视频语音

视频语音（精选五篇）

视频语音 篇1

关键词：视频会议,备份,IP语音,协同

1 政府视频网络系统概述

1.1 政府视频网络系统整体要求

随着信息化建设的深入, 政府单位进行了大量的视频会议系统建设。类似项目的建设具有特殊而重要的意义。一是建设视频会议系统, 可以提高整个政务系统的信息化程度, 以视频信息化带动其他业务系统信息化发展水平。二是建设视频会议系统, 可以为各级领导决策提供更快速灵活的方式。一旦发生突发性事件, 即可通过本系统进行有效的远程指挥、监控和处置, 极大地提高行政的处置能力。三是为工作人员的各项培训提供便捷而快速的手段, 大大提高工作效能。

视频会议系统建设实现的主要目的和要求包括:

1) 运用网络通信与多媒体技术进行远程视频会议和业务培训等;

2) 根据实际情况, 选择建设高清或标清视频会议系统, 并可整合桌面软件视频;

3) 既能够召开全系统视频会议, 也可实现与上级会议的级联会议;

4) 具备视频会议直播和转播, 提高会议、培训、业务交流等方面效率;

5) 系统应当充分保障用户投资, 建设的系统具有充足的升级、扩容能力, 随时应变用户未来的扩容需求;

6) 系统具有良好的系统管理性、安全性, 具有全局管理平台, 具有健壮的安全接入机制;

7) 具有良好的系统兼容性, 可与业界主流产品良好兼容。

以上是根据普遍的政府视频会议系统建设目的, 所考虑的系统应具备的基本功能。根据各个单位的实际情况, 具体的功能性能要求和侧重点会有所不同。

1.2 视频会议系统体系结构

标准的视频会议系统应当包括如下组件:

通信控制设备:支持H.323和SIP协议的呼叫进行翻译和互通, 提供视频会议系统内的协议转换功能;

视频会议终端 (主会场和分会场) :高清视频会议终端, 包括高清摄像头和编解码器, 通过大屏幕显示器或投影提供显示终端;

视频管理系统:图形界面管理系统, 在同一应用界面下, 管理视频会议系统, 包括硬件终端、MCU等设备;

多点控制单元 (MCU) :对视频会议视频流进行混网、混速、混协议、混分辨率、分组、分屏等功能;要求支持常见视频音频格式, 支持高清视频会议系统;

录播服务器:提供一定空间视频录制容量, 可接收高清视频信号, 支持多组会议同时录制;便于会议存档, 以及离线培训等应用;

相关网络设备等 (例如路由器, 交换机等) 。

典型的系统逻辑结构如图1所示。

1.3 视频会议系统体系可靠性带来的挑战

尽管视频会议设备通常采用专用硬件体系结构, 辅以各种可靠性措施, 例如冗余电源, 冗余线路等。但在实际工程建设中, 在可靠性方面仍然存在潜在的风险。包括:

终端设备可靠性风险:即在某个具体会场终端出现异常情况, 无法正常工作时, 该会场会发生无法进入会议的情况;

中心服务器或设备可靠性风险:包括MCU以及中心其他通信服务器等出现异常情况, 无法正常工作时, 将会导致整个会议停止, 无法正常召开;

视频链路可靠性风险:涉及运行视频会议的广域网专网IP链路出现故障时, 有可能导致单个会场或者全体会议中断;

网络设备可靠性风险:当承载视频会议应用的网络设备出现设备故障时, 有可能导致单个会场或者全体会议终端无法进行会议。

1.4 复杂系统可靠性存在的问题

以上风险可以通过强化设备可靠性要求 (例如要求配置冗余电源) , 强化链路可靠性要求 (提供冗余以及负载均衡设计) , 优化的系统设计等方面进行缓解。但是, 从本质而言, 视频应用系统单一系统的可靠性受到各个环节制约和影响, 且这样的设计往往会带来系统异常复杂, 且投入增大, 在很多具体场合下面临实现的具体问题。

