解
决
方
案
目录
前言 (3)
1 系统概述 (4)
2 系统架构 (5)
3 系统功能 (6)
4 无证摊贩监测子系统 (14)
5 出店经营监测子系统 (14)
106581546 违章停车监测子系统 (15)
8 视频监控部署 (17)
前言
智能视频分析系统的架构设计主要基于三层架构：即前端设备接入层、媒体处理层和用户表示层。前端接入层主要由视频采集单元、编码单元、智能分析单元、报警单元等组成，主要负责对前端视频信息、报警信息进行获取，同时通过智能分析单元和编码单元进行信息处理，最终接入业务中心；媒体处理层由中心业务平台、媒体处理分发和网络存储单元组成，主要实现业务处理控制、视频音频传送、存储以及系统管理；作为整个智能视频分析监控的核心，中心业务平台实现了用户和前端设备的接入认证、设备综合管理、媒体分发转发及业务功能控制等功能，网络存储单元则需要实现网络媒体数据的数字化录像、存储、检索、回放以及管理。根据智慧城管应用场景，结合城管碰到的一些问题，智慧城管视频智能视频分析主要面向门前三包、重点部位等区域。城管人员就可以随时掌握着违章者的行踪，并在事发之前进行预防和控制，把危害降到最低。同时将录像资料保存下来，作为处罚的依据。恐龙模型仿真
1 系统概述
通过统一建设前端视频智慧监控减少城管监管盲区死角，促进城管部分工作前置处理和可视化监管，实现综合协同管理效率最大化。结合区县各街道（镇）和社区（村、居）实际管理需求，对重要路段、市场经营场所监管难点、盲点区域固定点进行有线监控。
针对温州***区实际情况需求，本次将新增监控点位81个，其中高清球机30个、高清机35个、违停检测球16个。硼硅酸盐玻璃
深度学习算法源于科学家对于人脑的信息分析过程研究。以人脑处理图像为例，人分析一张图像，首先通过视网膜进行成像，将画面转换成像素，然后依次通过V1-V2-V4最后到AIT层，形成对图像内容的理解。分析的过程逐渐复杂。
相对传统基于图像处理的方法，基于机器学习的视频数据处理与视频内容分析技术，能够通过自学习训练自行生
成逻辑关系式或算法，对场景内目标进行自动识别，相比人工进行逻辑关系式或算法设计的传统方式，机器学习方式能够大幅提高分析及处理的准确率，成为一种革命性的创新。
随着视频深度学习技术的不断成熟，目前在车辆、人脸、行为等方向取得较大进展，城市管理也爆发了通过视频自动识别发现违章行为的需求，以机器换人提升城市管理的水平和效率。
拖曳声纳
城管深度学习处理过程图
2 系统架构
视频监控系统的架构如下：
视频监控系统架构示意图
3 系统功能
●视频采集
为满足中心实时视频预览和存储录像回放查看的要求，前端视频监控系统应具备如下功能：
能够采集和传输不同分辨率下的昼夜实时视频；
支持视频的亮度、对比度、饱和度等参数的动态调节；
●实时监控
通过C/S客户端和WEB浏览器，可以单画面或多画面显示实时视频图像，支持多种规格画面的组合显示方式。
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●视频分发
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