行业前瞻

高速公路服务区为满足长途车辆快速补电需求，大量采用了直流快充桩，通过充电桩运营管理平台，可实时掌握充电桩运行状况和故障情况，实现对充电桩、停车位、供配电系统进行远程监控。

基于EasyCVR平台的存储能力，视频监控数据被集中存储在云端，而不是分散在各个门店的本地存储设备中，这有助于提高数据的安全性和可靠性，同时降低了各个门店的存储成本。

AI烟火检测算法是安防领域中一种重要的技术手段，它可以有效地检测和预防火灾等危险情况。在安防场景中，烟火检测算法可以应用于多个领域，如森林防火、商场楼宇、工厂工地、校园、社区、仓库等场景中。

JT808协议支持全球卫星导航系统（GPS）定位，可实现车辆的实时定位和轨迹记录；支持多种数据格式的传输，包括文本、图片、语音等，使监控中心能够获取更丰富的信息。

在接口中添加fmp4路由FMp4Handle()，并代理到内核中去拉流，在获取流通道的同时，添加上播放协议fmp4，并判断是否开放播放协议。

随着互联网的发展，视频监控系统逐渐与网络集成。网络摄像机能够通过互联网实现远程监控，并支持更灵活的布局。这一时期还涌现出了基于IP（Internet Protocol）的视频监控系统。

视频监控技术的发展经历了从模拟到数字、网络化、高清、智能和云端的演进，使得监控系统越来越智能、高效和便捷，并在各种领域发挥着重要的作用，比如工地、工厂、安防、城市管理、智慧交通、家居安防等。

ChatGPT和类似的技术让外行人也能接触到人工智能，生成式AI以前所未有的速度从小众走向主流。在大家都普遍认为AI存在着能力局限性的情况下，那么2024年，人工智能又将迎来怎样的发展与变化？

无人机技术可以通过高分辨率的遥感影像和实时视频传输，提供准确的地形地貌信息，以及地质构造、地层岩性、水文地质等关键信息。这些信息对于灾害易发区的监测和预警具有重要意义。

传统的视频检索往往基于手动标注和关键词搜索，效率低下。而视频智能化可以通过分析视频内容，提取视觉特征、人物识别等，实现视频内容的自动化理解和标注，帮助用户更快速、准确地搜索需要的视频片段。

通过边缘设备上的人脸识别算法，可以实时地从监控画面中提取人脸特征并进行比对识别。这种技术可以应用于人员进出监控区域的管理，比如识别陌生人或警示被列入黑名单的人员。

边缘计算技术的应用意义在于提高响应速度、保护数据隐私、减轻带宽压力、提高系统可靠性以及适应物联网和大规模部署的需求，它的实时性和低延迟特点，可以实现更快速、即时的响应。

随着5G、大数据、物联网、人工智能、云计算、边缘计算等新兴技术的快速发展，无人机与AI智能技术的融合应用，结合GIS基础数据等，已经逐渐在各个领域应用落地。

检测视频数据中的目标最常见的算法包括MaskR-CNN、YOLOv3、YOLOR和YOLOv7。它们可以使用收集的视频数据进行自定义训练，也可以在MSCOCO等大型图像数据集上进行预训练。

就人工智能而言，2023年是作为生成式人工智能基础的大型语言模型(LLM)强行进入公众视野的一年。生成式人工智能在2023年占据了新闻头条和舆论焦点。

到2025年，超过55%的深度神经网络（DNNs）进行的所有数据分析将发生在边缘系统。边缘AI摄像头的最大优势在于视频分析发生在现场，能够更快地提供见解，促进关键场景下的实时决策。

AI算法中台的后端智能分析，可以集中管理和灵活调配算力算法资源，一般都是采用平台化管理模式，这种方式有其独特的优势，比如后端分析模式方便排除故障，并可以有效地解决存储容量的压力。

随着科技的快速发展和全球贸易的蓬勃发展，智慧物流成为了现代物流业的重要发展方向。智慧物流通过引入先进的信息技术，实现了物流过程的自动化、智能化和信息化，从而提高了物流效率和准确性。

大数据技术则可以通过对海量数据的处理与分析，挖掘数据中具有价值的信息，并形成可视化结果呈现，辅助人类决策。

处理后的图像数据通过EasyCVR平台进行存储在硬盘或网络之中，以备后续检索或回放。通过云存储、视频集中存储管理等手段，实现视频资源的鉴权管理、按需调阅、全网分发。