采集视频数据的方式是物联网ai解析吗

采集视频数据的方式是物联网ai解析吗,第1张

采集视频数据的方式可以通过很多种技术手段实现。其中,物联网和AI技术是常用的手段之一,但并不是唯一的方式,也不是必需的。
在物联网技术中,各种设备可以通过互联网连接到一起,交换数据和信息。例如,一些智能监控设备可以自动采集视频数据,并通过互联网上传到云端服务器,以便进行存储、分析、解析等 *** 作。
在AI技术中,利用深度学习、图像识别、目标检测等算法,人工智能系统可以对视频数据进行解析,以获得更多的信息和洞察。例如,人工智能可以自动识别视频中的人、车、物体等,并提取相关的特征和数据。
除此之外,采集视频数据的方式还可以包括传统的摄像机、监控器等设备,以及一些其他技术手段。在具体应用场景中,需要综合考虑技术成本、视野范围、分辨率、数据处理速度等因素,选择最适合的采集方式。

物联网就业前景很好,物联网产业具有产业链长、涉及多个产业群的特点,其应用范围几乎覆盖了各行各业。

物联网专业是教育部允许高校增设新专业后,高校申请最多的学校,这也说明了国家对物联网经济的重视和人才培养的迫切性。物联网的产业规模比互联网产业大20倍以上,而物联网技术领域需要的人才每年也将在百万人的量级。

物联网的基本特征从通信对象和过程来看,物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理。

整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。

可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合,将物体的信息实时、准确地传送,以便信息交流、分享。

智能处理—使用各种智能技术,对感知和传送到的数据、信息进行分析处理,实现监测与控制的智能化。

物联网时代,大量的数据从不同的设备传感器产生,单机数据库系统肯定无法存储这么大量的数据,在选择数据库方面,肯定要选择具有分布式能力存储的数据库。

在物联网时代,数据之间还有一个非常重要的特性,那就是数据之间的关联性。不同的数据从相互连接的互联网设备传感器中产生,由于不同的传感器相互连接,协同工作和采集数据,如何将大量具有相互关联的数据保存在数据库,这里我推荐使用图数据库来进行存储。

图数据库相对于其他数据库来说,最大的优势就是查询数据之间的关联性会更加快速,消耗的时间会更短。打个比方,在社交网络中,我们想要查询在用户A的粉丝中,粉丝关注了B的用户。如果使用传统关系型数据库来存储用户的关注关系,在上面的数据统计中,要使用两层Join才能算出结果,而关系型数据库Join *** 作会很慢。使用图型数据库存储数据的话,图中的点为用户,边为用户的关注关系,在查询A的粉丝,同时粉丝也关注B的用户,只需要遍历两层关注关系就能很快查询到结果。

图数据库也属于NoSql数据库的一种,常用的图形数据库有,JanusGraph、Neo4j、Cayley、dgraph。不同的图数据库,底层实现也不尽相同。

JanusGraph是一种分布式图数据库,由Java语言开发,可以使用Hadoop生态存储系统作为数据源,构建出数据大图。是TiTan图数据库的开源版本,支持事务的ACID。

Neo4j是一种单机的图数据库,其优势就是能够快速安装并且使用,便于新同学上手。你的数据量一般不大的话,我推荐使用Neo4j,直接使用Neo4j相关的API就可以将数据模型图构建而出,然后使用Neo4jCypher查询语言,就可以分析数据,Cypher是一种类SQL的语言。

Cayley和Dgraph都是使用Go语言实现的图数据库,Go语言的最大特性就是其编译速度和开发便捷性,Cayley和Dgraph都支持分布式存储,不过都不支持SQL语言查询数据,Dgraph不支持事务,而Cayley支持事务,不过在开源社区,Dgraph比Cayley更加活跃,这里优先建议使用Dgraph作为物联网的存储数据库。

总体来说,在物联网时代,一定要学会使用图数据库,在分析大量数据之间的关联性时,图数据库就能够派上用场,图数据库最大的优势就是分析不同数据之间的关联性。


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/dianzi/13433424.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-08-05
下一篇 2023-08-05

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存