通过以上阐述, 我们可以看到, 在视频会议系统传统的设计和规划上, 由于网络设备技术水平的限制和系统设计原因, 很难确保对重要会议的可靠性保障, 并且会为网络管理带来极大的难度。

2 视频会议备份系统优化设计与实践

2.1 系统整体设计

随着技术的发展以及设计理念的进步, 尤其是IP协同技术的发展, 使得未来协同应用进入融合状态。尤其是视频会议系统和IP语音系统的融合, 使得将视频和IP语音进行整合、打造协同平台成为可能。

基于这样的背景, 可以考虑:基于IP语音技术, 建设覆盖各个会场的音频会议系统。该方案直接依托已有的广域网数据基础平台, 提供同视频会议系统完全并行的服务, 二者相互配合但完全独立, 任一系统的全网故障不会影响另一系统的正常运行。由此在提供备份功能的同时, 可实现语音会议等办公协同功能。

包含IP语音系统的视频会议系统整体结构如图2所示。涉及备份系统的组件包括:

1) IP电话会议桥:进行音频会议的编码融合处理, 包括多方会议中的音频编码信号处理;为了保证在一定范围会议时, 所有IP电话会议终端均能接入, 会议桥处理能力应该可容纳视频会议室的所有IP电话接入会议;

2) 呼叫信令处理:对所有IP电话终端进行号码分配、管理、以及呼叫信令处理;由于该设备对所有IP电话终端进行统一管理, 一般需要冗余配置;为保护投资, 该设备允许注册电话数量应当支持今后3至5年的发展;

3) 网守 (Gatekeeper) :为IP电话终端、网关提供地址翻译、控制访问功能。它还可提供诸如带宽管理、定位网关等功能。网守保留一份各设备的登记信息。刚启动时, 设备向网守登记, 然后请求网守的服务;网守可以与接入网关在同一语音路由器上实现;

4) IP电话会议终端:专门应用于大中型会议室的IP电话;提供多个可支持有线可移动麦克风, 便于部署在大中心会议中;

5) 接入网关:IP电话系统连接至PSTN的网关, 由此实现IP网络与运营商固定电话或移动电话的连接;通过接入网关, 可以使得运营商固定电话或移动电话同IP电话系统通话。该设备可以以语音路由器连接PSTN方式部署。运营商固定电话或移动电话可以通过接入网关拨打内部IP电话。按照中继线路规格, 可以向外部提供多路并发电话, 满足备份链路需要以及外呼。以及同时提供若干外线号码, 供内部IP电话使用。

2.2 会场集成设计

在会场方面, 考虑到实际的会场音视频设计, 结合上述备份方案, 对会场集成进行设计框架如图3所示。

即在会场中, 备份音频会议系统连接至视频会议系统;在开会时所有IP电话处于连接至备份会议系统并处于静音状态, 话机上将出现红灯提示现在状态为静音, 并且关闭扬声器, 由此作为备份音频系统待命。当视频会议进行中, 无论MCU还是终端出现异常无法工作, 此时管理员在视频会议管理界面发现问题后, 立即启动切换, 由此进入音频会议模式。在此情况下, 可以使得会场在视频会议无法接入情况下, 用音频会议方式继续整个会议。

2.3 实际部署

针对以上提到的设计思路, 结合目前IP语音协同技术, 我单位采用了Cisco (思科) 所提供的对应的产品和成熟的解决方案。

1) 在视频会议系统方面, 采用Cisco C20/C60等视频终端, 搭配Cisco MCU 4515组成视频会议系统;通过其自身设备可靠性 (例如冗余电源, 多链路接入等) 保障视频系统可靠性;

2) 在IP语音备份机制方面, 通过Cisco IP PHONE7942语音话机, 以及集成在Cisco ISR路由器上的语音模块, 组成了一套独立的IP语音系统;

3) 该系统一方面在单点视频终端出现故障时, 通过会场IP语音接入提供备份音频会议功能, 另一方面可以在整个系统主要设备 (例如MCU) 等出现问题时, 提供独立音频会议系统功能;

