據(jù)Strategy Analytics發(fā)布的研究報告預測，到2023年，全球市場消費者在智能家居監(jiān)控攝像機上支出將超過97億美元，且低于200美元的攝像機將推動智能家居監(jiān)控攝像機市場的增長。隨著人工智能深入發(fā)展，"AI+安防"促監(jiān)控攝像頭行業(yè)再次升級，監(jiān)控攝像頭也正從"看得見"到"看得清"開始轉變，以前的監(jiān)控攝像頭大多只能記錄、查詢回放歷史記錄等，而發(fā)展到現(xiàn)在的網(wǎng)絡智能攝像頭，不僅可以擁有高清超高清的監(jiān)控畫質，還能對記錄的視頻中的人或物體進行識別判斷分析，就異常情況進行提醒或告警，化被動為主動。而這些，少不了電動云臺的作用。
云臺攝像頭，是傳統(tǒng)的攝像頭的升級，通過控制云臺底座的轉動，可視范圍在270度到350度不等，但做不到全向，因此你想看到更多畫面只得操作云臺不停的轉來轉去。就家庭監(jiān)控與安防而言，全景是比較好的形態(tài)，云臺與廣角視野都不夠完整。但作為光學元器件，鏡頭的成本并不隨摩爾定律，其長期穩(wěn)定在一個水平上。所以從短期看，全景很難做出有價格競爭力的產品。
采用云臺或廣角的產品，各自有自己偏向的應用場景，隨著安防監(jiān)控行業(yè)的快速發(fā)展，人們對IPC的清晰度、安全性、穩(wěn)定性和隱私性有了越來越高的要求。在智能安防布局中，云臺攝像機需涉及到的就是人臉抓拍、人臉識別對比;停車場車牌識別;車流量統(tǒng)計攝像機;車位檢測板機;溫濕度探測和預警人工智能監(jiān)控;測溫監(jiān)控;物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控等等，這些都對云臺攝像機有很高的要求。但目前看，國內還沒有一款真正成熟的產品能滿足其需求，像云臺的轉動速度過慢、廣角的畫面不全、大家普遍的性能低下，離可接受的用戶使用體驗還相差過遠。
云臺攝像機廠商，只有解決了云臺的問題，才離云臺攝像產品的成功更近一步。若給云臺設計個自動旋轉，可提高其高清畫質、智能偵測等功能，實現(xiàn)AI+安防，解決云臺智能化旋轉的功能。為此，深圳市兆威機電股份有限公司，通過對云臺旋轉的轉速、云臺的承重、攝像機的掃描監(jiān)視范圍(智能控制鏡頭旋轉需求)以及云臺整體結構的分析研發(fā)設計了攝像頭云臺齒輪箱解決方案，可解決云臺水平、垂直連續(xù)運行角度、運行速度調節(jié)范圍，包括快速反應能力、高速運行的可靠性與壽命、低速時運動的穩(wěn)定性、規(guī)避抖動造成攝像不清等因素。
為實現(xiàn)前端攝像機快速定位和跟蹤快速移動的目標，在監(jiān)控中沒有盲角，做到跟蹤、響應事件的速度快。攝像頭云臺齒輪箱解決方案通過內置高解細分的步進電機+攝像頭云臺齒輪箱，利用產品二級、三級、四級等多層可變換的傳動比機構更換減速比及調整齒輪箱的輸入轉速及力矩，智能調整攝像頭云臺水平、垂直連續(xù)運行角度、運行速度等，實現(xiàn)攝像機連續(xù)跟蹤監(jiān)控目標以及根據(jù)目標變化調整旋轉角度的靈敏性與快捷性。
在物聯(lián)網(wǎng)智能硬件新時代，新型硬件設備和商業(yè)模式層出不窮，兆威智能云臺拍攝系統(tǒng)解決方案的創(chuàng)新在于能智能控制云臺,通過人工智能、圖像處理技術、互聯(lián)網(wǎng)傳輸技術,使云臺攝像機可以智能捕獲跟蹤拍攝對象,優(yōu)化拍攝構圖,實現(xiàn)硬件云臺與攝像設備的互聯(lián),從而解決自拍時無旁人協(xié)助時各種拍攝問題，很好地解決了安防系統(tǒng)中的主動判斷及預警的智能防御的問題。當前，以智能化為核心的產業(yè)變革正在興起，人工智能技術與社會各領域的融合不斷加劇。通過低成本、低功耗設備，能夠將客戶在機器視覺領域中的所有功能放到非常小的外形尺寸中，這是一項任務艱巨的研發(fā)挑戰(zhàn)。兆威通過齒輪箱設計平臺對攝像頭云臺齒輪箱里的齒輪結構進行變位系數(shù)合理的分配、嚙合角優(yōu)化計算、滑移率和重合度的校核以改善云臺電機齒輪箱的效率、噪音、壽命以及精確度等問題來實現(xiàn)攝像頭云臺小體積大力矩傳動的需求。
智能攝像頭市場擴大的同時產品形態(tài)也出現(xiàn)拓展，根據(jù)IHS的測算，到2019年底，全球有7.7億個攝像頭投入使用; 這個數(shù)字有望在未來兩年突破10億 ，意味著“從無到有”的這一市場將越來越小，因此對于視頻監(jiān)控廠商而言，必須要發(fā)展有更高技術含量的產品，拓展“從有到優(yōu)”的市場，新的賽道。圖像識別技術、AI、預約交互等為攝像頭開拓了安防監(jiān)控之外更加廣闊的應用場景，例如攝像頭與冰箱、洗衣機相結合開拓食材管理、智能洗護服務，未來智能攝像頭將會更加廣泛的與其他產品進行形態(tài)融合，拓展應用場景。相對于人類視覺而言，機器視覺在量化程度、灰度分辨力、空間分辨力和觀測速 度等方面存在顯著優(yōu)勢。其利用相機、鏡頭、光源和光源控制系統(tǒng)采集目標物體 數(shù)據(jù)，借助視覺控制系統(tǒng)、智能視覺軟件和數(shù)據(jù)算法庫進行圖形分析和處理，軟硬系統(tǒng)相輔相成，為下游自動化、智能化制造行業(yè)賦予視覺能力。隨著深度學習、3D視覺技術、高精度成像技術和機器視覺互聯(lián)互通技術的發(fā)展，機器視覺性能優(yōu)勢進一步提升，應用領域也向多個維度延伸。
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