新闻中心

随机文章MORE

公司动态
当前位置: 首页 > 新闻中心 > 公司动态

什么是有源视频质量诊断技术����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������?

类别:公司动态 日期:2022-09-16 11:����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������57:36
我要分享
快闪自媒体版.gif

 


WPS图片拼图.png

WPS图片拼图(1).png

当遇到上述或其它复杂场景时,采用无源诊断技术的视频运维产品,将大概率产生误报,面对这����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������种情况,采用有源诊断技术的弘度科技系列视频运维产����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������品,将会是最佳解决方案。

01

什么是有源诊断技术?

969b26adc1ee1a1e79e807d6f0982e28.png
如上图,假设3个摄像机用户都认为视频存在视频����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������遮挡的情况,诊断系统需要在每����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������次诊断结果都给出趋近用户期望的结果,我����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������们来看下无源诊断和有源诊断解题思路区别����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������:
无源诊断:一般采用的是一个全局遮挡模型,����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������那么很有可能出现算法模型只能满����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������足大部分摄像头的场景诊断结果。而根据少量漏报的摄����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������像头进行算法调整模型,又可能会带来整体误����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������报率的提升。
有源诊断:允许针对单个摄像机设置分析模型,实现“千机千面����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������”,降低因为摄像机工作环境不同,用户的����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������主观判断差异,所致的误报、����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������漏报。
支持有源视频诊断技术的产品,通过收集用户对每路����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������视频诊断结果的感知行为,结合视频图像分析的数����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������据,根据算法调优知识图谱对每路视频����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������创建独立的深度学习AI 分析模型,为视频质量诊����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������断应用提供了全新的解题思路。
96019c740597041bfbdbe3dd04d7a651.jpg
有源视频质量诊断技术是指基于用户视频����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������质量期望作为建模训练参照����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������目标,采用高效的视频解码与先进的图像����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������分析算法、处理算法、以及AI����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������� 深度学习算法对视频图像����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������中存在的质量问题进行实时的智能分析、判����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������断和告警。有源诊断技术和传统����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������的无源诊断设计思路存在以下差异:

1. 加入自主学习的理念,将数据采标及处理����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������、模型评估调优、����� ���������� �������Ƴ����������� �������Ƴ����������� �������Ƴ����������� �������Ƴ���������Ƴ�������新模型部署以及数����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������据输入运算等过程实现自动����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������化和可视化。交付过程中即可根据不同场景����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������和用户判断标准形成个体项目最优分析模����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������型库。主动规避标准算法模����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������型库无法满足不同项目之间的场景差异、管理要求差异����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������等问题。


2. 无源诊断对于单路视频个体在进行A����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������I分析时采用的是标准算法����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������模型库和统一的判定标准。每����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������个摄像头的业务场景和用户主����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������观标准必然存在差异,而有源诊断支持对每路视����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������频个体定义独立的深度学习对象,形成该摄像����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������头独立的最优分析模型。