4) 在其它快速会议、培训等场景, 系统还可以作为独立音频会议系统使用。

根据中长期技术规划, 这一平台的搭建未来还可以支持各种先进的协作应用, 包括:

基于Cisco Jabber等跨平台协作产品实现移动办公系统;

基于Cisco网真的高端视频会议系统;

基于CiscoWebex的协同会议系统等。

由此实现整个平台更高效充分的使用, 最终提升政府机构办公协同的效率。

2.4 效果评估

通过实际应用的验证, 以上备份措施颇见成效。首先, 通过整体可靠性设计和评估, 视频网络整体可以平稳安全运行。其次, 一旦出现单点故障或全网视频会议系统故障的情况, 可以通过同IP语音系统的集成, 实现两套系统并存或IP语音系统取代视频会议的方式, 从而保障重要会议的可靠性。经过实际使用, 该系统设计能够正常运行, 达到预期目的。

3 结束语

总的来讲, 目前各级政府单位通过视频会议项目成功的提升了协同水平, 优化工作效率。将该传统应用同先进的IP协同技术相结合, 能够有效地提高系统的整体可靠性, 保证在极端情况下语音的可达性, 从而进一步提升了整个系统可靠性。该方案也为许多政府单位规划视频会议或协同方案、借助新技术开创新的应用体验模式, 做出了有益的尝试。

参考文献

[1]索燕.省级视频会议系统建设[J].福建电脑, 2012 (03) ..

[2]高轶, 基于IP网络的视频会议相关技术的分析[J].中国科技博览, 2012 (5) .

[3]罗东, 视频会议系统整合[J].网管员世界, 2012 (6) .

[4]苏洵, 李家福.网络视频技术与应用实践[M].电子工业出版社, 2011 (5)

[5]美国思科公司, 美国思科网络技术学院.思科网络技术学院教程[M].人民邮电出版社, 2005.

[6] (美) 马格罗拉, (美) 多尔蒂著.白建军, 朱珂译.思科网络技术图解[M].人民邮电出版社, 2004.

[7]Cisco Unified Communications Manager (CallManager) .[N]http://www.cisco.com/en/US/products/sw/voicesw/ps556/index.html2012.08.

YY语音视频讲课流程 篇2

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视频语音 篇3

语音识别的相关研究开始于20世纪50年代。1952年Bell实验室的K.H.Davis等人,根据对数字元音区域共振波谱的研究,研发了世界上第一个能识别10个英文数字的Audry语音识别系统,其对特定人的识别率高达97%～99%,这标志着现代语音识别技术研究的开始[1]。20世纪60～70年代,是语音识别研究的高潮,例如动态时间规整算法(Dynamic Time Warping,DTW)[1]和线性预测算法(Linear Prediction,LPC)[2]的提出,解决了语音信号处理中激励模型构建和不等长语音匹配的问题,使语音识别技术取得了较大发展。20世纪80年代,隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)[6]被广泛应用于语音识别中,由于其模型结构和数学描述更加符合语音信号本身的统计特性,识别效果大幅提高。这一时期语音识别的研究者突破了从特定人、小词汇表、孤立词到非特定人、大词汇量、连续词的难关,将此3个特性集中到同一语音识别系统中,较为典型的是美国卡耐基梅隆大学,基于矢量量化(Vector Quantization,VQ)[3]和HMM实现的Sphinx系统,其对非特定人连续词的语音识别率可达96%。20世纪90年代,语音识别各方面关键技术基本成熟,语音识别的性能也在不断提高,其应用范围逐渐由实验室走向了产品化,语音手机、语音机器人出现。

在线协同学习平台中的教学视频语音检索系统,是语音识别技术在多媒体信息检索引擎中的实际应用,是视频结构化处理的组成部分,对平台中用户的在线视频检索具有重要意义。但由于其待识别的词汇量过大、识别模型训练阶段的样本又严重不足、非特定人的说话方式和语法习惯不同,识别的准确率未能达到理想的效果。

