NTP网络校时服务器(GPS北斗卫星校时系统)应用场景

2024-02-29 08:28

本文主要是介绍NTP网络校时服务器(GPS北斗卫星校时系统)应用场景,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

NTP网络校时服务器(GPS北斗卫星校时系统)应用场景
NTP网络校时服务器(GPS北斗卫星校时系统)应用场景
随着大数据、云计算时代的到来,各行业信息化建设的不断提升,信息化下的各个系统不再单独处理各自业务,而是趋于协同工作,因此,各个单元的时间同步作为整个信息化建设中的基准系统愈发重要。
值得关注的是,在众多的解决方案中,看起来很常规但对时间同步要求非常高的就是视频监控系统录音录像的时间同步。目前视频监控系统主要应用场景从大的划分上有家庭、社区跟城市,当然这些场景可以更具体。很多时候,监控系统时间会出现不统一。据不完全统计,在监控系统中经常出现时间不准确或错误的情况,粗略统计录像视频时间错误的情况出现率约占60%,轻则差几秒几分,重则差几小时几天,有的甚至出现时间回退到1970年的情况。
当然,时间错误并不会导致录像机停止录像,而是将录像录制到错误的时间、画面的时间也显示错误,从而造成监控证据失效、部分业务无法应用、一些证据无法使用。比如:在公共安全的应用场景中,实时汇总并综合分析各种公共安全数据和资料,为执法人员快速准确应对提供科学依据;再比如警察办案时实时调动现场视频录像、嫌疑人记录、同一地区的相似案件材料、进行时间和空间的比较分析;交警部门追踪车辆等。如果上述列举的场景中出现错误的时间,就会造成录像数据无效或历史视频被录像机覆盖、错乱或甚至丢失。
因此,监控系统时间错误,将会导致在发生特定事件时无法回溯,甚至导致视频监控系统提供的数字证据失去法律效应而无法使用。
找出原因:监控系统时间为什么会出现不统一
监控画面时间的是否能够同步,取决于时间的来源。目前,监控画面显示的时间是以NVR中的时间为基准的。网络视频录像机(NVR)在添加摄像头(IPC)后,NVR会主动向IPC推送时间,一旦NVR在运行时逐步出现的时间差异或因为电池故障造成NVR时间恢复出厂时间,时间就会出现偏差。
解决问题:如何保证监控系统时间精准性
1、如果是因为主板电池故障造成的时间差异,对应的解决方案是:(1)设置NVR设备的校时方式为NTP自动校时,指向一个可信的NTP校时服务器。(2)如果录像机不联网,则需要考虑更换主板电池,这需要对NVR设备进行拆卸。
2、如果是因为NVR被设置了错误的时间,对应的解决方案是:(1)设置NVR设备的校时方式为NTP自动校时,指向一个可信的NTP校时服务器,达到实时同步标准时间的目的。(2)定期手动调整NVR时间,使其保持准确度。
从以上解决方案可以看出,监控系统里必须有个可信的NTP校时服务器, 并保证这台NTP校时服务器不断电、无网络故障才是解决监控系统时间同步问题的最优方案。
NTP校时服务器能一劳永逸的解决监控系统时间不统一的问题。
据有关数据统计,中国作为全世界安装监控系统最多的国家,监控系统已经成为国家建立智慧城市的主要设备之一,影像时间的同步性成为了重中之重。中国企业必须不断弘扬精益求精、追求卓越的工匠精神,持续提升自主创新力,助推中国创造,逐梦时间科技。京准电钟作为NTP网络校时服务器的专业设备商,必将担起社会责任,秉承大国工匠精神,潜心钻研,用更好的产品赋能更多的场景应用!

这篇关于NTP网络校时服务器(GPS北斗卫星校时系统)应用场景的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/758139

相关文章

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

服务器集群同步时间手记

1.时间服务器配置(必须root用户) (1)检查ntp是否安装 [root@node1 桌面]# rpm -qa|grep ntpntp-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64fontpackages-filesystem-1.41-1.1.el6.noarchntpdate-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64 (2)修改ntp配置文件 [r

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,我们可以构建高效的图像分类系统,广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统,包括环境

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

Hadoop企业开发案例调优场景

需求 (1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数。服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程。 (2)需求分析: 1G / 128m = 8个MapTask;1个ReduceTask;1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务(4    3    3) HDFS参数调优 (1)修改:hadoop-env.sh export HDFS_NAMENOD

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

hdu1394(线段树点更新的应用)

题意:求一个序列经过一定的操作得到的序列的最小逆序数 这题会用到逆序数的一个性质,在0到n-1这些数字组成的乱序排列,将第一个数字A移到最后一位,得到的逆序数为res-a+(n-a-1) 知道上面的知识点后,可以用暴力来解 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm>#include<cstring>#include<stack>#in

嵌入式QT开发:构建高效智能的嵌入式系统

摘要: 本文深入探讨了嵌入式 QT 相关的各个方面。从 QT 框架的基础架构和核心概念出发,详细阐述了其在嵌入式环境中的优势与特点。文中分析了嵌入式 QT 的开发环境搭建过程,包括交叉编译工具链的配置等关键步骤。进一步探讨了嵌入式 QT 的界面设计与开发,涵盖了从基本控件的使用到复杂界面布局的构建。同时也深入研究了信号与槽机制在嵌入式系统中的应用,以及嵌入式 QT 与硬件设备的交互,包括输入输出设

JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

智听未来,一站式有声阅读平台听书系统 🌟&nbsp;开篇:遇见未来,从“智听”开始 在这个快节奏的时代,你是否渴望在忙碌的间隙,找到一片属于自己的宁静角落?是否梦想着能随时随地,沉浸在知识的海洋,或是故事的奇幻世界里?今天,就让我带你一起探索“智听未来”——这一站式有声阅读平台听书系统,它正悄悄改变着我们的阅读方式,让未来触手可及! 📚&nbsp;第一站:海量资源,应有尽有 走进“智听