AI智能视频分析技术(M)
公需课答案——数字技术领域新职业——人工智能与行业应用
数字技术领域新职业——人工智能与行业应用1DeepFace模型在人脸识别领域中采用3D对齐的方式，进行图片纹理化并提取对应的特征，然后对提取出的特征使用SVR处理以提取出人脸及对应的六个基本点，最后根据六个基本点做仿射变化，再根据3D模型得到对应的（）个面部关键占做三角划分最终得出对应3D 人脸。
[ 单选题：5 分]A 56B 67C 72D 812根据SAE美国汽车工程师学会对自动驾驶汽车的分级，其中完全自动化对应的是（）。
[ 单选题：5 分]A Level 1B Level 3C Level 5D Level 73深度学习算法中的深度神经网络（DNN）主要应用场景包括搜索排序和（）。
[ 单选题：5 分]A 图像识别B 视频分析C 自然语言处理D 推荐排序4百度（）识别技术在国际评测2015-2016FDDB与LFW中获得世界第一，并入选2017MIT全球十大突破技术。
[ 单选题：5 分]A 人脸B 图像C 语音D 视频5（）年11月15日，科技部召开新一代人工智能发展规划启动会，会议宣布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单。
[ 单选题：5 分]A 2015B 2016C 2017D 20186人工智能的核心技术支撑包括（）等。
[ 多选题：10分]A 物联网B 大数据C 算法突破D 超级计算能力7人脸识别的具体步骤主要包括（）等。
[ 多选题：10分]A 人脸图像采集及检测B 人脸图像预处理C 人脸图像特征提取D 人脸图像匹配与识别8人工智能语音交互的核心技术主要包括（）。
[ 多选题：10分]A 语音识别B 自然语言处理C 语音合成9智能助理的应用领域主要包括（）等。
[ 多选题：10分]A 酒店B 家庭C 商场D 教育10人工智能是指能够像人一样（）的程序或系统。
[ 多选题：10分]A 感知B 认知C 决策D 执行11根据阿里研究院重磅报告表明，人工智能未来五大商业模式主要包括生态构建者、技术算法驱动者、应用聚焦者、垂直领域先行者、基础设施提供者。
智能视频分析系统在体育场馆中的应用
ｏ ｅｔ ｉ ｉｎｆｃ ｎ ｅ ｉ ｈ ｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｐ ｒｓｖ ｎ ｅ ａ ｐ ｉａｉｎ ｆｃ ｒ ｎ ｓｇ ｉ ａ ｃ ｎ ｔ ｅ ｒ ｓ ａ ｃ ｆｓ ｏ ｅ ｕ ｐ ｌ ｔ ． ａ ｉ ｔ ｃ ｏ Ｋｅ ｒ ｓ ｉ ｔｌ ｇ ｎ ｉｅ ， ｓ ｏｔ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ， ｐ ｒ ｔ ｄｕ ， ｙ ｗｏ ｄ ： ｎｅ ｌ ｅ ｔ ｖｄ ｏ ｐ ｒ ｉ ｆｒ ｔ ｉ ｓ ｏ ｓ ｏ ｓ ｓａ ｉ ｍ ｔ
数字视频属 于多媒体技术 的范畴 ， 其发展 可以分为 三个 阶 段， 即数字显示 视频 、 数字压缩视频和数字智能视频。 数字显示视频解决了计算机 图像与视 频影像 的结合 ， 储 存
格 式 主 要 是 Ｍ Ｅ Ｉ的 格 式 ， 缩 比 和 分 辨 率 还 非 常 低 。 当 时 ＰＧ 压 Ｐ Ｃ机 的处 理 能 力 很 差 ， 要 通 过 视 频 采 集 压缩 卡来 进 行 处 理 。 主
文章 编 号
１７ —５５ （ ０ １ ０ ０３ ０ ６ １ ９ ０ ２ １ ） １— １９— ３
Ｉ ｔ Ｈ ｇ ｎ ｄ ｏ Ａｎ ｌ ｓｓＳ ｓｅ Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｉ ｐ ｒ ｓＶｅ ｕ ｓ ｎ ｅ ｉｅ ｔＶｉ ｅ ａ ｙ ｉ ｙ ｔ ｍ ｐ ｉ ｔ ｎ Ｓ ｏ ｔ ｎ ｅ ｃ ｏ ／ Ｌ ＡＮＧ Ｗｅ ／ Ｉ ｎ—ｋ ｉ ＸＵ Ｃ ｕ ｎ—ｔ ｎ ｕ ． ｈ ａ ｏｇ
