物联网技术边缘的智能监控分析技术

连接点分析的技术性和大多数成像仪的改进有利于解决物联网技术中视频采集和应用的难题。另外，大部分成像仪的饱和度由于本身的特性与色度无关，有利于减少返回光或光源的突变。一般来说，连接点分析技术和大部分成像仪的应用可以显著提升物联网技术行业的视频应用，这也是ADI企业与ADIS1700x控制模块产品共同发布的方式。

大部分可视化和连接点分析组合。

连接点分析和大部分成像仪的应用，可以提高视频捕捉在物联网中的应用。视频捕捉试图利用日常世界中丰富多彩的信息资源有很多原因。面部识别包括日常监管，但大多侧重于预测分析和行为分析。该应用中收集的信息内容可以根据云计算技术在更高层次上解决。众所周知，深度求解有其局限性，根据构图中的提升连接点和大部分成像器的分析，可以在很多方面进行改进。

根据组合中提升连接点的分析，可以缓解与云的通信，提高数据的统计分析。AD571JD云计算技术的网络带宽需求比连接点分析少两个(如果不是三个)数量级。因此，连接点分析的数学计算要求较低，可以减少延迟时间。人口密集的销售市场，交通无序的区域，大城市的地下停车场，都是自然环境交织的区域，可以通过连接点分析进行测试，进行预测分析和行为分析。云端对这种自然环境的先进解决方案，有利于制定业务流程对策，疏通交通流，提高政府部门管理的地下停车场的效率。众所周知，在传感器连接点选择低端手机软件，而不是实施云分析，可以改善这种场景下的延迟时间、网络带宽、安全性和功能损失。

除了在连接点完成智能系统之外，对构图中的大部分成像仪进行升级，对于传统成像仪不符合要求的行业也有优势，从而提升系统功能。除了减少对色度转换的依赖，大多数成像器还显示更高的图像处理采样率。比如在暗影、回光、光源突变、负片色情场景中，大部分成像器的主要性能都优于传统成像器。在视频应用中，对这个难题的处理有利于捕捉数据和信息，进而提高连接点的逻辑思维能力。根据 数据信息捕获能力的增强，所有视频捕获应用都可以得到显著提高。

连接点分析的技术性和大多数成像仪的改进有利于解决物联网技术中视频采集和应用的难题。安全性、决策延迟时间、数据信息网络带宽和数学计算是物联网应用中一些常见的工程项目难点。这种出行问题可以根据传输数据的减少而大大减少，这也是连接点分析对物联网应用有吸引力的原因。在视频采集的应用中，有限的饱和度和色度相关性是必须同时处理的难点。大部分成像仪对于视频采集和应用都很重要，基本可以处理这个难点。总的来说，连接点分析技术和大部分成像仪的应用可以提高物联网技术中视频捕捉的应用。

智能边缘。

根据基于估计的视觉效果解决问题的数据信息，可以将精确的测量数据快速交换成适中的姿态，而无需将所有数据信息或少量数据信息传输给云主机。快速分析视频数据信息，而不是传输到云端，可以在本地做出管理决策，从而提高系统软件的延迟时间。通过减少具有阻塞风险的数据信息的传输，不仅可以显著减少管理决策的延迟时间，还可以提高安全系数。

只有最有价值的信息内容必须传输到连接点以外的云中，以便进行预测分析或个人行为解决方案。改进后的数据信息分区可以充分利用云的使用价值，因为一般不使用全网络带宽的 视频采集帧。在固定监控摄像头上，帧与帧之间的能见度数据信息大多是数据格式，可以在连接点进行过滤。边缘连接点视频捕获可以显示各种过滤解释，以区分各种估计的目标类型:汽车、卡车、自行车、人类和动物。这种提取的实际操作减少了云主机所需的数据信息网络带宽和相关的数学计算，但如果对中下游推送的全帧率视频数据信息进行分析，会占用大量的数据信息网络带宽和数学计算。与云计算技术相比，这种网络带宽降低可以完成两三个数量级的提升，是连接点分析技术完成的重要特征提升。

