视频监控系统发展的和应用

浏览:9 作者: 来源: 时间:2020-03-09 分类:行业资讯
视频监控系统就是采集图像并对图像进行传输、保存、显示的图像监控和管理系统。 由于图像也是一种信息,从概念上分析,视频监控系统本身就属于信息系统。

  视频监控系统发展的和应用


  信息系统(Information system)是一个由人、计算机及其他外围设备等组成的能进行信息的收集、传递、存贮、加工、维护和使用的系统。


  视频监控系统就是采集图像并对图像进行传输、保存、显示的图像监控和管理系统。


  由于图像也是一种信息,从概念上分析,视频监控系统本身就属于信息系统。


  但是,长久以来,视频监控系统并没有与组织的核心信息管理应用实现融合,而是作为安全防范工具,在组织安全管理领域发挥作用,游离于组织战略实施核心应用之外。


  具体原因如下:


  首先,技术方面,由于图像信息占据很大的数据空间,在信息保存、传输和分析各方面都面临很大的技术挑战,满足组织核心管理需求的成本也很高。


  发展趋势随着信息科技的发展,信息在组织中的作用日益显著,组织对于信息运用的要求越来越高,将视频监控系统融入整体信息管理应用是必然趋势。


  一、视频监控系统融入组织整体信息管理应用的技术可行性


  信息科技的进步,解决了视频监控系统融入组织整体信息管理应用的可行性问题。这可以从以下方面分析:


  (一)科技进步让信息管理基础设备的性能提升、成本下降,逐步满足了将视频监控系统融入组织整体核心信息管理应用的功能需求和成本控制需求。


  (二)各类信息采集设备的数字化、网络化为各个独立系统组网创造了条件。


  视频监控系统的发展就经历了三个不同阶段:从传统的模拟视频监控升级为利用图像处理设备实现模拟数字转换的数字视频监控,发展到现在已经普遍实施的网络化数字视频监控网络数字监控。网络化数字视频监控网络数字监控就是摄像机端已经将传统的模拟视频信号转换为数字信号,通过计算机网络来传输,通过智能化的计算机软件来处理。系统将传统的视频、音频及控制信号数字化,以IP包的形式在网络上传输,实现了视频/音频的数字化、系统的网络化、应用的多媒体化以及管理的智能化。


  (三)软件技术的提升,尤其是基于深度学习的人工智能技术的开发和应用,逐步解决了关于图像匹配和提取方面的技术难题


  以人脸识别为例,采用人工智能,依托于人脸深度学习算法,能够大大降低人脸比对时间,提高了人脸比对的准确性。以大数据、云计算及人工智能为代表的软件技术提升补齐了各类信息系统融合所需技术板块的最后一块拼图。