关键 词 ： 能视 频 ； 育 信 息 化 ； 育场 馆 ； 字视 频 智 体 体 数 中 图分 类 号 Ｇ １ ． ８８２ 文 献标 识 码 Ａ
数字压缩视频提高了压缩 比和分辨率 ， 将数字 视频压缩 格
式 由 ＭＰ Ｇ Ｅ １提 升 到 Ｍ Ｅ ２ 即 所 谓 的 Ｖ Ｄ到 Ｄ Ｄ的 过 渡 ， ＰＧ， Ｃ Ｖ 产
(AI人工智能教学行为分析评测教研系统及
28、系统支持数据报告的呈现与实时输出打印。
★29、设备系统须支持原有平台的API数据接口无缝接入，采集的逻辑数据支持推送至平台各个教研应用子模块或版本做呈现以及统计。
13600
3台
40800
2
现代中庆、
浩瀚新宇、
恩卓
全高清录播软件
技术参数指标不得低于如下要求：
（AI人工智能教学行为分析评测教研系统及
舞台观摩课直录播系统设备采购项目）
序号
品牌
名称
参数
单价（元）
数量
总价（元）
1
现代中庆、
浩瀚新宇、
恩卓
智课终端
(AI分析)
技术参数不得低于如下要求：
1、设备≤1U机箱的壁挂式终端；
2、处理器：≥ARM双核处理器；
3、底层系统：内嵌Linux系统；
4、机身集成≥7寸触控液晶面板（须提供主机实物图片截图予以佐证），用于教师或管理人员通过前置按键设置及查看主机IP地址、系统信息、网络、编码、云台等参数，可以控制课程录制的开始、暂停及停止；
6、?导播界面具有特效、字幕、台标功能软按键，具有画中画功能软按键。（须提供导播界面截图予以佐证）
7、导播界面具有工作状态信息：录像状态、直播状态、工作模式或录制模式、跟踪模式。（须提供导播界面截图予以佐证）
8、支持推送时间显示状态信息至第三方LED显示屏，以供任课教师通过LED显示屏实时查看北京时间＼录制时间等，要求可以显示4种时间风格（须提供导播界面截图予以佐证）。
（1）全高清录播系统功能：
1、支持对设备的录制编码、帧率、IP地址、内置时间等参数进行设置；须支持添加管理用户的基本信息并设定其管理权限。可完成系统的“重启”；
人工智能在计算机视觉中的应用
人工智能在计算机视觉中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一项以模拟和仿真人类智能的技术，它通过利用大数据和算法进行自动化决策和问题解决，逐渐在各个领域得到广泛应用。
计算机视觉（Computer Vision，简称CV）作为AI的一个重要分支，其目标是实现让计算机“看”的能力，通过图像和视频等视觉数据进行感知和理解，正逐渐改变着我们的生活和工作。
可以追溯到50年前，但直到近年来随着硬件技术和算法的不断进步，计算机视觉技术才取得了显著的进展。
以下是人工智能在计算机视觉中的几个主要应用领域。
1. 图像识别与分类图像识别与分类是计算机视觉中最早也是最主要的应用之一。
通过训练深度学习模型，计算机可以对图像进行分类和识别。
例如，计算机可以通过识别图像中的人脸进行人脸识别，这在安全领域和社交媒体上有广泛的应用；通过对图像中的物体进行分类，可以实现自动驾驶、智能交通和生产线的自动化等。
2. 目标检测与跟踪目标检测与跟踪是指从图像或视频中自动检测出感兴趣的目标，并对其进行跟踪。
这项技术在监控、安防和无人驾驶等领域有着广泛的应用。
通过目标检测与跟踪，计算机可以自动分析视频流中的目标行为与状态，例如识别出异常行为、追踪运动的目标等。
3. 图像分割与语义理解图像分割是指将图像划分为若干个具有独立语义的区域。
通过图像分割，计算机可以进一步理解图像中的不同部分，并提取出更多有用的信息。