2 系统的需求分析

在线协同学习平台中教学视频语音识别的研究是一个较为系统的工程,是针对教学视频中的音频信息进行音频提取和识别的过程,涉及到信号处理、文本分析、模式匹配、模板训练等多方面[4]的内容,该识别系统由视频处理、识别模型训练、音频识别等模块[5]构成,可以完成视频分段语音识别的功能。系统需求概述分析如下:

(1)开发目的。在线协同学习平台中网络用户在进行教学视频基于内容的信息检索过程中,为实现对视频的结构化处理,语音识别系统的建立必不可少,计算机通过预先对网络中的教学视频资源处理后得到视频相对应的结构化文件。在用户对教学视频的检索过程中,综合分析结构化文件中的视频信息可以提供更为准确有效的检索结果。

(2)产品功能。在线协同学习平台中的语音识别系统,是将视频中的音频信息向文字转换的工具,通过语音识别,音频将转换为文字信息并保存在视频相应的检索信息文件中。进行教学视频的关键词语音识别,则可以对视频信息进行更为抽象的提取,提升系统的识别效率,让用户在进行检索时更加方便快捷。此外,语音识别的结果还可以与视频关键帧图像文字识别的结果进行相互对比和验证,视频图像信息与音频信息的联合识别,将对基于内容的信息检索带来一次技术革新。

(3)应用范围。视频语音识别系统嵌入在视频结构化处理的过程中,其应用的主要群体是互联网中的在线学习用户。在线协同学习平台是用户在虚拟世界学习交流的互动场所,用户在其中可以共享学习资源,完成共同的学习目标。在用户进行对教学视频信息的检索过程当中,语音识别系统得到了充分的应用,让用户方便地搜索到与检测词汇相对应的视频。

(4)开发环境。教学视频语音识别系统基于Web2.0的开发环境下运用,Web2.0是新一类互联网应用的统称,Web2.0更加注重用户之间的交流互动,使用户不仅是网络内容的浏览者,更是网络内容的创造者。教学视频的语音识别系统开发语言为Java,其是一种面向对象的跨平台分布式语言,可移植性良好、性能优异、支持多线程任务。

3 系统的设计

该系统需要完成服务器XML文件的解析寻址,视频文件的音频提取和语音到文字的转换等功能,具体设计方法如下:

(1)XML文件的解析。Java对XML文件的解析方法有4种:DOM、SAX、JDOM和DOM4J。DOM方法是基于信息层次的类似于树形的处理过程;SAX处理有点类似于流媒体,开始迅速且处理较快;JDOM仅使用具体类而不使用接口,简化了与XML的交互,使用和实现更为迅捷;DOM4J是JDOM的一种智能分支,使用接口和抽象基本类的方法,性能优异,且已被广泛应用。

在教学视频语音识别系统中,采用DOM4J的方法对XML文件进行解析,创建并调用系统的配置文件后可以找到相应视频的目标结构化文件,就可求得源教学视频文件所在位置信息。

(2)视频剪辑。对视频段的剪辑操作过程主要是运用Mplayer自带的编码工具mencoder完成。为实现剪辑操作的自动化运行,需在主程序中创建待识别视频文件的批处理文件,将视频相应结构化XML文件的各视频段剪辑起点和终点位置作为参数导入,并对源视频文件按命令行操作的方法调用mencoder工具完成其视频剪辑的过程。

(3)音频提取。FFmpeg是一个跨平台的开源视频和音频流的处理方案,采用LGPL或GPL许可证,属于自由软件。FFmpeg提供了录制、转换以及流化音视频的完整及解决方法,且包含了先进的音频/视频编解码库libavcodec,可以方便地进行视频解码。JAVE(Java Audio Video Encoder)类库是一个ffmpeg项目的Java语言封装,开发人员可以通过使用JAVE完成各种格式之间视频的相互转换,还可以对视频进行剪辑、截图等操作。

