随着互联网尤其是移动互联网的快速发展,以及传感技术的不断突破,使越来越多的人开始讨论物联网,物联网技术也在更多的行业得到应用,对于安防行业来说,物联网是否会成为下一个风口值得期待。
物联网并不是一个陌生的概念,早在2000年,物联网概念就已经被提出,其定义是:通过射频识别、红外传感器、全球定位系统、激光扫描等信息传感设备,按照约定协议,把任何物品通过物联网域名相连接,进行信息交换和通信,从而实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。
国内安防行业尤其是视频监控领域,经过十几年的发展,已解决“看得见、看得清”问题,正在进入“看得懂、看得明白”阶段,要解决此问题,仅仅通过视频手段很难解决,而借助物联网技术可大大提升识别结果和效率。目前,物联网技术已在智能交通、智慧监所、智慧商超、智慧医疗、智能家居等领域得到很好应用。
智能交通:我国从上世纪90年代开始,就已着手智能交通系统建设发展。2000年后,随着国内安防技术发展,嵌入式一体机替代工控机+摄像机的应用更是将视频监控在交通领域的应用推向高潮。伴随平安城市、智能交通项目落地,卡口系统、电子警察系统、交通信号控制系统、交通诱导系统、行人闯红灯系统、不礼让行人系统等等遍地开花,所有这些系统几乎都是依靠视频的方式,结合图像识别算法,通过对车牌、车身颜色、车辆品牌等的追踪,实现各种业务的应用。
虽然这些系统对城市交通管理、治安管理带来很大提升,但仍受一些环境和行为影响,如雨雪天、大雾天,假牌等情况。借助物联网技术,可以更加高效、准确地解决上述问题,如通过电子车牌技术。
电子车牌是基于物联网无源射频识别技术的细分、延伸及提高的一种应用,它的基本技术措施是:利用RFID高精度识别、高准确采集、高灵敏度的技术特点,在机动车上装上一枚电子车牌标签,将该RFID电子车牌作为车辆信息的载体,在通过装有经授权的射频识别读写器路段时,各辆机动车电子车牌上的数据进行采集或写入,达到各类综合交通管理的目的。
通过电子车牌技术方式可突破原有交通信息采集技术的瓶颈,实现车辆交通信息的分类采集、准确采集,抓住交通控制系统信息源准确的关键。目前,在无锡、南京、深圳、厦门、成都等地区已率先使用电子车牌,电子车牌应用也将提升交通运行效率,提高出行舒适度。
智慧商超:在商超领域,物联网的应用也是丰富多样,除了应用相对成熟的仓储管理系统,对于商超结算系统也同样适用。目前国内市场,商场超市比较头痛的问题是结算太慢,当客流量较大时购物体验差,随着电子标签成本的不断降低,通过物联网技术实现快速结账已成为现实。为进一步保障顾客权益,避免购物纠纷,结账口视频监控系统+物联网快速结账系统+POS信息系统三位一体,并进行记录保存。
智能家居:前期的智能家居一直处于概念炒作阶段,价格昂贵不说,操作也很繁琐。智能家居所传达的“为繁琐生活作减法”的理念并不能让用户很好的去接受,各种诟病一直影响着其推广进程。物联网的出现,让智能家居峰回路转,为智能家居带来了二次发展生机。
智能家居通过物联网技术将家中的各种设备(如家电设备、照明系统、窗帘控制、家居安防等)连接到一起,解决了安全防范、环境调节、照明管理、健康监测、家电控制、应急服务等问题。
在安防方面应用物联网的智能家居业务功能涉及有:与智能手机联动的物联无线智能锁、保护门窗的无线窗磁门磁、保护重要抽屉的无线智能抽屉锁、防非法闯入的无线红外探测器、防燃气泄漏的无线可燃气探测器、防火灾损失的无线烟雾火警探测器、防围墙翻越的太阳能全无线电子栅栏、防漏水的无线漏水探测器。
任何系统的构建都是为应用服务的,“物联安防”行业更是如此。物联网在安防行业的未来功能应用和结构与人脑类似,也将具备物联网虚拟感知、虚拟运动、虚拟中枢、虚拟记忆神经网络,并绘制一幅物联网虚拟大脑结构图。
物联网对应前端感知、运动系统,互联网、移动互联网、现代物联网传输对应系统传输神经系统,云存储、云计算对应信息汇聚及处理系统,大数据应用则对应虚拟神经元及大脑终端决策系统。
采集:“物联安防”下的信息采集不仅有虚拟视觉系统、虚拟听觉系统,而且加入更多的虚拟感觉系统和虚拟运动系统,将更多的物理传感融合在一起,只有汇聚更多的特征信息,才能够为后端提供更加准确和丰富的应用服务。
传输:传统安防行业的数据传输,还是以运营商有线的互联网为主,GPRS、3G/4G、2.4G/5.8G等无线传输为辅,这些传输更多的是解决中远距离数据传输问题。在物联网时代下,更多的终端需要接入网络,终端与终端间也需要互相通信,如何搭建“后一公里”数据传输系统,将决定“物联安防”乃至整个物联网产业的发展状态。
无线传输技术是物联网产业发展率先需要解决的问题,但Wi-Fi、ZigBee、Z-wav都面临传输与功耗的问题。目前在物联网传输技术上,主要聚焦三大技术阵营LoRa、NB-IoT与Sigfox,相关产品与产业应用也逐步趋向成熟,如无线烟感、地磁,智能抄表、智能停车、车联网等行业应用。
汇聚:对安防行业而言,数据的汇聚包含两个层面,一是数据的存储,二是数据结构化分类。
随着摄像机部署数量的不断增加,音视频数据存储时间越来越长,安防数据存储容量也越来越大,如何挖掘这些数据的价值,首先要解决的是数据共享问题,避免各种信息孤岛。传统的集中存储方式很难做到数据的高效汇聚和融合,而通过云存储技术能够更好地解决上述问题,同时更加安全、高效,可扩展性更强。
安防行业采集的数据不同于互联网行业,数据类型更加丰富、更加复杂,有结构化的数据,也有非结构化和半结构化数据,这就给数据分析应用带来困难。为应对越来越复杂的数据类型,必须对数据进行结构化分类,通过云计算技术将非结构化视频转换成结构化数据,通过分布式数据库管理和加速数据的分类管理,通过标准的接口方式提供给上层业务系统。
应用:数据采集、传输、汇聚是几种连续的技术手段,都是为终的行业业务应用服务的。在汇聚到海量的各种数据信息后,如何挖掘数据背后的价值是安防行业亟待解决的问题。从目前整个全行业发展趋势来看,基于人工智能的大数据分析是未来技术的发展方向,也是服务各行业应用的重要手段。通过深度机器学习手段,可以让系统更加聪明,能够快速识别人像、车辆、其他各种信息库等信息,并将各种信息按照某种属性(如个人ID)关联起来,为相关业务部门提供更加便捷化、智慧化的业务应用。
国内安防行业经过十几年的发展,取得了很大的进度,但仍存在很多问题、很多困难。在目标识别上,基于视频的目标识别受图像采集环境、目标角度、技术瓶颈等限制,尚不能实现对目标的百分百识别,而结合物联网RFID则能有效解决部分问题;在终端信息联网方面,也是各种原因造成数据无法有效汇聚,基于IoT相关技术则是一个很好补充,能够大限度的实现万物互联,获取海量数据,终将实现行业的大数据分析研判应用。
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