例如，在医学图像分析中，可以利用图像分割技术对不同组织进行定位和分析；在自动驾驶中，则可以通过图像分割技术提取出车道线等信息。
4. 姿态估计与人体分析姿态估计与人体分析是指通过计算机视觉技术对图像和视频中的人体进行识别、跟踪和分析。
通过姿态估计，计算机可以判断人体的动作和状态，例如人体的姿势、行为和关节的运动。
该技术在虚拟现实、运动医学和人机交互等领域有着广泛的应用。
5. 增强现实与虚拟现实增强现实（Augmented Reality，简称AR）和虚拟现实（Virtual Reality，简称VR）结合了计算机视觉和人工智能等技术，为用户提供了与现实世界或虚拟世界的交互体验。
基于AI边缘计算的铁路行车视频监控智能识别研究
文章编号：2095－6835（2022）01－0062－04基于AI边缘计算的铁路行车视频监控智能识别研究李博，杨欣（中国铁路武汉局集团有限公司麻城车务段，湖北黄冈438300）摘要：随着铁路信息化建设的不断推进，视频监控设备应用到越来越多岗位中，运用智能化手段管理工作人员必将成为一种趋势，为进一步提高指挥中心对行车岗位作业场景视频盯控和安全监控方面效能，在既有摄像头后端加装AI边缘计算设备，识别固定场景下的作业问题，通过对视频数据的采集、分析、建模，自动识别异常情况并报警、提取关键信息分类汇总，可以有效减少安全监控人员的盯控强度，提高安全管理效率和视频盯控的时效性。
关键词：视频监控；深度学习；AI智能识别；自动报警中图分类号：TP3文献标志码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2022.01.020铁路车务站段既有的监控系统均未设置监控报警功能，缺乏对特定场景违章动作的自动判断，指挥中心专人查看视频监控画面判断现场职工违章违纪情况，不仅费时费力，也不能及时发现问题。
为提高监控效率，对特定区域场景进行识别分析，根据设定标准判断职工作业情况，并将不规范行为的场景向指挥中心端发出实时告警信息，并在后台记录存档，重点对行车室睡岗、外勤接车与否、咽喉区闲杂人员闯入等场景进行实时监控，并进行AI智能分析，通过视频图像深度处理，自动识别作业情况，对违章违纪的情况向监控中心进行报警并存档，利用事件触发报警传输的机制，能有效提升网络利用率，提升数据的存储效率，管理人员根据实时报警或存档记录进行确认后进行教育考核。
1研究内容及对象通过对视频数据的采集、分析、建模，自动识别异常情况、提取关键信息，有效减少管理人员劳动强度，实现实时监控、实时报警、实时处理，提高安全盯控与应急指挥的实时性和时效性，提升网络利用率和数据存储效率。
该系统主要在中国铁路武汉局集团有限公司麻城车务段下属中驿车站的两端咽喉区、行车室、助理接车亭配备固定式摄像头，用于实时监控站区及作业人员（咽喉区非工作人员侵入、外勤助理接车、值班室人员睡岗、离岗）的作业情况并进行研究分析。
铁路视频监控智能分析系统检测技术
Ｄ ：１ ． ６ ／ｉ ｎ１ ７ —４ ０ ０ １ ４０ ８ ｏＩ ０３ ９ ．ｓ ．６ ３４ ４ ． １． ． ９ ｊｓ ２ ０ ０
１ 概述
近 年 来的
析 ，从 而 在 画 面 中截 取 一 些有 用 的信 息 ，它 在 某程 度 上 代替 监控 人 员 ，节 省 了 人 力 资源 。换 句 话 说 ， 智 能视 频最 重要 的是 如何 在 画面 中截取 有 用 的信息 。 那 么 ，这 就 必 须 首先 定 义 “ 为 有 用 或说 有 价值 的 何 信息” 。如果 一 个 监控 画 面 中没有 任 何 画 面 的变 化 ， 那 么它 是一 个价值 不 高 或没有 必要 立 刻 关注 的画面 。 反 之 ，如 果 画 面有 变 化 就 必须 马 上 被 监视 到 并 进 行 分 析判 断 。 从广 义 上 来说 ，也 可 以把智 能 视 频分 析 定 性 为 基 本 运 算 功 能 ，起 到对 视 频 画 面进 行 分 类 、 比对 或 识 别 的 作 用 。另 一 方 面 ，它 可 以对 画 面 进 行 分 析 ， 对 画质 进行 某 些 优 化 ，提供 更好 的画 质 以供 监 控 人
