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
Gartner预测,到2030年所有IT工作都将涉及AI技术的使用,这与目前81%的IT工作不使用AI形成鲜明对比。届时25%的IT工作将完全由机器人执行,75%由人类在AI辅助下完成。尽管AI将取代部分入门级IT职位,但Gartner认为不会出现大规模失业潮,目前仅1%的失业由AI造成。研究显示65%的公司在AI投资上亏损,而世界经济论坛预计AI到2030年创造的就业机会将比消除的多7800万个。
谷歌DeepMind团队开发的GraphCast是一个革命性的AI天气预测模型,能够在不到一分钟内完成10天全球天气预报,准确性超越传统方法90%的指标。该模型采用图神经网络技术,通过学习40年历史数据掌握天气变化规律,在极端天气预测方面表现卓越,能耗仅为传统方法的千分之一,为气象学领域带来了效率和精度的双重突破。
人工智能正从软件故事转向AI工厂基础,芯片、数据管道和网络协同工作形成数字化生产系统。这种新兴模式重新定义了性能衡量标准和跨行业价值创造方式。AI工厂将定制半导体、低延迟结构和大规模数据仪器整合为实时反馈循环,产生竞争优势。博通、英伟达和IBM正在引领这一转变,通过长期定制芯片合同和企业遥测技术,将传统体验转化为活跃的数字生态系统。
韩国成均馆大学研究团队开发了首个机器遗忘可视化评估系统Unlearning Comparator,解决了AI"选择性失忆"技术缺乏标准化评估的问题。系统通过直观界面帮助研究人员深入比较不同遗忘方法,并基于分析洞察开发出性能优异的引导遗忘新方法,为构建更负责任的AI系统提供重要工具支持。