界面可以十分 方便、简单的实现对被集成的各个子系统的监视、控制、结算和管理。 （10）标准性 系统的标准化程度越高、开放性越好，则系统的生命周期越长。控制协议、 传输协议、接口协议、视音频编解码、视音频文件格式等需要符合相关国家标 准或行业标准的规定。 2.2 设计标准 系统的建设依据国家相关法律规章、国家和行业相关标准、相关研究成果 等资料进行规划设计，具体如下： （1）智能建筑设计方面 化、网络化、智能化”的视频图像监控系统，满足用户在视频图像业务应用中日 益迫切的需求。本方案主要实现以下目标： 建成统一的中心管理平台：通过管理平台实现全网统一的视频资源管理， 对前端摄像机、编码器、解码器、控制器等设备进行统一管理，实现远程参数 配置与远程控制等；通过管理平台实现全网统一的用户和权限管理，满足系统 多用户的监控、管理需求，真正做到“坐阵于中心，掌控千里之外”。 实现系统高清化 持存储的灵活扩展，可满足海量高清视频数据的存储需求。 （3）高清视频传输与交换 视频综合平台支持高清视频信号的输入与输出，具备强大的 H.265 硬解码 能力，并能够在视频综合平台内部实现高清视频的转换与交换，消除了传统的 多台解码器与拼控器之间的传输瓶颈。 （4）更完善的场景覆盖 方案借鉴成熟的“圈线面点”安防布建模型，构建多角度、多层次的立体化综 合安防体系，场景覆盖更完善，

信号和视频会议 信号输出 1、类型：输入或输出角色自定义； 2、显示：POWER/LAN/WORK 状态 LED 指示； 3、图像处理：H.264/H.265 视频编解码算法； 4、支持最大 4K@30fps 编解码处理； 5、支持图像拼接处理，单屏开窗数量≥16； 6、视频输入：HDMI V1.4b 接口，支持最大 4K@30 输入，支持环通输 出； 7、视频输出：HDMI V2 分布式坐席管理输入节点 1、类型：输入/KVM 一体化。 2、显示：READY/ERROR/ENCODE/DECODE/网络 LED 状态指示。 3、图像处理： ①H.265 视频编解码算法，向下兼容； ②支持最大 4K@30fps 编解码处理； ③支持图像拼接处理，单屏开窗数量 16。 福州溪源溪小流域（溪源水库）数字孪生建设项目技术规范书 25 序号 设备名称 技术指标及相关要求 4、视频接口：HDMIV1 分布式坐席管理输出节点 1、类型：输出/KVM 一体化。 2、显示：READY/ERROR/ENCODE/DECODE/网络 LED 状态指示。 3、图像处理： ①H.265 视频编解码算法，向下兼容； ②支持最大 4K@30fps 解码处理； ③支持图像拼接处理，单屏开窗数量 16。 4、视频输出：HDMIV2.0 接 口，支持最大 4K@60Hz 输出，自定义分辨率。 5、音频接口：平衡式立体声凤凰端子，HDMI

DAEDNN 网络 深度自 动 编 码 器 通 过 改 变 原 始 自 动 编 码 器 (AutoEnＧ coder,AE)的网络结构来生成 DAE 网络.与 AE 网络相比, DAE网络在编码器和解码器中都有更多的隐藏层,这可以有 效地提高 DAE 的 学 习 能 力,同 时 也 使 得 它 更 有 利 于 特 征 学习. 深度神经网络因其准确性和高效性的特点,而被用于网 络安全态势评估 DAE算法流程 Input:原始数据集 Output:重构后的低维数据集 １．配置编码器、解码器中的隐藏层数,并根据数据集中的特征数配置 编码器输入层接口数量. ２．将预处理数据集输入编码器,并将数据集中的全部特征映射至编码 器隐藏层所对应的各个特征表达之中. ３．这些表征同时也作为解码器的输入,解码器试图将表征重构回原始 输入. ４．通过损失函数比较重构输入数据和原始输入数据,计算损失并使用 计算损失并使用 反向传播算法更新网络权重. ５．重复步骤１－步骤３,直到损失收敛,DAE 网络学习到数据中的所 有表征. ６．解码器输出数据,输出数据拥有输入数据的所有主要特征,能够表 示输入数据,但输出数据的特征维度较输入数据低. End DNN 算法分类函数如下: １)本文所使 用 的 二 分 类 激 活 函 数 为 sigmoid函 数,该 函 数的输出结果在区间[０,１]内.在本模型中

房主要部署视频存储、中心管理服务器（安装平台软件）以及核心交换机，控 制中心部署解码拼控设备、显示大屏以及用户终端。 对于大型项目，监控中心可采用 CVR 或云存储等主流存储模式对高清视频 图像进行存储。小型项目或需要前端分布式存储的场景也可以采用 NVR 方式， 解决数据落地问题。用户根据实际需要选择不同的存储方式。 监控中心采用视频综合平台完成视频的解码、拼接，上墙等应用。通过部 署 LCD、LED 大屏用来将视频进行上墙显示。 智慧通行解决方案 该系统简单易用，体现在易部署、易操作、易管理、易维护方面，具体如 下：  易部署 方案使用系统级产品视频综合平台，通过其模块化、集成化的设计理念， 单台设备即可实现编解码、拼控等功能，缩短了系统调试周期。  易操作 视频监控设备更新、升级可以在平台界面远程控制完成，并支持批量处理。 IPC 枪机支持背焦自动调节功能，可通过摄像机上的 ABF 按钮或者客户端/IE 3.3.1.3.2 网络传输设计 网络的整体设计不仅关系到整个网络系统的性能，还涉及到未来网络系统 如何有效地与新技术接轨以及系统的平滑升级等问题。本系统立足于满足高清 视频接入、转发、存储、解码等需求，同时选择适合的有发展前途的网络技术， 充分满足未来五年监控系统业务的需求。 目前，在高清监控系统中最常用的传输介质是双绞线、光纤等方式。双绞 线的传输距离在 100 米内，超过 100