02

视频诊断技术的发展现状与机遇

// 视频诊断技术的发展现状
视频诊断系统中最核心的技����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������术就是视觉分析算法,而专门应用于运维����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������场景的算法是没有受到太多的关注,技术发展落后于����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������大家熟知的人脸识别、目标识别等应用算法。2006年,“AI 教父”、图����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������灵奖获得者Hinton提出“深����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������度学习“神经网络,使得人工智能性能获得����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������突破性进展。2013年开����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������始,深度学习算法在视觉识别上取得成功����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������,识别率超过了95%。
5ca267d95710911ee961c963097bc71a.png
2015年开始,中国出台各项鼓����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������励政策,并且把人工智能技术研发写入”十三����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������五“规划中。”智慧城市“、”互联网+“等����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������政策支持,助推了视觉分析算法在国内快速发����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������展。根据2018年的统计,����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������超过50%份额集中在安防行业。其中超过90%的����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������资本主要投入到研究视频人脸识别、结构化����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������分析、目标识别等算法的应用中。����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������
业内关于视频诊断相关算法的研究����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������投入非常小,只有少量企业通过借助2013年深����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������度学习技术的突破,推出了视频质量诊断相关的产品����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������。该时期产品支持的质量诊断功能较少,����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������用户对于实际交付的准确率要求并不高。近几����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������年,业����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ��������内视频诊断产品,在算法层面应该是����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������没有突破性发展的,哪怕是最优秀的����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������选手,识别率最高只能达到90%~����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������95%。这个准确率对于小规模应����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������用,勉强可以接受,但是一旦设备数����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������量超过万路的项目,误报数量也����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������是非常惊人的,需要投入大量人力进行复核过程����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������,无法实现自动化、智能化运维。
// 视频诊断技术的发展机遇
近年来,随着平安城市、智慧城市以����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������及雪亮工程等视频监控建设项目����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������的不断推进,视频监控系统的体量也越来越大,涉及����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������的行业越来越广泛。相关机构数据显示:����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������2020年我国安防行业总产值达到7950亿元,����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������其中视频监控约占55%,也就是约437����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������2亿元。到2022年中国视频监控摄����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������像头部署量达到了27.6亿台。从视频监控系统应用的细分领域来看,视频监控����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������的下游领域主要分布在政府公共服务领域以����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������及城市管理领域,占比超过����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������40%。
目前,我国已建成的视频监控系统����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������的前端设备多为模拟摄像机,随着高清摄����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������像机成本的下降和大规模的����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������普及,监控系统将会大规模升级����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������至高清系统,从模拟监控快速向网络化转����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������型。我国的视频监控规模如����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������此之大,但智能化整体水平不高,视����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������频监控建设的智能化应用多����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������用于设备前端、相关的图像智能化����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������等方面,而对于系统运维方面的智能化投入较少����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������。但运维很大程度上影响着视频监����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������控系统的应用情况,以华南����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������某省视频监控建设为例:
867291ce68d2387ee42f278fc8977d03.png
视频监控市场的快速发展对视����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������频运维来说既是机遇也是挑战。未来视频����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������运维的发展趋势有以下三点����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������:
(上下滑动查看详情)


1. 更加全面深入的视频诊断技术

视频监控系统建设具有两个最核心的目的,一����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������是提供实时图像的集中查看,二是提供录像保������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ���������� �������Ƴ������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������������存功能为事件溯源����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������提供证据。如果视频监控系统在实际运����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������行过程中实时视频正常,但录像����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������出现问题,对于用户来说系统建设后的成效是大����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������打折扣的,录像质量风险才是迫切需要警惕的。近年����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������来,从公安、金融等行业用户对视频监����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������控系统的运维考核要求中可以看出,����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������用户已经逐渐从关注设备的����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������在线率和完好率逐渐提升对于录像的����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������运维考核要求。目前大部分视频运维工具����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������的主要功能还是围绕设备状态监控和实时视����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������频诊断,而对于录像诊断的相关研究还是����� �������Ƴ����������� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������不够深入重视的。对比实时视频诊断业务,录����� �������Ƴ����������� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������像全方位诊断面对的数据量成倍增长,需要更����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������高效率的算法和更复杂的业务分析能力����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������。


2. 故障精准定位,辅助运维

现阶段的视频运维工具主要是发现单个视频����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������设备的故障,但无法精准地定位故障原因����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������及业务影响分析,例如某个视����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������频点位无录像,可能原因有硬盘故障、无硬盘、未配置����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������录像计划、设备关机以及网络中断等。����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������近年来,各种网络检测和物����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������联网设备监测都已上线为智慧城市保驾����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������护航,虽然可以实时监测前端设备的工作状态,使����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������运维更加便捷,但远远达不到故障精准定����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������位的严格要求。未来通过AI 和大����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������数据技术的快速融合,通过全局搜索、����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������关联分析、机器学习以及数����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������据建模等,视频运维的故障精准定位应可自动分析各����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������种故障因素进行排查并最终确定����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������故障原因且可自动给出维护的指导意见来辅助运维,视����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������频运维工具终将成为易用工具。


