春运开始啦！春运，一个特别的名字，一场阖家团圆的大迁徙。春运，被誉为史上最大规模的人类迁徙。但即便一票难求、拥挤不堪，我们也要想办法踏上回家路。在疫情形势复杂多变的背景下，每一个人都是疫情防控的主角，都有责任和义务贡献力量。
随着科技的不断发展，安防监控视频技术也在日新月异地进步。从最初的模拟视频监控到数字视频监控，再到现在的网络视频监控和智能视频监控，安防监控视频技术经历了漫长的发展历程。本文将介绍安防监控视频技术的发展历程、应用场景以及未来发展趋势。 一、安防监控视频技术的发展历程 早期的安防监控视频技术主要是基于模拟信号传输的，通过模拟摄像机和录像机等设备进行录制和传输，但这种方式的缺点是传输距离有限，且无法实现远程监控。
城市交通作为整个城市的整体脉络，每天都发挥着重要作用，为了最大程度地避免城市交通堵塞、提高城市交通效率，智能视频监控系统发挥了重要作用。具体表现在以下几个方面：
智能监控系统应用的场景十分广泛，其中，公共安全场所的需求尤为重要，为保障公共区域的安全，提升人民群众的归属感，增强公共场所的安全性，智慧安防EasyCVR智能视频监控系统做出了极大努力。具体细节如下：
智能视频分析的技术原理是接入各种摄像机以及DVR、DVS及流媒体服务器等各种视频设备，并且通过智能化图像识别处理技术，对各种安全事件主动预警，通过实时分析，将报警信息传导综合监控平台及客户端。
道路运输已成为铁路以外最重要的地面运输方式，在国民经济和社会发展中发挥着举足轻重的作用。然而，随着汽车的普及和交通需求的快速增长，道路运输带来的交通拥堵、交通事故和环境污染等负面影响日益突出，逐渐成为全球经济社会发展中的共同问题。因此，大力发展公共交通是未来城市发展的必然趋势，同时，提高公共交通服务水平，吸引更多的乘客乘坐公共交通，也是摆在各级政府和公共交通企业面前的一个重要课题和挑战。
随着近几年人工智能的快速发展，深度学习方法及性能日益提升，计算机视觉、图像处理、视频结构化和大数据分析等技术也不断完善，使得安防产品逐步走向智能化。在技术成熟度上，处理安防影像的技术已经研发得较为完备，同时行业指导性政策也进一步加快了人工智能技术的落地应用。
高速公路是国家的基础设施，也是一个国家现代化水平的重要标志之一。伴随着高速公路的建设和发展，高速公路视频监控系统也随之应运而生。历经数年的监控体系建设，高速公路视频监控系统仍存在部分技术性问题亟待解决：（1）各路段在不同时期选择的监控技术体系和设备厂家不尽相同，导致各路段的监控系统不能完全兼容、互通；（2）高速公路远程视频监控系统全天候7×24小时连续不间断运行，需要确保系统的稳定性、安全性。
视频监控技术是指通过安装摄像头和其他相关设备，对特定区域进行实时的视频监控和录制。视频监控技术主要包括视频采集、视频传输、视频存储和视频回放等功能。
5）用于路政监管，比如对桥梁隧道、沿线公路等进行路网监测、了解道路受损情况，以便进行道路养护工作等。
人工智能视频分析技术是利用计算机视觉、模式识别和深度学习算法等技术，对视频数据进行自动化处理和分析的过程。其基本工作原理包括以下几个步骤：
🔍 在2023年，YOLO（You Only Look Once）技术在计算机视觉领域成为炙手可热的明星。从实时处理速度到准确率的大幅提升，YOLO在众多领域展现了其非凡的实力。本文将深入探讨YOLO的原理，实现方式，以及它如何在众多竞争技术中脱颖而出。无论你是AI初学者还是领域大佬，都能从这篇文章中获得有价值的洞见。关键词：计算机视觉，实时检测，YOLO算法，深度学习，AI技术，模型优化。
近日爆火的电视剧《开端》，引发网友的热烈讨论，在某打分平台有8.2分的亮眼成绩。该剧主要讲述男女主在一辆公交车上，不断循环经历爆炸，又不断“死而复生”，并带着记忆回到爆炸发生前的故事，而只有阻止爆炸，他们才能走出这个循环。
众所周知，在TSINGSEE青犀视频解决方案中，EasyCVR视频智能融合共享平台主要作为视频汇聚平台使用，不仅能兼容安防标准协议RTSP/Onvif、国标GB28181，互联网直播协议RTMP，私有协议海康SDK、大华SDK，Ehome协议等，同时还能兼容智能边缘网关/分析网关，通过端（摄像头/NVR）-边（边缘/智能分析网关）-云（EasyCVR视频智能融合共享平台）搭建一整套全链路智能+解决方案。
