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水平不足、耗时费力 还需技术突破

　　尽管当前人工智能技术已经极大改善了视频监控的应用，但从实际应用情况来看依然面临着许多挑战。毕竟无论是人工智能的发展，还是安防智能化的应用，其整体水平仍处在早期或者起步的阶段，系统的智能化程度在短时间内还难以达到科幻大片展现的实战效果。即使目前静态人脸识别已经很成熟了，但动态人脸识别还面临着巨大挑战。除了前端高清摄像机必须要能够采集到高质量的人脸信息之外，还需要强大的算法和算力支持。通过神经网络、深度学习、大数据自主训练以及高性能并行计算能力等等综合提升才能解决当前应用难题。

系统完全按照的各项指标要求来设计体现，系统优势具体如下：

　　1.按照对各省视频监控进行在线率、完好率、达标率进行绩效考核;提供丰富的统计分析功能，为客户提供各类设备运行态势、绩效考核、运维管理等各类报表，并可以根据用户个性化需求进行定制;

　　2.对于各级平安城市视频中制定了GA/T 751-2008 《视频图像文字标注规范》，针对要求对视频图像文字标注进行了诊断监测，对于不规范的视频标注异常予以报警提示;

　　3.系统也是针对实际业务紧密关联，不仅仅是视频诊断技术层面上的分析，而是从逻辑业务来诊断，帮忙提高实际的业务需求。比如：树叶遮挡监测，就是针对平安城市在室外场景树叶遮挡情况而非视频图像自身故障带来视频业务影响;

　　4.系统还可以对视频监控设备进行资产管理。主要是对资产信息的统计、资产维修报废流程的管理以及对资产厂商信息的管理;

　　5.系统已经在大规模的监控系统中成功地应用，夜视监控摄像头价格，有较高的系统成熟度;

　　6.最强大的兼容性，可支持市面上主流厂家设备和平台;

　　7.中立的第三方身份，开发的技术架构，可以兼容任何厂商。

设备诊断

　　可以对编码设备的连通状态、磁盘状态、录像状态、安全漏洞、综合检测等诊断。

　　统计分析

　　用户能够采用多角度、多条件的方式进行及时、详尽的统计分析，系统同时能够指导用户及时维修故障设备，为用户提供运维过程与结果的考核依据。提供了视频类设备的在线率、完好率、及时维修情况、故障类型分布情况等各类统计数据。

　　运维管理

　　系统运维管理能实现对摄像机图像故障进行运维管理，可以对故障按照组织、时间段、类型、编号等条件进行运维确认、分配、维修好确认、故障不处理等流程的跟踪查询功能。运维管理支持故障自动发现和自动报修两种形式，告警通知和人工巡视发现故障报修来进行远程运维或者分配工单，系统每一步运维操作记录详细记录。

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