随着发改高技[2015]996号文件《关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》提出“立体化社会治安防控体系建设发展”的要求,建设“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的视频联网体系成为公安视频监控发展的新方向。
视频监控作为社会管理的基石,随着社会安防管理需求的不断提升,特别是智能化时代视频数据与警务大数据的碰撞、比对,对视频数据需求量激增,视频监控数量成指数级增加,视频监控接入网络则面临新的需求和挑战。传统视频监控安装场景复杂,需要大量的人力进行调测;网络终端基本安装在室外,长期处于日晒、雨淋、雷击、高温的环境中,设备易损坏;同时室外缺乏监管,非法接入、视频窃取、专网入侵、视频泄露等威胁无处不在;海量的终端接入,全网维护工作量大,同时摄像头更加高清化,带来的网络带宽需求也越来越大。难安装、易损坏、不安全、难维护等问题,成为阻碍视频监控全面云化的主要瓶颈。
为满足以数据为中心、构建开放共享、高效智能的视频云、实现“一网、一云、一池、一平台”的架构需求,华为在视频监控前端接入网络推出了易安装、高可靠、高安全、易维护、大带宽的POL视频监控接入解决方案,有效突破视频监控网络瓶颈,推动视频监控高清化、智能化发展。
1易安装:
针对各种复杂场景使用需求,华为提供了不同的产品形态来进行满足。针对无法安装网络箱的场景,华为一体机ONU(MA5694S),可直接放置室外起到防尘防水功能;华为还提供了体贴入微的系列化Unisite室外柜,AC/DC电源接入,线束一站式交付和无线接口的ONU设备,保证视频监控即使在没有有线资源,挖沟布线困难的情况下,视频流能正常传送。同时支持光路开通自动化闭环管理,缩短90%开通时间,全网设备支持即插即用,业务自动开通功能,免去人工调测工作。
1高可靠:
为了降低前端接入设备的损坏率,华为根据室外安装场景进行细分,针对一般场景,华为工业级ONU(MA5671铁盒)可以满足-40 ℃ ~55℃宽温需求,抗6KV雷击,同时提供POE供电;而针对极端天气,华为增强型ONU(MA5621)可以满足-40 ℃ ~85℃的超宽温及防雷设计。
1高安全:
华为POL解决方案采用无源光网络传输,做到端到端冗余保护,线路侧采用Type B/Type C双归属保护,保证网络可靠性;前端采取802.1x认证和MAC地址绑定技术,防止前端摄像头非法更换,保障视频流可靠安全。
1易维护:
全网集中式控制,实现统一网管端到端运维管理,告警实时监测,承载网端到端检测,快速故障定责。多重故障诊断手段,维护更加智能:L1层采用eOTDR诊断主干光纤及分支光纤问题,高精度定责;L2层采用Y.1731进行接入段的连通性及性能故障定责,包含丢包、时延、抖动侦测;L3层采用IF-FPM进行连通性及性能故障定责。
1大带宽:
华为POL采用GPON技术,OLT设备单PON口上行带宽1.25G,下行2.5G,单台OLT设备可支撑8000多路前端摄像头的接入;华为PON网络采用QOS技术保障多业务质量,采用CBR(上行支持不同类型T-CONT)技术保障视频监控带宽,提高视频监控业务视频流质量。华为PON网络还支持10G PON/40GPON/100G PON平滑演进,满足海量带宽需求。
目前,华为POL视频监控接入解决方案已经在全球40多个国家得到广泛应用,如上海公安、贵州六盘水平安城市、成都双流机场等超大规模局点项目,产品安装、开通、维护便捷,工作稳定,得到各方一致认可。在公安视频监智能化发展的今天,华为POL视频监控接入解决方案将全面助力视频监控迈入云化时代。
好文章,需要你的鼓励
据报道,苹果公司高管已就收购Perplexity AI展开内部讨论。这家总部位于旧金山的公司运营着一款由人工智能驱动的消费者搜索引擎,能够生成自然语言回复而非传统网页列表。Perplexity在最近融资中获得140亿美元估值,月活跃用户超过1500万,每月查询量增长20%。苹果企业发展副总裁已与多位高管讨论此收购想法。
清华大学团队开发了CAMS智能框架,这是首个将城市知识大模型与智能体技术结合的人类移动模拟系统。该系统仅需用户基本信息就能在真实城市中生成逼真的日常轨迹,通过三个核心模块实现了个体行为模式提取、城市空间知识生成和轨迹优化。实验表明CAMS在多项指标上显著优于现有方法,为城市规划、交通管理等领域提供了强大工具。
数据中心防护涂层正成为应对能耗上升和温室气体排放的关键解决方案。随着行业快速扩张带来环境挑战,这些创新涂层技术为平衡数字化增长与环境责任提供重要工具。专业涂层可延长设施寿命、降低维护成本,同时通过隔热涂层、反射涂层等技术优化能效,减少冷却系统负担。未来涂层将与被动冷却技术结合,支持可持续发展目标实现。
MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法:那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片,竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据,不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录,还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。