随着边缘侧与终端侧业务的规模化落地部署，很多新的业务场景已经逐渐不满足于中心化的云端计算模式。尤其是在AI人工智能技术进一步落地应用的趋势下，基于云边端深度融合与协同的“AI+”模式，在满足用户对视频服务的智能识别需求上，让算力资源得到最优化分配、调度和利用，已经成为当前行业与技术发展的新趋势。
1）智能化水平弱，管理效率低：传统监管方式比较落后，智能化水平弱，监管工作完全依赖人工，导致人力成本过高、监管盲点多、效率低、服务质量差；
港口作为国际交通与贸易的重要枢纽，是全球经济贸易往来的核心点。随着我国经贸合作的不断发展，越来越多的港口开始注重港口安防监控系统的建设与更新，以便于更高效地进行港口运行与管理工作。
随着汽车保有量的快速增长和国家智能交通系统建设的不断深入，城市和跨区域交通面临着交通通行压力大、交通情况变化快、接入的监测设备种类多数量大、各部门交通数据形成数据孤岛、人民群众需要及时准确交通信息服务的问题。通过交通管理指挥中心综合管控平台，指挥中心能及时准确掌握道路交通运行状况，建立高效的交通管控体系，实现交通管控从被动滞后到主动快速的转变，从突击管理向长效管理的转变，从分散执勤向集中管控的转变，从粗放管理到精确管理的转变，从数据孤岛单兵出击到数据融合多部门协同的转变，从被动发布交通信息到主动收取发布交通信息的转变，实现交通管理的现代化，为城市和区域快速健康发展提供良好的交通环境。具体表现如下：
十一黄金周即将临近，即便在当前疫情防控政策管控下，市民国庆长假出游热情不减、意愿依然强烈。而各大旅游景区在做好旅游服务准备、保证游客出游体验的同时，还需要提高景区安防管理能力，确保游客出游安全。
TSINGSEE青犀视频人员/区域入侵功能可对重要区域进行实时监测，对监控区域进行7*24全天候管控，当监测到有人员靠近、闯入时，AI算法后台就会立即发出告警及时通知管理人员，变被动“监督”为主动“监控”，真正做到事前预警、事中检测、事后规范处理，极大提升监控区域的管控效率。
智慧车站建设是现代交通领域的重要发展方向，旨在通过集成先进的信息技术，提升车站的运营效率、安全性及乘客体验。基于既有的综合监控技术，通过集成多种传感器和数据采集设备，实现对车站设备、环境、客流、人员等对象群的智能感知与发现。车站全息感知不限于传统的视频监控和报警系统，还包括对
车辆轮轴监控识别系统根据神经网络图像识别算法与边缘计算加视觉识别技术结合在一起，以保证算法识别的准确性。车辆轮轴监控识别系统利用前端监控摄像头实时监控视频流上传至系统服务器，车辆轮轴监控识别系统实时读取抓拍图片进行识别与分析。对外输出车辆轮轴数量、车牌或警报信息。
布署反光服装识别系统与门禁系统系统紧密结合，安全头盔识别系统，当工作员进到作业保护区工作中时，门禁系统刷工作卡，反光衣穿戴识别系统 自动检测是不是穿反光服装，戴头盔。假如不穿反光服装，戴头盔不可以开启门禁系统。施工作业人员务必穿反光服装，戴头盔才可以开启门禁系统进到施工作业保护区。在安全性厂区布署反光服装识别系统，根据对摄像机图片中能否有工作人员主题活动开展实时监控系统。当系统识别和检测工作人员她们不穿反光服，系统将导出告警信息内容，并通告后台管理监管工作人员。
视频监控在安防行业中的运用十分广泛。首先，它可以用来监控公共场所，如商场、车站、机场等。通过摄像头的安装，可以实时监控人员的活动和行为，发现可疑行为并及时采取措施。视频监控作为安防行业中一种常见的技术手段，通过安装摄像头和监控设备，对特定区域进行实时录像和监控，以预防和处理各种安全问题。
与传统景区的管理模式不同，智慧景区高度依赖智慧化手段，借用视频监控系统实现传统旅游管理方式向现代管理方式转变，提高景区的综合管理和运营能力，提升旅游服务品质，从而保障游客的人身安全和财产安全，提升景区的经济效益和社会效益。智慧景区视频监控系统功能需求表现在以下几个方面：
无论是以数据为关键要素的交通设施数字感知，还是以场景构建为核心的技术应用创新，都离不开海量数据信息、不同设备终端的互联互通、统一的终端大脑。数字可视化交通体系的全面推进，本质上也是智慧交通的全面发展。
