监控与报警如何联动

报警联动(actionwithalarm)，报警事件发生时，引发报警设备以外的相关设备进行动作（如报警图像复核、照明控制等）。报警联动监控，就是说，监控设备，尤其是探照灯在夜间大多数时间可以关闭，而报警系统一般是24h开启的。

报警联动的过程：

报警系统被触发后，报警主机给一个信号到联动模块从而打开监控设备和探照灯，监控设备与监控主机的AI（模拟量输入）或DI（开关量输入）通道连接，监控主机一旦收到监控设备的报警信号（模拟量报警的机制即是电压超出事先设定的阈值范围产生报警。

开关量报警的机制即是通道的开关与事先设定的正常状态的对比，产生变动即为报警）将通过软件预设或硬件（有的产品可以做到硬件的直接联动）将输出一个开关量信号到对应的DO（开关量输出）通道，联动与DO通道连接的设备开关。

例如：高温报警联动备用空调开启，湿度过低联动加湿机开启，机房漏水联动机房报警系统，非法闯入联动录像和机房照明等你所提到的报警系统与监控系统的联动，一般情况下是要报警系统提供一个干结点，通过干结点连接到监控主机，联动其他设备。

扩展资料

濮阳市大庆街道办事处通过打造社会公共管理系统，实现“小事不出社区、大事不出街道”。前不久，清怡花城小区发生业主维权堵路事件，网格员随即上报现场图片和视频录像。仅一分钟，大庆路街道办事处就派出综治办、信访办等人员到达现场，事情很快得到化解。

近年来，濮阳市以县乡村矛盾调处平台建设为基础，加强人民调解、行政调解、司法调解“三调联动”，推动诉调对接、公调对接、检调对接、访调对接，推进基层矛盾纠纷排查化解。2014年以来，共调解矛盾纠纷2.7万件，连续三年调解率达到98%以上。

这是濮阳构筑社会治安防控体系的一个缩影。濮阳地处冀鲁豫交界，治安形势多变、治安状况复杂。2013年以来，“平安濮阳”建设不断深化，公众安全感和执法满意度连续4年领跑全省，今年9月被中央综治委评为“全国社会治安综合治理优秀市”。

“‘满天星’工程实现了探头站岗、鼠标巡逻，范县在此基础上进一步创新深化应用。”范县公安局局长桑红昕介绍，该县通过打造集视频监控、110接处警平台、数字化城管和环境治理系统于一体的多功能信息共享平台，实现各类视频监控信息资源统一整合。

参考资料来源：

压力报警是ai吗

压力报警不一定是AI。压力报警是一种监测系统，它可以根据特定的压力范围来检测物体或系统的状态，并在压力超出设定范围时发出警报。这种监测系统可以通过传感器等设备来实现，不一定需要AI技术。

当然，如果压力报警系统使用了一些AI技术，例如机器学习或深度学习等，它可能会更加智能化和自适应，可以在一定程度上自我学习和优化。但是，AI并不是压力报警系统的必要组成部分。

联网报警的市场分析

联网报警是一种基于云计算技术和物联网技术相结合的安防监控系统，它能够通过网络实现远程监控和智能报警等功能，提高了安防监控的效率和实时性。以下是联网报警市场的一些分析：

1.市场需求：随着智能家居、智慧城市和工业互联网等领域的发展，联网报警需求正在不断增长。特别是在商业和工业应用领域，联网报警的需求成长速度较快。

2.应用领域：联网报警系统适用于各种场所的安防监控需求，包括家庭、商场、学校、医院、工厂、银行、公安机关等。

3.竞争格局：当前联网报警市场竞争较为激烈，主要品牌包括海康威视、大华、中兴通讯、华为等知名厂商。

4.市场趋势：随着安防行业及物联网技术的不断发展，联网报警系统将会更加智能化，如通过人脸识别、视频智能分析、智能感知等技术实现更加精准的安防监控，同时在系统规模、数据存储、图像传输等方面也将会有所提高和改进。

5.发展机遇：随着政府对智慧城市和物联网产业的支持力度不断加大，联网报警市场将会迎来更多的发展机遇和市场空间。特别是在人工智能技术和云计算技术的推动下，联网报警的综合应用前景十分广泛和明朗。