异 。然 后通 过 差 异 占总 体 画 面 的百 分 比产 生报 警 信 号 。但 采 用这 种 方 式 往往 误 报 率 十分 高 ，因为 画 面
２ 智 能分析技术 的概念及 分类
２ １ 智能分析系统的概念 ．
从 狭 义 上 来说 ，智 能视 频 是 对 视频 画面 进 行分
容易因外界因素而产生细微或大幅度 的变化 ，例如 下雨、日 下的光线变化等外界环境 因素等。因此， 光
２２ 智能分析系统的原理 ．
智 能分 析 系统 最早 的开 发 ，其 应 用 场合 以及 目 的就 是 移 动侦 测 系 统 ，其 原 理 是在 画 面 中用 前 一 帧
AI技术在中职数学教学中的使用
AI技术在中职数学教学中的使用【摘要】AI技术是一种综合性的技术，包括计算机科学、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能控制等多个领域。
AI技术走进课堂，即运用“互联网+”思想，构建的一种智能高效的课堂。
本文以作者的教学实践为基础，对AI技术在教学中创设情境——激发学习兴趣、改变模式——打造互动课堂、提升中职生学习能力——促进合作学习、注重过程——促进多元评价等方面发挥出的明显效果进行了论述，进而对中职数学教学进行更深层次的赋能，为高效课堂提供帮助。
【关键词】AI技术；中职教育；数学一、引言随着时代的发展，我国工业化、信息化和现代化建设不断深入，社会对于高技能人才和高素质劳动者的需求快速上升；同时，职业院校与职业教育作为高技能人才的培养基地，越来越受社会的重视。
怎样才能将信息技术手段更好地与中职数学教学相结合？用AI技术可以提升中职数学教学的效率，达到学生的学科核心素养更深层次的培养目标。
二、中职数学教学中AI技术的使用（一）巧用共享资源，激发学习兴趣学生的情感思维超越了其理性思维，他们对图画、动画、音乐等有着强烈的兴趣。
以网络为基础的“智能课堂”，在情境创设，资源共享等方面具有很大的优势。
在课前，中职数学教师可以将学习资料提前上传至网络学习空间，还可以借助智慧技术，将单调的文字内容转变成可视化的视频等，让学科教学内容变得更加直观、形象，巧妙运用AI技术有效地创设情境，吸引学生的注意力，促进学生提前对基础知识展开学习，为高效的课堂教学打下基础。
（二）提升学习能力，促进合作学习在新课标的指导下指出，中职数学教师要充分发挥学生的主体性，注重培养其协作精神，在协作中共同提高学科能力。
在智能课堂中，教师可以根据学生的日常兴趣和爱好，建立一个“朋友圈”；在此基础上，针对不同的学习水平，将其分成不同的学习小组，使其更好地发挥“小组”的作用。
授课过程中，教师既可以将共同学习任务推送给学生，也可以将特定的学习任务推送给不同的小组。
人工智能是什么人工智能有哪些技术(二)
人工智能是什么人工智能有哪些技术（二）引言概述：人工智能（AI）是一门涉及使计算机拥有与人类智能相似的能力的学科。
在过去几十年中，人工智能技术取得了巨大的进展，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
本文将深入探讨人工智能的技术领域。
正文内容：一、机器学习技术1. 监督学习：通过提供带有标签的数据集来训练模型，以便模型能够预测未来的数据。
