300万接入标称16路200万的录像机时，接入路数需要减半吗？

网络录像机的接入路数=录像机的总带宽÷摄像机码流，码流越大，接入路数越少、300万像素摄像机理论上比200万摄像机码流大1/3左右。

平台一体机和如何选型？

平台一体机集成、管理、拼接等功能于一体的设备，只是、上墙（拼接、画面分割），可根据用户的功能需求进行选择。

流媒体服务器的作用？

大量客户端或WEB访问监控摄像机的时候，一般的录像机承受不了太大的网络压力，这时候需要流媒体服务器做一下转发，把客户端的访问压力转到服务器上来。

在使用磁盘阵列的情况下还需要录像机吗？

磁盘阵列的存储功能，数据往里面存储，需要有存储服务器来管理。一般来讲，有磁盘阵列就不需要录像机了。

基于大数据的大规模深度神经网络，这种神经网络可以的分析图片中的每种不同元素并将其分类，找出我们需要的那一类。这样一个强大的神经网络属于强分类器。训练这样的深度神经网络分类器是很耗时的。另外，数字监控，在正常的图像中，沙坪坝监控，人脸区域只是占了很小的一部分，如果使用所有的特征进行训练的话，运算量非常大。

适应性增强算法则不同，无线监控摄像头，为了节省运算时间和资源消耗，它训练很多个简单的弱小的分类器，然后把它们串在一起，层层筛选，终形成一个强分类器。关键在于这个串在一起的筛选过程是动态的，下一个分类器能够根据上一层分类器所做的结果进行评估，并能够重点学习那些错误的结果，这就是“适应性增强”的含义。

如果做个比喻的话，就是你做100道练习题，错了30个，对了70个。想要获得更好的学习成果，你必须提高对这30道错题的关注，至于你做对了的可以不用再分太多精力去复习。你再做一遍这30道错题，结果其中又做错了10道题，那么这10道题是你必须重点关注的目标！以此类推，直到做对所有的题。

具体来说，在用适应性增强算法训练分类器时，首先在一张图中，真正属于人脸五官特征的区域其实并不多，那么先用一个简单的阈值二分法分类器“随便”过滤一下就能筛掉大量的非人脸区域。

1.摄像头4mm6mm8mm的区别是视角宽度不同，mm数量越小，同样的距离下的面积越大。

2.摄像头的4mm，6mm，8mm指的是镜头焦距。焦距，是光学系统中衡量光的聚集或发散的度量方式，指平行光从透镜的光心到光聚集之焦点的距离(亦称像距)。在摄像机或照相机中，监控设备，焦距(或像距)指镜片中心到底片或CCD等成像平面的距离

3.mm是镜头的孔径，也就是我们常说的焦距，毫米数，并不是越大越好，镜头越小照的画面越宽，镜头越大照的画面越窄清晰，大毫米数的镜头就相当于把画面局部放大了，不同的焦距照射的角度和距离不一样。

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