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监控系统的存储需求怎么估算？

头 条监控系统的存储需求怎么估算？

计算监控存储需求，抓住三个核心项就行，简单好懂还准确。先看摄像头码率，这是影响存储的关键——普通1080P摄像头，码率一般4-8Mbps；4K摄像头要16-32Mbps，码率越高，每小时占的存储越多。

写字楼监控可以随意调取吗？

写字楼监控可以随意调取吗？

现在安防需求越来越高，不少企业会在员工办公室安装监控设备。这样做既能更好?；て笠挡撇踩?，要是工作中出现纠纷、分歧等情况，监控视频还能还原现场经过，作为举证的重要依据。
办公室云桌面部署的重要性

办公室云桌面部署的重要性

云桌面把数据和软件都集中在云端，员工用手机、平板、电脑这些终端，都能登录到同一个办公环境里。文件会实时同步，不用再靠邮件传文件，也避免了版本混乱的问题，远程协作效率能提高30%以上。
云梯控解决传统乘梯难题

云梯控解决传统乘梯难题

写字楼早高峰，员工排队刷卡乘梯把大厅堵得满满当当；酒店住客忘带房卡，困在电梯口等前台授权；社区访客要繁琐登记，要么得麻烦业主下楼接——这些传统梯控带来的“乘梯难”，成了现代建筑垂直交通的常见问题。
2025年工业园区刚需的AI算法

2025年工业园区刚需的AI算法

工业园区里的AI算法，在生产和管理中能解决不少实际问题，核心是靠智能分析提升效率、降低风险。
AI视觉技术破解电子制造质检痛点

园区无人机巡检方案分享

现在科技发展快，无人机凭借自身优势，正在改变不少行业。在园区管理里，怎么有效、准确地做好巡检，保障园区安全稳定运行，是管理者们需要解决的关键问题。
园区AI监控下的人员黑白名单管理

园区AI监控下的人员黑白名单管理

AI让监控系统更智能，靠机器学习、深度学习算法，系统能自己优化识别模型，不断提高识别的准确率和效率。比如经过大量人脸图像数据训练后，系统能识别人脸特征，实现人员识别和黑白名单管理。
AI视觉技术破解电子制造质检痛点

AI视觉技术破解电子制造质检痛点

AI视觉技术搭配卷积神经网络这类深度学习算法，能自己学习缺陷特点，准确找出微小问题——比如25微米的线路板缺陷、0.01毫米的晶圆划痕，误报率不到3‰，比传统检测设备靠谱多了。像奥蒂玛的AI检测设备，学了缺陷数据后，会自主优化判断方式，减少人工复检的工作量。
无人机在仓库管理中的实用价值

无人机在仓库管理中的实用价值

无人机装着高清摄像头、RFID读写器或者条码扫描设备，能快速绕着仓库管理货架巡查，自动识别货物信息。1小时就能完成1万平方米仓库的盘点，误差率不到0.5%，比传统人工盘点效率提高3倍多?；鼓苁凳焙硕钥獯媸?，及时发现并纠正错误，避免人工疏忽导致的库存记录不准。
工厂AI视觉技术在产线工人监控中的应用

工厂AI视觉技术在产线工人监控中的应用

工厂产线操作对准确性和效率要求高，AI视觉技术的应用能准确把控工人操作细节，减轻人工监控压力。
当AI遇上智能制造，会碰擦出怎样的火花？

当AI遇上智能制造，会碰擦出怎样的火花？

AI和智能制造结合，不是抽象的概念，而是实实在在帮工厂提效、提质的实用手段，核心是用智能分析替代部分人工判断，让生产更稳更有效。