2. 无监督学习：对无标签数据进行分析和聚类，以识别数据之间的模式和关联。
3. 增强学习：通过与环境进行交互，逐步优化决策策略，以最大化奖励。
二、自然语言处理技术1. 语音识别：将人类语音转录为文本，并通过机器学习算法进行分析和理解。
2. 机器翻译：使用算法和语言模型将一种语言的文本翻译成另一种语言。
3. 文本分类和情感分析：通过对文本进行分析，自动地将其归类或理解其情感。
三、计算机视觉技术1. 图像识别：通过深度学习和神经网络等方法，识别图像中的对象和场景。
2. 目标检测和跟踪：识别图像中的特定目标，并跟踪其在视频中的运动。
3. 图像生成：使用生成对抗网络（GAN）等技术，生成逼真的图像或视频。
四、专家系统和推理技术1. 专家系统：利用专家的知识和规则，通过逻辑推理来解决特定领域的问题。
2. 推荐系统：根据用户的历史行为和偏好，提供个性化的产品或服务推荐。
3. 逻辑推理：运用推理算法来进行逻辑问题求解或决策制定。
五、人工智能与人机交互技术1. 自然语言处理交互：通过与AI智能助手的对话交流，完成各种任务和问题解答。
2. 人脸识别技术：通过摄像头捕获和分析人脸图像，实现人脸识别和认证。
3. 虚拟现实和增强现实：利用计算机生成的视觉和听觉效果，创造沉浸式的虚拟体验。
总结：人工智能技术涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统与推理以及人机交互等多个领域。
这些技术在各行各业中的应用日益广泛，为人类带来了便利和创新。
随着不断的发展和深入研究，人工智能有望在未来进一步推动科技的发展和社会的进步。
6 视频侦测互动游戏(教学设计)人工智能
6 视频侦测互动游戏：人工智能在教学设计中的应用随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）逐渐融入教育领域，为教学设计带来前所未有的创新与变革。
视频侦测互动游戏作为人工智能在教育中的一个重要应用，不仅提高了学生的学习兴趣，还增强了教育的个性化和互动性。
本文将探讨视频侦测互动游戏在教学设计中的具体应用，并分析其对学生学习成效的影响。
一、视频侦测互动游戏概述视频侦测互动游戏是一种利用计算机视觉技术，通过摄像头捕捉玩家的动作和表情，并将其转化为游戏操作的互动方式。
这种游戏形式充分利用了人工智能技术，使玩家能够在没有物理控制器的情况下，仅凭身体动作和面部表情就能与游戏互动。
这种创新的游戏方式为教育领域带来了新的教学手段和方法。
二、视频侦测互动游戏在教学设计中的应用1. 创设情境，激发兴趣视频侦测互动游戏能够通过创设情境，激发学生的学习兴趣。
教师可以根据教学内容，选择或设计相应的游戏，让学生在游戏中学习知识，提高技能。
例如，在历史课上，教师可以利用视频侦测互动游戏，让学生扮演历史人物，通过完成各种任务，了解历史事件和人物。
2. 实现个性化教学人工智能技术可以根据学生的学习进度、能力和兴趣，为其提供个性化的学习内容和教学策略。
视频侦测互动游戏可以根据学生的表现，自动调整游戏的难度和内容，使每个学生都能在适合自己的环境中学习。
3. 增强课堂互动视频侦测互动游戏能够有效增强课堂互动。
教师可以通过游戏与学生进行互动，了解他们的学习情况，并及时给予反馈。
同时，学生之间也可以通过游戏进行互动，相互学习，共同进步。
4. 培养学生的团队协作能力许多视频侦测互动游戏都需要玩家合作完成任务，这有助于培养学生的团队协作能力。
在游戏中，学生需要学会沟通、协作和分工，这些技能在现实生活中同样具有重要意义。
5. 提高学生的实践能力视频侦测互动游戏能够让学生在虚拟环境中进行实践操作，提高他们的实践能力。
视频分析方案