rectshow体系，视频直接从设备中读取，内存映 射，提高传输效率；使用视频处理专用芯片高速DSP、 FPGA等完成视频处理以保证数据分析的完整和实时 性。在编解码过程中，分别选用Xvi d Encoder和Xvi d Decoder作为视频编码器和解码器，遵循MPEG标准， 具有编码速度快、压缩率大、质量损失小的特点。 服务等 物联网智能终端的接入、协议 适配以及网络互联，形成餐饮 行业智能终端的接入控制网关

数据实时可视 阶段二： 诊断预警 阶段三： 智能决策 A 血 业务人员 管理者 数据科学家 IT 开发人员 数据消费的不同用户类型 自愈 系统自我控制解决问题。 人工判断和采取措施 中台数据消费解码：包含不同层次和阶段的数字化运营 • 智能分析问题根因 • 洞察趋势推荐方案 • 支持客观精准决策 数字化运营的不同层次 数字化运营的不同阶段 • 提前感知业务问 题 • 自动预警潜在风

防应 急指挥调度 视频监控中心：系统概述 数字网络视频监控，可通过手机 APP 查看电子地图、播放实时视频和录像回放，并接收和处理监控报警，为园区提供全方面的 安全监控保障。 开关 云镜 解码器 摄像头及 云台 摄像枪 车辆行驶记录仪 阵列存储柜 IP Camera DVS 定位 服务器 调度 服务器 网络管 理 流媒体 服务器 存储 服务器 报警 联动 数据库 服务器

条码阅读器负责解码和数据交换。建 议用二维码替代一维码做标签，因为 二维码在可表示内容方面优于一维码  应用 此技术集光、机、电和计算机技术为 一体，将数据进行自动采集并输入控 制系统  组成 两个部分组成，嵌入到设备中的读写 单元和嵌入到物料中的载码体 （ TAG ）  原理及应用 载码体进入磁场后，可接受读写单元 发出的射频信号发送存储在芯片的产 品信息，信息被解码后送至控制系统 前装车载通讯设备 Telematics 统一的数据存储 与保险商合作使用数据 保险定损数据库内容 整车数据库、配件数据库、在保险 车辆数据库、保险定损配件数据库、 维修工时数据库、 VIN 解码数据库、 保险工时数据库、以及同质化配件 数据库 车主驾驶状况数据库 • 汽车行驶里程数据 • 车主习惯如猛踩刹车，加速，怠 速，空档滑行，档位起步，驾驶 时间等行为。平台计算驾驶习惯 整体得分

形态。大幅降低部署与运维成本，解决传统录播 “设 备复杂、成本高昂” 的痛点，适配院校规模化改造需 求。 智能驱动，课堂视频内容的AI自动处理 方案基于课表自动触发录制，通过智能摄像头与音视 频硬编解码技术，同步捕捉教师授课、学生互动、教 学课件三路画面，结合AI技术，覆盖录制、分析、应 用的全环节。课堂内容不仅能按知识点切分视频片段， 还可以根据授课内容自动生成课程知识图谱，并为学 生推 警推送等教学管理场景应用。提升现有设备的利用率， 大大降低学校的重复投入。 “云-边-端”协同技术架构 智能驱动，课堂视频内容的AI自动处理 方案基于课表自动触发录制，通过智能摄像头与音视频硬编解码技术，同步捕捉教师授课、学生互动、教学课件 三路画面，结合AI技术，覆盖录制、分析、应用的全环节。 课堂内容不仅能按知识点切分视频片段，还可以根据授课内容自动生成课程知识图谱，并为学生推荐个性化学习 专业级AI音视频处理系统 壁挂智核搭载专业级AI音视频处理系统，采用1+3多摄 协同架构（1颗4800万像素超广角主摄实现全局精准采 集，3颗超清AI人脸识别辅助摄像机支持过程化细节分 析），支持8K超清编解码，双路协同实现课堂教学全 景与细节的双重智能捕捉。 音频系统层面，壁挂智核搭载独立智能音频处理器与 60W大功率音箱，集成多模态AI降噪算法，实现录播 拾音与无线扩声一体化设计——专业级硬件与AI深度

表中要慎用 M:1 关系。 (7) 原则 7、存储报告标记和过滤维度表中的范围值 更重要的是，编码和关联的解码及用于标记和查询过滤的描述符应该被捕获到 维度表中，避免在事实表中存储神秘的编码字段或庞大的描述符字段，同样，不要只 在维度表中存储编码，假定用户不需要描述性的解码，或它们将在数据应用中得到解 决。如果它是一个行/列标记或下拉菜单过滤器，那么它应该当作一个维度属性处理。