Hope-V AI智能视频测浪系统
Hope-V AI 智能视频测浪系统利用计算机视觉技术，采用深度卷积神经网络模型，从近岸监控视频中按帧截取视频图像，在不断变化的波浪形态中，自动学习海浪的特征，并通过多个关键要素进行计算比对，统计出一段视频中海浪的浪高信息。系统具备准确度高、响应快、安装维护方便等特点，同时可按照不同要求提供实时海浪信息。
- 产品简介
- 技术指标
- 技术特点
Hope-V AI智能视频测浪系统主要是利用计算机视觉技术对近岸海浪视频同时进行监测和学习，以计算海浪高度。应用目前领先的AI人工智能技术，采用深度卷积神经网络模型，对每帧图像进行浪高计算，在不断变化的波浪形态中，自动学习波浪的特征，并通过多个关键要素进行计算比对，统计出一段视频中海浪的周期、最大波高、有效波高等信息。基于AI视频海浪监测技术优势明显，海浪高度监测的准确度高、运行速度快，甚至可以按照不同要求提供实时海浪信息。为近岸海洋观测提供一个新的观测手段。
系统建设符合《海况视频监控系统技术规范》（HY/T 0285-2020）的要求，数据传输符合海洋数据传输网的要求。主要技术指标如下：
①有效浪高 范围：0.1～20m；分辨率：0.1m；
②平均周期 范围：3～30s；分辨率：0.1s；
③时间分辨率：1～10min（可设置）；
④防护等级：IP66；
⑤可靠性与维修性：MTBF≥5000h，MTTR≤0.5h；
⑥环境要求：温度-40℃～+70℃，相对湿度0～100%。
①有效浪高 范围：0.1～20m；分辨率：0.1m；
②平均周期 范围：3～30s；分辨率：0.1s；
③时间分辨率：1～10min（可设置）；
④防护等级：IP66；
⑤可靠性与维修性：MTBF≥5000h，MTTR≤0.5h；
⑥环境要求：温度-40℃～+70℃，相对湿度0～100%。
√ 智能高效
采用深度卷积神经网络模型进行深度学习，相比传统的智能产品，具有精度更高、场景适应能力更强的特点；同时，深度学习实现的智能功能种类也更加丰富。
√ 警戒报警
系统可根据需求设置警戒位，当达到警戒值时系统可自动报警通知用户管理人员。
√ 一机多用
除海浪算法外，设备内置漂浮物识别、水岸垃圾识别、异常闯入告警、人员识别等算法，用户可根据需求增配其他智能功能。
√ 简单易用
系统支持自动故障检测功能，如清晰度异常、亮度异常、信号丢失等，能够及时发现问题并发出警告信号，使故障能得到及时处理，提高视频监控系统维护效率。
√ 运行可靠
系统安装简单，可靠运行于各种恶劣的野外环境，满足抗风、抗震、防雨、防雷电、防尘、防腐蚀及易检修的基本要求。
采用深度卷积神经网络模型进行深度学习，相比传统的智能产品，具有精度更高、场景适应能力更强的特点；同时，深度学习实现的智能功能种类也更加丰富。
√ 警戒报警
系统可根据需求设置警戒位，当达到警戒值时系统可自动报警通知用户管理人员。
√ 一机多用
除海浪算法外，设备内置漂浮物识别、水岸垃圾识别、异常闯入告警、人员识别等算法，用户可根据需求增配其他智能功能。
√ 简单易用
系统支持自动故障检测功能，如清晰度异常、亮度异常、信号丢失等，能够及时发现问题并发出警告信号，使故障能得到及时处理，提高视频监控系统维护效率。
√ 运行可靠
系统安装简单，可靠运行于各种恶劣的野外环境，满足抗风、抗震、防雨、防雷电、防尘、防腐蚀及易检修的基本要求。