煤矿AI分析系统建设方案目录第一章前言 (1)第一节建设的背景和必要性 (1)第二节建设目标 (1)第三节设计原则 (1)1、先进性 (1)2、系统稳定性 (2)3、实用性 (2)4、可靠性 (2)5、系统安全性 (2)6、扩充性 (3)7、标准性 (3)8、经济性 (3)第四节设计依据 (4)第二章建设内容 (4)第一节系统结构图 (4)第二节系统功能 (5)1、综合展示 (5)2、传感器移动识别 (5)3、对传感器吹风识别 (5)4、摄像头遮挡、挪动角度识别 (5)5、带标记实时播放 (5)6、摄像头在线、离线检测 (5)7、视频联网接口 (6)8、安全防护认证 (6)9、断点续传 (6)10、时间同步 (6)11、报警管理 (6)12、视频分析报警统计 (6)13、实时视频调阅及历史报警查询 (6)14、信息配置 (7)15、软件授权 (7)第三节设备参数要求 (7)1、矿端“AI分析设备”安装方式 (7)第四节系统特点 (8)第五节矿端设备安装 (8)1、安装范围 (8)2、安设位置要求 (8)第六节设备清单 (9)1. 矿用本安型摄像仪 (9)3.AI训练加数据算法服务器 (11)第三章公司简介 (11)第四章售后服务的保证措施 (12)第一节服务方式 (12)第二节安装调试培训计划 (13)(1) 集中培训 (13)(2) 现场培训 (13)(3) 后续培训 (13)第三节现场服务流程 (14)第四节优惠的后续支持服务 (15)第一章前言第一节建设的背景和必要性为严厉打击煤矿非法违法组织生产行为，加快推进“互联网+监管”应用工作，2023年1月国家矿山安全监察局综贵州局下发专项文件《关于印发加强煤矿瓦斯超限风险防控措施十条的通知》（矿安黔〔2023〕3 号），要求T1、T2甲烷传感器安装高清摄像仪和智能分析设备对传感器移动位置，用风管对传感器吹风等不安全行为进行视频，并报警。
第二节建设目标针对国家矿山安全监察局贵州局下发专项文件《关于印发加强煤矿瓦斯超限风险防控措施十条的通知》要求，建设一套“智能分析”监测系统，在煤矿T1、T2甲烷传感器安装高清摄像仪和智能分析设备等设备，利用智能化视频识别等技术，对传感器移动位置，用风管对传感器吹风等不安全行为进行等视频，及时发现煤矿异常动态，自动生成、推送报警信息，实现全天候远程监测的目标。
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AI智能视频分析技术
编写单位
1、适用范围
安全监控是智慧工地建设的重中
之重。
现如今大多数项目现场都基本实现了视频监控覆盖的要求，但是由于技术的限制，视频监控仍然需要监控人员在后台对画面或录影带进行分析，消耗大量时间、人力、物力，且一旦疏忽很容易产生安全隐患。
而AI 智能视频分析技术脱胎于计算机视觉深度学习，对摄像机实时传递的图像信息自动分析判断，在人为轻微干预甚至无干预操作的情况下便可实现动态场景动态目标的定位、追踪与识别。
可实现人脸考勤、人脸布控、安全帽监测、入侵监测、徘徊监测等多方向的安全监控应用场景。
本技术的应用相比普通的人员监
控大大提升了工作效率，提升了多路视频处理能力，使报警更加及时、监测更加全面。
2、技术架构方案
图2.1技术架构方案
3、关键技术
AI智能视频分析技术架构方案包含以下关键技术内容：
3.1采集前端：前端支持按照标准的视频编码格式及通信协议进行摄像头对接，包括全景相机、高清红外模拟摄像机、高清网络摄像机等，视频图像将通过网络传输至监控中心。
图3.1.1摄像头连线示意图
3.2
网络传输：工地现场可综合考
虑现场复杂环境，选择有线无线两种传输方式，保证各摄像头与监控分析中心网络通畅。
有线方式还可根据摄像头部署规模及监测场景复杂度等要