在教学视频语音识别系统中,可以使用JAVE封装的FFmpeg视频处理方法,读取视频中的音频流并保存其音频信息。

(4)语音识别。依照语音识别的基本方法和原理,在Java平台对音频信号进行语音识别。非特定人、大词汇量的连续语音识别系统,其需要的模型训练时间较长,采用的模型可在一定程度上淡化语音信号中说话人的特征,强化语音信号中的语义信息。

在教学视频语音识别系统中,首先进行音频信号的预处理,将其数字化、预加重、分帧、加窗和端点检测后再对此音频信号进行美尔倒谱系数的特征提取,应用语音识别的隐马尔可夫模型在字典中找出相应词语进行输出,然后依照上述的DOM4J方法,解析视频相对应的XML文件,将语音识别的文字结果写入相对应的XML文件节点当中。系统程序流程如图1所示。

4 系统的测试

由于互联网中所包含的教学视频数量较多、待识别的词汇量大、在识别模型训练阶段的样本又严重不足、非特定人在说话方式和语法习惯上的不同,教学视频中的音频识别准确率还未能达到理想的效果,因此,在线协同学习平台中的教学视频语音识别系统尚在实验室研究阶段。

系统的识别测试流程分为以下几部分:

(1)XML文件的相关操作。

在语音识别系统进行识别的过程中,需要对XML文件完成创建、解析等多种操作。

1)解析源XML文件视频地址信息。

如图2所示,视频结构化XML文件片段包含了视频的名称、作者、分类、网址、描述等信息,其中<LocalPath>中的内容对应了服务器中的视频文件的地址,在对视频进行操作的过程中,首先需对该地址进行解析和提取。

2)语音识别配置文件的XML设计。

在语音识别的自动化流程当中,识别程序的调用、过渡文件的保存地址等信息都应当保存在其对应的配置文件当中,该配置文件主要由以下3方面信息组成:<XMLPath>对应视频结构化XML文件的地址,在服务器对配置文件进行调用的过程中,对待操作的视频结构化文件对应的文件夹进行遍历后可逐一得到文件地址,将其保存到配置文件的<XMLPath>中后就可对其进行语音识别的操作;<MencoderPath>对应视频剪辑包的路径,在运用批处理文件对视频进行剪辑操作的过程中,需要按照此地址完成对视频剪辑包进行调用;<ClipPath>对应中间视频段和音频段等过渡文件的存储路径,在视频剪辑或视频段音频提取完成后,生成的过渡视频段或音频段需要按此位置进行保存,方便在语音识别操作完成后对过渡文件进行统一删除。

3)遍历视频相对应的XML文件。

服务器在对语音识别程序进行调用的同时,需要遍历待识别目录下所有的视频结构化XML文件,遍历程序是随语音识别同时进行的,每遍历一个视频结构化文件,遍历程序进入等待阶段,待语音识别的进程完成并将识别结果返回后,遍历程序又进入执行阶段,依次进行,直到该目录所有文件对应的视频识别完成为止。

4)查找视频相对应XML文件视频分段端点。

视频在结构化处理过程中需要对视频按特定算法进行镜头分割,将视频镜头转换的时间点作为视频的关键帧,依照视频关键帧对视频进行分段,每个视频段都有其对应的分段起点和终点。如图2所示,第一个视频段的起点和终点位置对应了<Shot>中的StartTime和EndTime,分段信息提取后,根据分段端点对视频段进行剪辑操作。

5)语音识别的结果写入视频相对应的视频结构化XML文件中。

当语音识别结束后,识别结果保存至视频结构化的XML文件中,需要对其解析,建立语音识别结果对应的<AudioText>,并将语音识别的输出结果添加到相应的位置。

(2)视频处理的相关操作。

1)视频根据分段端点剪辑。

如图3所示,在视频镜头分割完成后,源视频被剪辑为若干个视频段,过渡视频段保存在特定目录下,待该视频语音识别的过程结束后程序会对其自动删除。视频分段剪辑是运用程序创建和执行批处理文件完成操作,通过对mencoder在已分段端点为参数的指定起止位置的调用,剪辑过程得以实现。