综上所述，联网报警市场前景广阔，但是在市场竞争激烈的情况下，厂商需不断提高产品质量、技术水平和服务能力，才能赢得更多用户和市场份额。

人工智能语音识别系统可以用到客服/报警/抢救电话里面吗为什么

语音作为一个交互入口，最近几年发展的很好，但是应用上目前的程度是无法彻底取代人力的。

从上述三个应用场景中：

客服目前已经存在使用人工智能语音技术，但是现阶段仍属于以节约人力为目的，而非取代人力。例如，因为有了人工智能语音技术，可以一个客服同时服务多个客户，或者在半夜无人时段，或者高峰期人员不足时段用于人力补充。

但是报警和抢救目前还没有出现即使是以人工智能语音技术为辅助的场景应用。原因很简单，目前的人机对话的准确率和召回率并不足矣不遗漏任何信息，而这两个场景对于信息的处理速度以及准确度要求非常高。

人机对话由以下部分组成：

目前主要导致人机对话处理信息遗漏的环节有以下内容：

ASR（AutomaticSpeechRecognition），即自动语音识别技术，类似于人的耳朵，该环节会将接收到的语音信号，转换为文本信号，这样才能让计算机做后续的处理。

NLU（NaturalLanguageUnderstanding），即自然语言理解，类似于人的大脑，该环节会通过文本内容，上下文逻辑，理解说话者的真实意图。

上表中列出的是当前ASR的主要流程细节，我们一样一样来说。

背景噪音导致VAD无法准确响应，由于电话一般采用单声道进行通信，完全依赖手机本身对于音频的降噪处理。中国人口众多，贫富差别较大，在公共设施的110和120上要尽量满足对各种噪音环境下保证服务的速度和准确度。

语音模型，简单的说就是将语音转成拼音。先不考虑外国人如何打110或者120，先说中国人。我国是一个多民族、多语言、多文种的国家，有56个民族，共有80种以上语言，30种文字。而当前各家ASR服务商采用的模式是需要预先告诉系统，说话人是什么方言，然后服务器调用对应的引擎进行识别，无法对所有语音，并且可能夹杂各种口音的语言进行准确识别。

语言模型，简单的说就是看拼音写汉字。这个很多人感觉很简单，但是你要支持就算语音模型将各个方言可以准确无误进行识别，但是依旧无法满足所有语言的语序问题，就好比山东话虽然易懂，但是山东人喜欢说倒装句，在同样语音下容易造成填字错误。

还有一个最重要的就是说话人的情绪，完全被丢失。由于ASR输出为文本，也就是语言中很重要的语气全部被信息丢弃了。

自然语言处理部分，由于ASR的准确率不高，因此导致NLU经常性识别错误。同时由于机器目前即使使用深度学习技术，但是依旧无法保持人格。

ASR识别率不高，导致误识别。有时候只差一个字，意思就是完全不一样的，例如“我住在锦荣花园”和“我住在锦隆花园”。

ASR情绪丢失，导致误识别。情绪在沟通中可以提供很多信息，例如，小声说话，也许周围很危险，带着哭腔，说明情况很严重等等。

无法真正了解，导致误识别。目前自然语言处理均是建立在概率上，也就是机器根本不知道你说这句话的真实含义具体代表着什么内涵，只是像做任务一样，看到AAA就输出BBB，至于为什么，机器只觉得大概率BBB是最好的回答。

上下文信息丢失，导致误识别。目前在自然语言处理中，很难将庞大的上下文信息以有效的信息格式进行传输，以正向响应下一次的解析，并且知识图谱的不完善也有可能导致理解偏差。

语音交互作为一种人机交互方式变得越来越普及，但是毕竟目前的运作方式是商业驱动的。就好比对方言的处理，普通话的测试语料最容易获取，训练的模型使用人数最多，对企业创造更多的商业价值。目前很难有企业为了一个几万人使用的方言去单独训练一个模型，投入产出太差，而无法完全覆盖的解决方案，是不会作为一种社会服务，并且生死攸关的服务，去贸然使用的。