求选择内网专线或互联网云部署两种方式。
3.3处理与存储：采用市面常见DVS、DVR、NVR及流媒体服务器等各种设备，对视频画面进行处理、存储及高性能输入输出等操作，保障整体运行稳定性。
3.4视频分析中心：以目标检测、目标识别、目标追踪、行为分析、人脸识别五个个基础智能化计算机视觉算法为底层基础，为数据应用场景提供技术支撑。
图3.4.1目标追踪算法示意图
图3.4.2人脸识别算法示意图
3.5功能场景拓展：结合智慧工地的安全监控落地场景，针对性的设置了包含人脸考勤、人脸布控、安全帽监测、入侵监测、徘徊监测、烟火报警、人员跌倒监测等十余种应用方向，为建设施工提供周全防护。
4、实施要点
4.1 摄像头安装选型要点
4.1.1镜头焦距控制
通常监控画面分析时用于稳定探
测和追踪的目标像素值为100Pixels，根据监控区域的距离就能通过如图
4.1.1所示的镜头成像几何关系进行
计算，得出所需镜头的焦距。
因此为保证视频分析画面的清晰度与准确性，摄像头需要支持自动对焦功能，且必要情况下关闭摄像头自动背光设置。
图4.1.1镜头成像几何关系
4.1.2摄像头安装位置及设置优化
安装过程中摄像机的朝向应避免正对光源，并禁用自动光圈功能，同时需要在白天及夜晚两种光照环境下确认拍摄效果，以保证均不同时段分析结果的均衡化。
当夜晚及低照度的条件下使用摄像头时应避免与照明设备距离过近，且考虑到此环境下快门速度会自动降低，需要及时此屏蔽该功能项。
摄像头在工作过程中不可避免的会因为安装问题产生抖动，需要安装摄像头的同时启用防抖功能以减少误报。
4.1.3摄像头选型参数要求
常见摄像头选型基本围绕枪机、半球、统计、球机四种中进行。
其中枪机常用于光照条件较好的定点监控；半球常用于室内外吊顶定点监控、筒机多用于区域和捐精定点监控；球机适合于大环境大范围监控。
因摄像头防护等级存在差异，室外机选型通常需满足IP66级别防护，因此室内用机不可直接安装于室外环境。
4.1.4常见摄像头规格型要求
为保证拍摄画面质量与视频分析效果，在此对较为常见的枪型摄像头与球型摄像头提出规格要求，具体要求见表4-1-4。
表4-1-4常见摄像头参数要求
4.1.5供电控制部分避雷接地措施
前端监控的防雷接地主要从以下
三个方面进行：直击雷防护、供电设
施的雷击电磁脉冲防护、均压等电位连接技术。
4.2摄像头安装点位及型号推荐
根据工地常见安防区域要求列举了五项常用区域的设备推荐选型，具体内容如表4-2所示。
表4-2常见区域设备选型
4.2.1 工地出入口摄像机
工地是人员出入的场所，需在每个门口设置监控点，实时监控进出人员和货物，安装摄像机时需考虑夜晚的光线很差，并且要求每监控点要看清楚进出人员的样貌等。
可设计固定红外枪形高清摄像机，实时记录出入人员信息。
红外摄像机负责24小时监控整个场景。
4.2.2建筑材料堆放处监控摄像机
建筑材料堆一般零散放置很多材料，经常发生被偷盗现象，可设计在材料堆放置红外高清枪型摄像机，24 小时监控材料的取用与还回，避免偷盗事件发生，和当发生偷盗行为时高清摄像机清晰的画面为破案提供证据，保证施工利益。
图4.2.2建筑材料堆放处监控
4.2.3材料加工区监控摄像机
目前工地大部分采用自行加工的方式来加工钢筋，所以对于材料的切割机操作区就需要专门的监控设施来监控施工期间的相关操作人员是否按照相关规定进行规范操作。
4.2.4塔吊上方智能球机
塔吊是整个工地的制高点，可以俯瞰整个工地现场的作业情况，如图4.2.4所示。
通过部署高清网络球机，管理者在
办公室内即可控制球机转动，通过变焦变倍即可看清塔吊操作台的作业情况，以及工地施工安全全景，最大化区域的展开安全监控分析。
图4.2.4塔吊球机安装示意图
4.2.
