С развитием сетевых технологий растет спрос на хранение видеоданных по сети. В результате системы наблюдения, которые ранее были сосредоточены на цифровых видеорегистраторах (цифровых видеорегистраторах), в дальнейшем превратились в системы NVR (сетевые видеорегистраторы) с сетевыми возможностями.
NVR, что означает сетевой видеорегистратор, является компонентом хранения и пересылки в системе сетевого видеонаблюдения. Он в первую очередь отвечает за такие функции, как доступ, хранение, пересылка, декодирование и предварительный просмотр сетевых аудио- и видеосигналов.
В сегодняшних все более сложных и широко применяемых сценариях наблюдения разведка стала неизбежной тенденцией в разработке систем видеонаблюдения. Интеллектуальный мониторинг безопасности — одно из таких применений интеллекта NVR. Он использует передовые технологии и интеллектуальные алгоритмы для повышения безопасности, снижения рабочей нагрузки на мониторинг и обеспечения доступа в режиме реального времени, играя решающую роль в этой области. Они подходят для различных применений: от домашней безопасности до крупномасштабных коммерческих и городских проектов наблюдения.
Благодаря постоянному развитию технологий интеллектуальные системы видеонаблюдения будут продолжать развиваться и совершенствоваться, предлагая расширенные функции и большее удобство.
Интеллектуальный сетевой видеорегистратор может использоваться для наблюдения за безопасностью и при алгоритмической поддержке может реализовать следующие сценарии:
Сигнализация распознавания лиц:
Сравнительное распознавание целевого лица может быть выполнено с помощью потоков видео или изображений.
Визуализация пожара и раннее предупреждение:
интеллектуальное обнаружение и идентификация дыма и точек возгорания, выдача ранних предупреждений до распространения огня.
Обнаружение вторжений и сигнализация:
система может контролировать территорию и предупреждать о несанкционированном вторжении, используя распознавание объектов и обнаружение движения.
Распознавание парковочных мест:
используя распознавание объектов или номерных знаков, система может обнаруживать и идентифицировать неавторизованные или неправильно припаркованные транспортные средства (подземные гаражи).
Случаи требований:
поставщик решений для систем видеонаблюдения планирует выпустить высокопроизводительное устройство NVR (сетевой видеорегистратор) для удовлетворения разнообразных потребностей в мониторинге интеллектуальных приложений безопасности. Согласно предполагаемому позиционированию продукта этого клиента, этот сетевой видеорегистратор может обеспечивать функции интеллектуального мониторинга в различных сценариях наблюдения за безопасностью, такие как сигнализация распознавания лиц, визуальные оповещения об опасности пожара, сигнализация вторжения, распознавание транспортных средств на парковке и т. д.
В отличие от традиционных сетевых видеорегистраторов, реализация функций интеллектуального мониторинга требует вычислительной мощности искусственного интеллекта на главном блоке управления видеорегистратора. Это связано с тем, что он должен иметь возможность локально запускать интеллектуальные алгоритмы мониторинга, одновременно выполняя традиционные функции, такие как доступ, хранение, пересылка и декодирование.
По вышеуказанным причинам Forlinx Embedded рекомендует клиентам SoM FET3568-C как идеальный инструмент итерации для серверных сетевых видеорегистраторов безопасности. Он использует процессор RK3568 производства Rockchip с четырехъядерной архитектурой Cortex-A55 и тактовой частотой до 2 ГГц. Кроме того, он включает в себя NPU 1 TOPS, который обеспечивает легкие локальные вычисления с использованием искусственного интеллекта.
Он изначально поддерживает двойной Gigabit Ethernet, который можно использовать для подключения сетевых камер, сетевой связи и т. д.
Он поддерживает SATA 3.0 и PCIe 3.0, которые можно использовать для подключения механических жестких дисков или твердотельных накопителей, обеспечивая локальное хранение видеоданных большой емкости.
Он поддерживает пять различных интерфейсов дисплея: HDMI 2.0, eDP, LVDS, параллельный RGB и MIPI-DSI. Он также поддерживает одновременное и раздельное отображение на трех экранах, что обеспечивает максимальное удобство локального предварительного просмотра и управления.
Благодаря удобному для пользователя инструменту преобразования моделей RKNN-Toolkit FET3568-C позволяет одним щелчком мыши конвертировать популярные архитектурные модели, такие как Caffe, TensorFlow, TF-Lite, ONNX, PyTorch, Keras и Darknet. Этот инструмент помогает инженерам быстро разрабатывать такие функции, как лицо, объект, действие, распознавание номерного знака и т. д.
Кроме того, RK3568 поддерживает различные интерфейсы ввода/вывода видео и предлагает аппаратное декодирование форматов высокой четкости, таких как H.264, H.265 и VP9, с разрешением 4K. Он может декодировать несколько источников видео одновременно, что делает его полностью совместимым с устройствами NVR.
Первоначально опубликовано на www.forlinx.net.