2)视频中音频段提取。

视频剪辑完成后,视频中的音频信息通过调用封装FFmpeg方案的JAVE类库进行提取。提取后的音频信息可保存为过渡的wav文件,wav文件是一种符合RIFF(Resource Interchange File Format)文件规范,用于保存Windows平台音频信息资源的声音文件格式,其使用采样位数、采用频率和声道数3个参数来表示声音,是经典的Windows多媒体音频格式。音频段提取的操作,为后续语音识别阶段提供了输入端的音频信号,是语音识别过程顺利完成的保障。

(3)语音识别结果显示。

将音频段过渡wav文件作为语音信号输入语音识别系统中,通过预处理、特征参数提取等语音识别算法的实现,选择HMM作为语音识别模型,如图4所示,语音识别的结果将视频中的音频信息用文字表现。

5 结束语

文中对教学视频语音识别系统进行需求分析,分析了其开发目的、产品功能、适用范围及开发环境,并对其具体功能进行了设计和实现,包括XML文件的解析、视频剪辑、音频提取和语音识别;在在线协同学习平台中对教学视频语音识别系统进行了测试,完成产品功能中所要求的各项相关操作,实现了将视频中的音频信息到文字的转换。

摘要：在线协同学习平台中,为方便用户更加快捷地查找网络中的多媒体文件,完成基于教学视频内容信息检索,视频语音识别是重要环节。教学视频语音识别系统是基于隐马尔可夫模型下语音识别的一个实例,旨在实现教学音/视频文件中文字提取的功能,具有重要的应用价值。文中对语音识别系统的应用软件进行了需求分析,通过其相关功能的性能测试结果表明,该系统实现并展示了将视频中的音频信息文字转换的过程。

关键词：在线学习,语音识别,系统设计

参考文献

[1]SAKOE H.Two-level DP-matching-a dynamic program-ming-based pattern matching algorithm for connected word recognition[J].IEEE Transactions on Acoustics,Speech and Signal Processing,1979,27(6):588-595.

[2] LTAKURA F.Minimum prediction residual applied to speech recognition[J].IEEE Transactions on Acoustics,Speech and Signal Processing,1975,23(1):67-72.

[3] BUZO A,GRAY A H J,GRAY R M,et al.Speech coding based upon vector quantization[J].IEEE Transactions on Acoustics Speech and Signal Processing,1980,28(1):562-574.

[4]DIMITRIADIS D M,POTAMIANOS P.A on the effects of fil-terbank design and energy computation on robust speech rec-ognition[J].IEEE Transactions on Audio,Speech and Lan-guage Processing,2011,19(6):1504-1516.

视频语音 篇4

特点:

(1) 基于最新平板电脑或移动上网本, Window XP操作系统;

(2) 超级DSP智能传感器, USB接口;

(3) 带ISO-10816的振动分析诊断仪。选择机器类型、测量速度或位移后, 直接用红黄绿灯显示设备健康评价结论;

(4) 带平均功能的连续测量可以得到更精确的频谱;

(5) 可以自定义时间间隔的长期数据记录功能 (>30GB存储量) ;

(6) 带路径管理的全功能数据采集器, 无限量测点数目;

(7) 400～1 600线分辨率频谱, 频程100Hz、200Hz、500Hz、1kHz、2kHz、5kHz;

(8) 全功能单双面动平衡仪 (可选) , 一屏显示, 一目了然;

(9) 内置状态监测软件MCM3, 故障诊断专家系统软件SDES;

(10) 用包络解调检测诊断轴承齿轮故障, 直接红黄绿灯报警;

(11) 可选转速测量、相位测量与诊断;

(12) 直接连接打印机打印各种报告;

(13) 可选GPS全球定位系统。

技术指标:

(1) 频率范围10～5 000Hz;

