突破傳統石化行業對視頻監控的固定思維,采用先進工藝、先進技術,貼合石化的生產管理業務,是這個行業所面對的課題。

  視頻簡單的分類是“采傳存顯控”,這個分類是基于傳統視頻監控廠家的產品鏈條來分類的。基于這個傳統分類,結合“視頻+”理念,其實在石化領域還有有一些值得創新的方向。

  視頻監控在石化領域的發展方向淺析

  采

  采,就是采集。現在普遍把視頻采集功能的攝像機,也理解為工業的某種傳感器,是一種機器感知。原先的視頻感知設備,感知精度低(像素小),感知方式單一(紅外燈使用都不多,固定式設備多,都基于可見光識別)。2016年涌現出的在采方面的技術多彩多樣,比如:遠距離云臺,可以覆蓋2到10公里半徑;全光譜相機突破可見光,用多種光譜感知目標;中遠距離熱成像攝像機可以感知溫度;防爆一體化攝像機也開始疊加智能讀表和目標區域傳感器信息;無人機高空視頻采集;移動視頻的采集和應用;手持視頻設備的使用;200萬高清相機的普遍化應用等等。這些都不斷地給予工業領域無限的遐想。特別是一些智能算法前置到攝像機里,攝像機越來越智慧能否帶動生產生活越來越智慧?

  傳

热博RB88   傳,就是傳輸。有線傳輸和無線傳輸,這是兩個大類。有線傳輸,現在普遍新建使用光纖,因為高清前端帶來的視頻流日漸龐大。光纖和高清不是某種必然聯系如同低清和模擬不是必然聯系,業內很多人,一談模擬就是低清,這是錯誤的。模擬相機也有獨到的一面,比如實時性好。現有技術已經實現了使用原先的同軸線纜,也能傳輸高清信號(HDCVI技術)。這個HDCVI攝像機也能通過光纖傳輸視頻流。無線傳輸,這個比較復雜,因為傳統攝像機都是固定式安裝的,所以普遍使用有線方案。而有固定就應該有移動,移動化視頻應用是“視頻+”一個需要突破的難點,難在,現有網橋、4G、WIFI等無線傳輸的方式的穩定性和信號的全向性還需要大的提升才能符合高清和實時的需求。難在,手持設備、工業PDA設備硬件的產品太少,廠家還沒有大范圍啟動無線傳輸設備和手持設備的投入。

  高清,就意味著傳輸負荷大,何種傳輸形式或者技術能夠滿足視頻流大數量級的傳輸,這個市場還在摸索中。H.265技術在2016年已經逐漸被市場接受,期待新的編碼技術。

  存

  存,就是存儲。存儲分為好幾個維度:存儲的容量、存儲的速度、存儲的安全和穩定性、存儲的讀取和轉存的速度等。安防的一大塊費用都是存儲,存儲的硬件全是海外品牌,中國的制造工藝還沒有辦法在這個產品上有所突破。存儲的技術更新,讓高清存儲成本降低,也帶動高清時代的到來。中國品牌在存儲的結構化問題上處理是比較先進的,存儲信號到存儲信息的轉變,是存儲的一個新的方向。

  顯

热博RB88   顯,就是顯示。顯示技術比價復雜,因為中國人對顯示或者可視化的定義比較多維度。顯示的技術一般側重如下幾個角度:聯動顯示、大屏顯示、移動端顯示、主動獲取顯示和被動推送顯示、多信號融合顯示、智能顯示等。從硬件角度,隨著安防高清的需求,帶動了液晶屏的市場需求,安防廠家在大屏硬件方面銷售額已經是國內領先。生產指揮中心,DLP和小間距之間的競爭會持續。不過隨著硬件的同質化,多媒體顯示技術會成為未來的研發方向。如何提升人機互動,提高客戶體驗,是安防廠家從售賣硬件到售賣體驗和應用的轉變。

  控

热博RB88   控,就是操控或者控制。從視頻角度,如何讓操作變得更敏捷,變得更適合應用,這個是需要投入大量的費用,比如瞬時回看技術、地圖控制技術等。原先的操控主要指操控客戶端開關和攝像機變倍和轉向,新的操控主要是視頻流的操控。從控制角度,側重在視頻的基礎上,疊加相關系統。中國人喜歡眼見為實,在視頻平臺商疊加或者關聯相關系統,符合中國人對信息接受度。現階段,一線的安防廠家都在跨系統涉足,立足于視頻,拓展顯示維度,提升一站式服務和體驗感,是行業的新要求。比如大華股份,就開始在音視頻融合方面做了很多研發和嘗試,取得了不小的成績。拓展了安全的定義。

  視頻+

  “視頻+”,也可以理解為“+視頻”。多系統融合,跨系統操作,化散為一,是行業的趨勢。如何將視頻更好地服務于生產、生活,并提升效率,是所有信息工作者的一個追求。大數據的潮流也在影響著視頻技術,如何將深度學習應用到視頻結構化。現有技術已經可以實現人臉識別、車輛識別、形態識別、情緒識別、服裝識別、讀表識字、動作識別、其他目標物識別等,深度學習讓精準度更優。視頻這個傳感器,正在不斷地拓展其重要性,并融合相關技術為社會的更好的服務。




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