多攝影機監控 ESP32 CAM Blynk Multiple Camera Surveillance

還記得那句古老的格言「整體大於部分之和嗎？」當你將網路影像添加到當前一代的物聯網 (IoT) 解決方案中時，這一不言而喻的事實再明顯不過了。無論我們談論的是工業物聯網應用、「Smart – X」（城市、建築、停車場等）還是零售營運，將網路影像整合到解決方案中，所提供的價值遠遠超出了簡單的態勢感知。

優化複雜的影像技術

當影像系統首先從類比轉向數位，並成為物聯網世界的一部分時，它們主要用於對感測器檢測到的事件進行視覺驗證。例如，如果工業控制器感應到環境問題，例如溫度超過設定的閾值最大限制，感測器將觸發管理軟體通知操作員該事件已發生。然後，操作員可以拉起最近的攝影機的影像源，並遠端觀察該區域。雖然此應用很簡單，但它展示了影像如何增強感測器管理。

隨著感測器和網路影像等邊緣設備變得更加智慧，系統之間的交互變得越來越複雜，產生的價值甚至超過了每個系統單獨提供的價值。

要了解這些智慧應用如何用於提高整體效率和盈利能力，讓我們深入研究它們正在佈署的三個領域：智慧建築、智慧城市和智慧零售。

透過將智慧操作感測器與智慧影像疊加，現在可以根據運動檢測自動化照明水準

基於影像的營運分析

將智慧監控應用於環境設備 (HVAC) ，可以讓建築業主和物業經理，根據當前設備性能輕鬆確定現有營運成本。然後，他們可以將該金額與升級成本，和隨著時間的推移可能節省的成本進行比較。

照明是建築管理中的另一項重要營運成本。透過將智慧操作感測器與智慧影像（光感測器）疊加，現在可以根據運動檢測自動執行照明級別。燈光可自動開啟或關閉、變亮或變暗，杜絕能源浪費。透過智慧影像添加入住率分析，物業經理可以確定導致運動的原因，並了解其他營運細節，例如入住人數。是否有人走過並導致照明打開，或打開的區域？他們住在這個地區嗎？這些細節可以幫助管理人員有效地優化照明控制，並降低物業的整體營運成本。

企業也在使用智慧應用，來優化辦公桌空間和會議區域的分配。例如，智慧影像可以比獨立的運動感測器，更好地確定會議室的佔用情況（使用中、房間內的人數、可用空間，即使顯示已預訂）。當與自動房間分配系統相關聯時，影像分析提供的額外統計數據，可能會根據房間大小，和透過 Microsoft Outlook 等後台應用的與會者人數，來建議房間變化。

這些示例只是目前市場上，越來越多的可用基於影像的營運分析列表中的一小部分。

智慧城市中的影像分析

智慧照明、智慧電網、智慧停車等智慧城市技術的初步嘗試，依賴於獨立的感測器技術。他們的能力很好但有限。例如，智慧照明將使用基本的光探測器來轉動街道照明。智慧停車和交通系統將使用重量感測器，來觸發車輛計數、交通信號變化，或確定停車位是否正在使用和付費。然而，透過智慧影像和分析增強這些應用，開闢了一個包含更多細節的全新世界。在智慧照明中，影像感測器現在可以根據車輛和行人事件等規則，觸發照明變化。影像分析可以產生額外的元數據，例如車輛類型（商業與公共用途）。當你可以開始提供車輛詳細資訊（例如車輛類型或其他基於車牌辨識的資訊）時，智慧停車變得更加有效。這些額外的細節可以幫助停車場更有效地營運，並提供空間預訂和開放空間位置通知等增值服務。

透過智慧影像和分析增強智慧城市應用，開闢了一個包含更多細節的全新世界

智慧電網提供了一些不太明顯但同樣有價值的系統增強功能。我們經常將智慧電網與簡單的自動抄表聯繫起來，但這些系統也涉及關鍵的電力基礎設施。該領域的解決方案提供商，現在透過將基於網路的雷達檢測與視訊和音訊分析相結合，提供增強的資產和周邊保護。這種策略性的技術組合，可用於最大限度地減少錯誤檢測警報、打開/關閉或更改照明水準，並將攝影機指向感興趣的區域，以實現極其有效且具有成本效益的周邊安全。

用於零售情報的網路影像

零售業是最早將智慧設備與網路影像，和影像分析整合以支持損失預防和客戶安全的採用者之一。他們一直在使用影像來分析客戶流量和行為，以改善產品放置、增加產品銷售，以及交叉銷售相關商品。將可編程的「數位看板”」添加到組合中創造了新的機會，可以根據觀眾的人口統計數據顯示，有關潛在感興趣的其他產品和服務的目標消息。

將網路影像與銷售點終端相結合，以核對收銀機收據、添加熱圖分析，以研究客戶客流量模式、測量結賬等待時間，以提高員工生產力和效率，以及改善客戶體驗，只是其中的一部分零售商，如何將物聯網的原則應用於他們的優勢。疊加智慧建築控制，你可以看到將智慧影像與其他物聯網設備和系統整合的指數級力量。

零售業是最早將智慧設備與網路影像，和影像分析整合，以支持損失預防和客戶安全的採用者之一

最小化元數據過載

智慧應用會產生大量元數據。收集、傳輸這些數據，並將其合成為有意義的商業智慧可能是一項艱鉅的任務。它需要有紀律地使用來自網路基礎設施的資源，將數據在本地傳輸到各種雲端技術（私有雲、混合雲、公有雲），並安全地儲存和傳播數據。

一般來說，就傳輸的實際數據而言，智慧感測器數據的重量相當輕。添加影像元素，可以顯著增加比特率（頻寬和儲存）要求。這凸顯了影像需要更加智慧，並與智慧感測器和邊緣設備技術交互，以便更有效地使用資源。智慧應用可讓你做到這一點。你可以根據保留值微調影像規則並優化傳輸。你可以將影像編程為影感測器觸發器或事件，傳輸較低幀速率和解析度的影像，以獲得不太有趣的影像，並在基於這些感測器觸發器的高品質影像更相關和更有價值時，增加影像設置。

感測器元數據的後端收集器，正變得越來越主流且更易於操作。在許多領域，服務提供商都在提供對這種感測器輸出「即服務」的管理。

隨著智慧物聯網技術的不斷成熟，網路影像系統與其他網路解決方案整合的好處只會越來越好。透過節省成本和更深入、更實用的商業智慧，我們已經看到更高的營運效率和更高的可量化投資回報。