5.围墙位置智能球机
在工地的四面围墙上，根据约每50米的间隔，布设一台高清网络球机，该网络球机，在建设初期可对工地内的开工情况进行实时巡视;在建设中后期，主体建筑建起后，兼做转为周界监控和周界报警防范使用，对可疑人员翻墙或跨区域会产生报警，并及时在平台端弹出相应报警画面，保证可疑人员入侵和工地安全。
4.3视频存储处理转发设备要求
此处以NVR设备（如图4.3所示）为例介绍具体实施要点。
4.3.1基本要求
NVR视频监控网络存储设备需要能满足大规模监控系统中视频，尤其是多发并发视频信息长期存储的需要而开发的，应具备iSCSI、SATA存储标准等先进技术，包含专业的企业级磁盘、功能强大的存储管理软件以及模块化结构，才能实现快速、简便和动态响应不断变化的容量和性能要求。
图4.3一种常见NVR设备
4.3.2其他要求
支持外网流媒体转发功能；支持远程查阅、下载录像资料；至少包含2
个千兆网络端口，支持万兆网卡；支持冗余的多路径数据传输；建议采用四核CPU，提供更大网络吞吐能力以及更佳网络容错性；支持环境性能监控，包括硬盘容量、温度监控，风扇监控，电源检测等；可实现不间断数据读写保证；方便轻松的做到备份（恢复）文档、操作系统、数据库等，支持不同的用户权限设置，支持管理介质服务器。
4.4网络建设要求
4.4.1技术先进性要求
建议采用全光纤、5G、、Wi-Fi 6等技术来设计监控网络，新一代网络
技术往往能提供更高的性能，而且有更长的产品生命周期，便于维护。
传统的设计方法是按核心层、汇聚层、接入层分级设计，但是随着网络管理技术的进步和发展，网络设计向扁平型方向发展，采用核心、接入层设计。
如图4.4.1所示。
图4.4.1扁平化网络设计思路
4.4.2灵活性要求
建议按照模块化、结构化、可配置化的原则进行网络结构与服务器硬件架设，便于今后扩容和升级。
4.4.3安全性要求
针对网络安全隐患，应建立多种安全措施及备用线路保障安全。
如网络带宽考虑时可根据现场视频监控点位计算。
可查看图4.4.3了解带宽大小。
图4.4.3视频码率与带宽对比
例如：有2路监控设备，上传6M
码流，那就是2×6=16M,带宽利用率能达到100%要冗余20%-30%的带宽，一共20M带宽左右，这种情况建议拉30M 上线带宽的宽带。
5、效益分析
AI智能视频分析技术凭借摄像机
提供的高质量视频画面，结合强大的多种类视频分析算法，专为智慧工地安防监控场景设计，进行了深度优化学习，具备了比人脑更精准有效的的安防监控能力。
在人脸模糊、大角度、人脸目标小等各类复杂场景下也均能够获得更高的识别准确率，使得具备智能化识别的智慧工地系统对环境的适应性更好，能够广泛运用到各类项目建设环境中去。
可以基于人脸考勤、
人脸布控、安全帽监测、入侵监测、
徘徊监测、烟火报警、人员跌倒监测、离岗睡岗监测、人员聚集监测、周界入侵监测、区域入侵监测、物品看守、AB线监测、打电话监测等十余种场景进行应用，预计可以为工地节约 70% 以上的安全检查人员，报警速度可提高 3-5 倍，大大降低安全事故发生概率，有望实现“0伤亡”建筑工地。
6、应用案例
公司名称：中建八局XX公司
工程名称：XXXX
工程概况：XXXX
应用效果：在施工建设过程中，分别在施工区域、生活区域、办公区域、周界环境安装了对应摄像头进行智能化视频分析，在为期XX月(年)的建设周期中，共计发现未佩戴安全帽行为XXX人次，周界入侵报告XXX起，人员跌倒事件XXX起等，共计为项目组提前发现并报警情况超过XXX件，稳定的保障了项目顺利建设施工，为本次项目的成功完成打下了坚实的安全基础。
成果展示：
图6.1人员徘徊检测效果
图6.2周界入侵检测效果
图6.3安全帽佩戴检测效果
图6.4人员跌倒检测效果。