3. 小型、轻量化的视频运维工具的需求����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������

现阶段,专业的视频运维工具或平台主要应����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������用在公安、司法以及金融等视频规模较����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������大的行业,而对于一些中小规模����� �������Ƴ����������� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������的视频监控场景应用却比较少,究其原因����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������是对视频运维的����� ����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ��������������Ƴ�������重视程度����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������不够。但随着2021年《中华人民共和国民法典》����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������的政策出台,像以往难以确权����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������的场景,如高空抛物伤害、公共场所伤害都有详细解读����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������,它们的共同点就是管理方或����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������组织方要是能举证说明自己尽到了安全保障����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������义务,以保障当事人的安全,这����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������样是可以免除或减轻侵权责任����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������的。而完整关键的视频和录像或将成为����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������最好、最直接的举证工具,所以小����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������型、轻量化的视频运维工具市场未来可期,这是监控����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������规模扩大后及政策法规完善后的必然。


03

弘度科技带来的技术革新

广州弘度信息科技有限公司作为����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������专业视频诊断服务提供商,通过����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������多年在大型平安城市、雪亮工程、智慧社区、平安校园等项目中持续积累,专注于新一代视频����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������运维整体解决方案的持续创新。
4f703922f095650ce36806fcf8b6b82e.png
弘度科技系列产品采用的有源视频质����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������量诊断技术是以优秀的深度学习算法为基础,通过加载����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������全新自主研发的有源主动学习技术框架重新设计与����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������定义视频图像质量评估系统,与同类产����� �������Ƴ����������� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������品相比可大大提升产品的准确性和适应能力。����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������
1. 高适配性
多维数据融合,适配各类运行环境,覆盖����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������多种应用场景。具备优秀的第三方平台级接入能力,采用全新����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������自主研发的高性能视频运维技术框架,支持市����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������面上绝大多数的视频品牌接入,可直接统一管理已����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������有的前端设备,减少项目落地难度。����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������
2. 功能多样

领先的AI技术,稳定的平台运营,提����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������供大规模、高并发的服务支持����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������。其所应用的视频诊断技术可����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������对超过20种视频质量指标进行检测,包括取流状����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������态、视频丢失、视频干扰(条纹、����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������噪声、剧变干扰)、视频遮挡����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������(异物、树叶遮挡)、亮度异常(过亮、过暗)、����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������图像偏色、视频模糊、视频卡顿、视频����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������冻结、视频抖����� �������Ƴ������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������动、场景变更、O����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������SD异常、时间差检测、分辨率检测、码流检测、����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������视频时延检测等。

22e4bb06cea2ee7606d8c6e87512e44d.jpg

3. 性能优越
算法落地场景丰富,积累海����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������量数据,检测能力优越,具备高性能����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������视频质量诊断,提供领先的诊断速度,准确����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������率高达99%以上。
4. 部署多元
根据用户行业、场景、需求提供多种部署方式,����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������实现云服务的扩展性。

04

弘度科技系列产品应用场景

06f2d54118446a6375d125525e47f86f.jpg
随着2021年《民法典》实施,����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������文博行业、电力行业、娱乐服务行业等也相继发布新版����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������安全技术防范要求,对视频监控系统的运维标准进行����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������了更为清晰的描述,对视频图像、录像回放、时间����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������校准、视频图像信息保存时间等做了更为详细的����� �������Ƴ����������� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������要求。
进一步说明视频在各行各业中的重要����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������性,与视频监控应用成果息息相关的运维市场同样存在����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������巨大的市场空间和发展机遇。弘����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������度科技作为专业的AI分析技术����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������提供商,更是在视频监控领域深入应用研究����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������,进一步减轻运维管理压力,����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������保障视频监控系统“全程“无忧。


免费申请产品试用

请完整填写您的信息,我们将在2个工作日内与您取得����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������联系

展开