客流量统计AI算法是一种基于人工智能技术的数据分析方法，通过机器学习、深度学习等算法，实现对客流量的实时监测和统计。该算法主要基于机器学习和计算机视觉技术，其基本流程包括图像采集、图像预处理、目标检测、目标跟踪和客流量统计等步骤，通过在监控视频中识别和跟踪人的轮廓或特征，从而实现对人流量的统计和分析。
秸秆禁烧烟火识别系统一旦检测到烟雾，秸秆禁烧识别系统将自动监测监控画面中是否存在秸秆焚烧处理，不用人工干涉。当秸秆禁烧烟火识别系统监测到火苗时，系统会自动报警，通知监控管理中心，提示相关人员及时处理。与此同时，将警报截屏和视频保存到数据表中，自动汇总。
违规占道经营者经常会在人流量大、车辆集中的道路两旁摆摊，导致公路交通堵塞，给居民出行的造成不便，而且违规占路密集的地方都是交通事故频频发生的区域。
GB28181的应用场景非常广泛，如公共安全、交通管理、企业安全、教育、医疗等众多领域，细分场景可用于如执法记录仪、智能安全帽、智能监控、智慧零售、智慧教育、远程办公、明厨亮灶、智慧交通、智慧工地、雪亮工程、平安乡村、生产运输、车载终端等：
隧道作为重要交通建筑设施，为缩短运行距离、提高运输能力、减少事故等方面起到重要作用。同时隧道交通具有流量大、行车速度快的特点，且内部含有大量照明、风机、水泵、指示器、情报板、供电等设备设施，若隧道内出现交通事故或设备故障等紧急情况将会对隧道内人员安全以及交通运输等带来重大影响。传统的隧道运营管理常常因为远离中央控制管理中心，导致隧道运营管理和维护都十分困难。
EasyCVR平台支持多协议、多类型的设备接入，拥有灵活丰富的视频功能，包括海量视频汇聚与管理、视频实时监控、云端录像、云存储、回放与检索、智能告警等。此外，平台还在不断加入人工智能检测分析技术，如人脸检测、人脸识别、车牌识别、人流量统计等等，并拓展更多智能化应用。
视频监控设备是安防行业的细分专业领域，近年来，视频监控业务正在向其他领域加速渗透。众所周知，iOS系统支持HLS流，但是HLS流延时高，无法满足实时流的要求；而WebRTC播放延时低，因此，很多用户希望能在iOS系统上播放Webrtc视频流。针对用户的这一需求，LiteCVR平台灵活的视频能力，可以完全满足。今天来分享一下实现方法。
而所谓硬件资源的健康状态，则是指 CPU / 内存 / 网路流量 是否异常(过高)。
EasyCVR的视频轮巡功能是指，在视频调阅的画面分屏中，用户可以自定义设置需要播放的通道和设置轮巡时长，实现定时轮播视频，画面支持1、4、9、16四种。通过轮巡功能用户可以自动观看多路通道的视频，可适用于不间断需要人工查看的监控场景，比如社区安防监控、商场监控、校园安防、森林防火、道路交通、水利、景区等场景中。
11月6日，有网帖举报湖北襄阳健桥医院涉嫌贩卖出生证明，发帖人称经过一年多的暗访发现，襄阳健桥医院院长叶某某勾结多地中介团伙，利用社交平台公开发布办理出生证信息，物色客户，贩卖出生证明、疫苗本。
随着人工智能技术的快速发展，AI视频识别技术也将会得到进一步的发展和应用。2023年已经进入尾声，2024年即将来临，那么AI视频识别技术又将迎来怎样的发展趋势？本文将对2023年的AI视频技术做一个简单的盘点并对2024年的发展趋势进行预测和分析。
在经济全球化的推动下，港口作为交通运输的枢纽，在促进国际贸易和地区发展中起着举足轻重的作用。随着港口信息化水平的不断提高，国内外许多港口都在尝试将大数据技术、云计算、物联网、可视化等相关信息技术应用于港口生产，数据应用的重点将从传统的数据电话管理转向深度数据挖掘应用。以数据资源为核心，打造港口信息枢纽，提供多层次、多元化边界、精细化服务，实现信息服务产业化，优化港口各环节运行，深化与客户的关系，提升提高港口企业的生产效率，服务港口。
电子眼（也称为监控摄像机）可以通过安装在城市的不同角落，实时监控城市的各个地方。它们可以用于监测交通违法行为、监控公共场所的安全以及实时监测特定区域的活动情况。通过电子眼的应用，可以帮助警方及时发现并响应各类安全事件。