大部分成像。

按照大部分成像仪替代的技术，可以处理与传统成像仪相关的难题，进一步提高视频采集的应用。传统的成像器大多都是线性成像器，利用定义形成的工作电压作为光的线性函数，但这种定义会造成有限的饱和。线性成像器还使用均匀的曝光相位差来限制其采样速率相对于帧速率范围内的像素快门速度。最后，传统成像仪的饱和度在于色度，这可能会导致与返回光相关的饱和度问题。根据换成大部分成像器可以消除这种常见问题的事实，大部分成像器使用定义形成的工作电压作为光的对数函数。请参考图1、图2和图3，了解传统成像仪和大多数成像仪的区别。

图1. 传统的图像曝光。

图2. ADIS17002对数图像曝光。

图3. 使用内置边缘检测技术的ADIS17002对数图像曝光。

一些传统的成像器正在努力处理饱和度问题，这些问题阻止客户从各个方向捕获他们的总体目标自然环境数据信息。这个饱和问题来自于每一个定义中形成的工作电压的线性特性。线性成像清晰度中形成的工作电压与直射光的量子数正相关；因此，与大多数成像相比，其采样率是有限的。降低与该线性成像仪相关的饱和度意味着降低采样速率。饱和度降低会对物联网应用中传感器连接点的分析造成不良危害，最终危及系统软件的整体特性。大多数成像器显示更一般的色度等级范围，因此增加了由大多数成像器形成的清晰度工作电压引起的饱和度。众所周知，饱和度的增加导致光敏度更高，这在某些应用中可能不是预期的实际效果。或者说，光敏性的提高 也可能是一个优势，其实在于它的应用。

充足的光线或明亮的自然环境导致的返回光很可能进一步阻碍传统成像仪在视频采集中的应用。比如汽车挡风玻璃上有回光返照时，车内的人脸识别就会变得越来越困难。这种视频采集障碍会引入不正确的系统软件或丢失关键数据信息，对视频采集造成不良危害。因为线性成像仪定义中间的饱和度在于色度，会造成背光；因此，线性成像仪的返回光更加突出。这种对色度的依赖如公式1所示。另外，大部分成像仪的饱和度由于本身的特性与色度无关，有利于减少返回光或光源的突变。大多数成像仪与色度无关的特性如公式2所示。

超越单个组件的产品开发。

为了更好的展示服务平台级解决方案，ADI企业逐渐超越单个组件的产品开发；该解决方案可以帮助客户快速部署经认证的智能解决方案，并以较低的系统软件成本完成更高的功能。智能应用源于准确可靠的数据信息，这些信息可以根据ADI公司出色的检测和精确的测量获得。此外，ADI公司与客户合作开发独特的系统软件级解决方案，可以处理所有问题。ADIS1700x是解决方案之一，可以完成四分之一的视频图形阵列(QVGA)成像分析。

ADIS1700x是QVGA分析仪的控制模块，规格小，灵敏度高，可以提高视频特性的数据信号分析功能。除了用于图像稳定、歪斜和冲击测试的加速度传感器之外，控制模块还使用具有功耗的BlackfinCPU来分析连接点。此外，还利用嵌入式图像分割技术对目标健身运动进行跟踪测量。与传统的成像器不同，大多数成像器对于每14μm×14μm的分辨率具有唯一的曝光相位差。室外实际操作的保形涂层使其非常适合大规模部署，进而可用于建设新的智慧城市和工程建筑。ADIS17001配有110FOV镜头，而ADIS17002配有67FOV镜头。这两个选项适用于各种一般目标，包括停车场监控、停车交通违章检查、交通流长度检查和行业分析。

一般来说，连接点分析技术和大部分成像仪的应用可以显著提升物联网技术行业的视频应用，这也是ADI企业与ADIS1700x控制模块产品共同发布的方式。连接点分析，而不是云计算技术，有利于物联网应用的发展趋势。大多数成像设备都有市场上竞争产品无法比拟的优势，可以进一步提升物联网的应用。综上所述，视频捕捉在物联网技术行业的应用，与连接点分析技术和大部分成像仪紧密结合，形成了一个健壮的系统软件级解决方案。