(2) 转速测量范围 (可选) 60～24 000r/min;

(3) 振动测量和频谱分析的最大量程和最高分辨率 (表1) ;

(4) 振动测量精度5%, 信号动态范围72dB;

(5) 8阶椭圆抗混滤波;

(6) 单通道振动测量, 12位AD采样;

(7) 可充电池供电, 连续工作3h, 电池极易更换;

(8) 主机体积190mm×120mm×28mm, 重量880g起 (含传感器) 。

视频语音 篇5

北京科苑隆科技有限公司(原北京科苑隆电子科技有限公司)成立于20世纪80年代末期,公司自成立以来一直致力于电梯对讲系统以及工业控制部件的开发、生产和销售。公司的电梯对讲系统以及工业控制系列产品等已与奥的斯、通力、星玛、永大、西子等多家国内外著名品牌电梯长期配套使用。

公司现在已经取得ISO9001:2000国际质量管理体系认证。其对讲产品已通过国家电话机质量监督检验中心的鉴定、工控部件通过国家强制性3C认证和欧洲进出口CE认证等多项资质认证。

备注:此网络适配箱根据是否需要轿厢视频监控,确认安装位置。(1)如需要电梯故障时的轿厢图片联动,设备需要安装在电梯轿顶。(2)如只需要查看电梯的运行情况,设备安装在电梯机房即可。

2项目说明

电梯实时监控系统通过计算机对电梯和扶梯进行监控,同时可以记录电梯和扶梯的运行情况,保存通过平台对讲的任一通话记录,如有需要可保存当时轿厢的视频情况。

该系统能够对电梯进行集中管理,可以及时掌握电梯的运行状况,能够在电梯发生异常时发出告警,提高维保工作效率,降低电梯故障率,在任何时候都可以通过视频查看电梯内的情况,并记录和控制整个报警过程。

系统带自动托管功能,当值班室无人或者无值班室时,系统可直接将电梯进行负责到人管理。

系统拥有远程广告媒体投放功能,客户如果有需要,可以通过管理员用户,轻轻一点即可完成任一广告的下发和分时管理广告(可以是公益类广告:电梯安全使用等)。

3设计依据

(1) GB 24475-2009《电梯远程报警系统》;

(2) GB 24476-2009《电梯、自动扶梯和自动人行道数据监视和记录规范》。

4科苑隆数字对讲系统框架图

5科苑隆远程报警系统功能

5.1针对原有5方对讲

(1)值班室主机21.5寸电容屏配置,完美的触摸操控感,每个触摸按钮都可以添加备注信息。

(2)轿顶对讲支持摄像头接入,值班室主机完美实现可视对讲。记录每一次报警时的轿厢照片。

(3) 180G固态硬盘,使得通话存储和报警存储大大加大,可动态存储半年以上的资料。

(4)网络内多主机配置,实现报警的上下级管理,呼叫转接,无人值守。

(5) PANDA芯片,使每一台对讲机都拥有自我诊断功能,让报警系统无时无刻不在安全工作。

5.2针对EN81-28的互联网服务

(1)清晰的工作流程,使得乘客的每一次报警都能找到责任主体。

(2)手机APP在线,对于电梯的每一次报警,维保公司永远能掌握第一手资料。

(3)手机APP在线,电梯的每一次报警,都能知道谁离事故点最近。

(4)手机APP在线,相当于每一个维保人员都携带了一个维保智能库,第一时间解决问题。

(5)微信在线,作为备用救援通道存在,只要电梯发生报警,微信关注手机也能收到报警信息。

(6)层级管理,管理层能快速知道电梯的运行情况和保养质量。

(7)清晰的表单,针对每一次报警都有相应的表单进行存档(文字和图片),完成追溯。

(8)声光提示,电梯轿厢丰富的声光提示,乘客在被困电梯时紧张的情绪能得到安抚,等待救援。

(9)系统续航能力检测,随时随地保证设备处在待命状态。

(10)系统自检。

5.3系统配置