随着高速铁路的建设及铁路管理的精细化，原有的模拟安防视频监控系统已经不能满足视频监控需求，越来越多站点在建设时已开始规划高清安防视频监控系统。高速公路视频监控资源非常丰富，需要对其进行综合管理与利用。通过构建监控系统联网模型，制定统一的联网规则与访问流程，在更高的层次上整合交通领域的公共视频资源，从而实现提升各级交通运营管理部门联网共享视频资源的能力。
安防视频监控技术是指通过摄像机（监控摄像机、红外摄像机、网络摄像机等）和相关的硬件设备（数字录像机、视频服务器、传输设备等）以及软件系统（视频监控管理软件、智能分析软件等）对被监控区域进行实时和录像的监控管理系统。应用场景广泛，如工厂、商业区、银行、公共场所、校园、住宅小区等。
视频监控技术是指通过摄像机对指定区域进行实时视频直播、录制、传输、存储、管理和分析的技术系统。它可以用于监控各种场所，如校园、工厂、工地、工作场所、公共区域、交通工具等。视频监控技术主要涉及到以下几个部分：
当今中国，超500个智慧城市正在如火如荼的建设当中，这种在物联网信息技术支撑下形成的新型信息化城市形态，也已逐步纳入国内外城市发展的重大战略。而作为智慧城市建设的重要部分，“一杆多用”、“智慧灯杆”更是成为了智慧城市建设中的重要决策部署。
随着社会的不断发展和安防需求的不断提升，安防视频可视化场景已经成为人们关注的焦点。而随着人工智能、大数据等技术的不断发展，智能化应用在安防视频可视化场景中的应用也越来越多。本文将分析安防视频可视化场景中的智能化应用，主要包括以下方面：背景介绍、智能化应用分析、关键技术分析、应用案例分析、未来展望。
所谓“代维”，是指企业将自己的IT系统外包给第三方进行包括系统配置、日常运维、系统管理等管理权限的操作。让专业的人干专业的事，这可以使企业本身从繁重的IT运维中解脱出来。然而，这种基于第三方的运维管理还是多多少少给企业带来了一些风险，下面笔者通过一则案例来为大家讲述代维违规所带来的安全隐患。 某公安车管系统软件供应商通过在车管所软件系统内植入恶意程序，暗中进行着代人删除交通违章记录的违规操作。作案者利用为车管所软件系统提供运维技术支持的便利条件，躲避现场监管，将事先编好的删除程序输入，再通过修改公安内网服务
作者 | DavidZh 4 月 12 日，工信部联合公安部、交通运输部公布了适用于全国范围的自动驾驶车辆道路测试规范。 相比之前北京、上海、重庆、深圳等城市的地方性规范，这份规范具有全国范围的约束力。从条款内容来看，新的路测规范对测试主体、测试车驾驶人和测试车辆都做出了详细规定。 首先，申请自动驾驶车辆上路测试的机构必须是在国内注册的独立法人，在汽车及零件制造、技术研发等方面具备相关业务能力。 如果车辆在测试时造成人身和财产损失，申请方要有能力进行赔偿。此外，测试主体还应该对路测车辆进行远程实时监控，
随着大众的出行要求逐渐提升，交通拥堵现象也随处可见，电动车出行，就成了大家的首选。随着电动车数量的激增，众多用户为了个人方便，大多在室内停放或充电，有的甚至停放在走道、楼梯间等公共区域，由于电瓶车车体大部分为易燃可燃材料，一旦起火，燃烧速度快，并产生大量有毒烟气，人员逃生困难，极易造成伤亡。
随着科技的不断进步和发展，人们的科技意识也在不断提高，人工智能技术也在逐渐改变着人类的生产和生活方式，尤其是在安防监控领域，人工智能技术的落地应用越来越多。
随着城市化进程的不断推进，渣土车在建筑垃圾的运输中发挥着越来越重要的作用。未密闭化运输、车容不洁挂土、违规抛洒滴漏是目前渣土运输过程中最常见的违规行为。传统的渣土车运输管理方式存在着很多问题，导致渣土车在运输过程出现的不规范行为得到有效管理，给城市环境和道路安全带来了严重威胁。人工监管不仅效率低下，而且存在时效性差等问题，因此利用AI视频识别技术对渣土车进行智能监管，已经成为当前的行业趋势。
【摘 要】边缘计算由于近距离部署可提供边缘智能服务，在车路协同中能够发挥极大的作用，特别是随着机动车数量增长交通压力猛增的情况下，通过边缘计算的实时信息快速分析，能够为交通管理效率带来更大的提升。以车路协同实际场景建设中的边缘计算节点为例，分析车路协同系统的设计架构并对边缘计算节点的具体建设方案进行分析。
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