基于大數(shù)據(jù)的大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡，這種神經(jīng)網(wǎng)絡可以的分析圖片中的每種不同元素并將其分類，找出我們需要的那一類。這樣一個強大的神經(jīng)網(wǎng)絡屬于強分類器。訓練這樣的深度神經(jīng)網(wǎng)絡分類器是很耗時的。另外，在正常的圖像中，人臉區(qū)域只是占了很小的一部分，如果使用所有的特征進行訓練的話，運算量非常大。

適應性增強算法則不同，為了節(jié)省運算時間和資源消耗，它訓練很多個簡單的弱小的分類器，然后把它們串在一起，層層篩選，終形成一個強分類器。關鍵在于這個串在一起的篩選過程是動態(tài)的，下一個分類器能夠根據(jù)上一層分類器所做的結果進行評估，并能夠重點學習那些錯誤的結果，這就是“適應性增強”的含義。

如果做個比喻的話，就是你做100道練習題，錯了30個，對了70個。想要獲得更好的學習成果，你必須提高對這30道錯題的關注，至于你做對了的可以不用再分太多精力去復習。你再做一遍這30道錯題，結果其中又做錯了10道題，那么這10道題是你必須重點關注的目標！以此類推，直到做對所有的題。

具體來說，在用適應性增強算法訓練分類器時，首先在一張圖中，真正屬于人臉五官特征的區(qū)域其實并不多，那么先用一個簡單的閾值二分法分類器“隨便”過濾一下就能篩掉大量的非人臉區(qū)域。

對于我們安防行業(yè)的小伙伴會不會有這樣的疑問，我們每天都在用到的攝像頭是否可以直播？是肯定的。

在監(jiān)控項目中，對視頻監(jiān)控進行直播也是常有的事，遠程監(jiān)控攝像機，很多時候甲方都有這個要求，也在很多監(jiān)控項目有應用，例如校園，企業(yè)中都會涉及到。

RTMP協(xié)議與RTSP協(xié)議

提到直播，這里面我們不得不提到兩個協(xié)議，RTMP協(xié)議與RTSP協(xié)議。

RTSP協(xié)議為實時流傳輸協(xié)議：是TCP/IP協(xié)議體系中應用層的一個協(xié)議。RTSP為取流協(xié)議需要顯示，可以通過VLC播放器進行測試，IE等瀏覽器網(wǎng)頁不支持RTSP協(xié)議直接取流預覽或者回放。

RTMP協(xié)議為實時消息傳輸協(xié)議：用來在Flash/AIR平臺和支持RTMP協(xié)議的流媒體/交互服務器之間進行音視頻和數(shù)據(jù)通信。

如果網(wǎng)絡攝像機不支持RTMP協(xié)議，工地監(jiān)控攝像機，這時就需要通過第三方軟件推流。

例如OBS，大部分的直播平臺都支持OBS推流，而后會生成RTMP地址和直播碼，在OBS里面進行配置并開始推流即可。

網(wǎng)絡攝像機電源的配置，忌諱什么？

　　忌諱的是：整個監(jiān)控系統(tǒng)共用一個電源。

原因如下：

　　1) 系統(tǒng)維修的時候，經(jīng)常需要打開、關閉電源。所有的攝像機在打開電源瞬間同時啟動，啟動電流特別大，對電源的沖擊力很大，嚴重的會燒毀電源，

　　2) 所有的攝像機共用一臺電源，當電源發(fā)生故障時，整個閉路監(jiān)控系統(tǒng)陷入癱瘓。

　　尤其是一些重要出入口的圖像無法監(jiān)視，潼南監(jiān)控，可能會造成不必要的麻煩。

　　那么正確的做法應該是怎樣呢？如上面例子，一個商務樓有100臺固定攝像機，總共需要約800W的電源，正確的配置應該是選擇4臺、每臺200W的電源。這樣，醫(yī)院監(jiān)控攝像機，當某一臺電源發(fā)生故障，可以把重要出入口的攝像機接到其它好的電源上，不至于影響整個系統(tǒng)的工作。

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