传统监测技术依赖多个摄像机来捕捉不同区域的画面，这导致成本较高。然而，本方案只需一个图像采集模块即可获取整个区域的画面，成本更是大幅降低。那么，这种做法究竟是如何实现的

方案核心亮点

本方案最显著的特点是，它与传统技术不同，仅通过图像采集模块就能捕捉到监测区域的全面图像。以往监测往往需要部署多个摄像机来覆盖各个区域，但本方案只需一台8K摄像机便能够获取一个宽广的全景图像，向用户全面展示监测区域的状况。这不仅显著减少了设备投入，还简化了安装步骤。

成本优势体现

与传统监测技术相较，本计划在成本上具有显著优势。在传统监测中，需要部署多台摄像机，这涉及到昂贵的设备购买、安装以及后续维护费用。然而，本计划仅需一台8K摄像机，就能有效减少成本支出。据估算，在中等规模的监测区域，传统方案所需的设备费用可能高达数万元，而本计划则可能只需其中的一半，甚至更少。

多画面输出原理

本方案通过设置选画框在整体画面中进行画面选取并输出。这些选画框输出的画面可以模仿传统摄像机拍摄的视频监控画面。在整体画面中配置多个选画框，就如同部署了多个虚拟摄像机在运作，每个选画框输出的画面就相当于一个独立的讯道，通过多个选画框的配合，便能够实现多讯道的画面输出。

画面切换实现

利用时钟模块或AI算法来设定各局部画面的播放次序，从而实现多个频道的转换。这和传统监控系统切换不同摄像头的过程相似。例如，在一场大型活动的监控中，可以通过时钟模块让不同区域的画面依次呈现，或者借助AI算法，在出现异常时优先显示相关区域的画面。

画面设置特点

选择画框输出的局部画面可以不相互覆盖，亦或只有部分区域有交集。在实际使用过程中，人们可以根据监测的具体需求来灵活调整设置。比如在监测那些较为规则的区域时，可以选择不重叠的局部画面；而在面对复杂场景时，部分重叠的画面则能提供更为详尽的信息。

选画框定位方式

进行选画框操作，可以选择人工设置或运用AI识别技术进行定位。人工设置适用于那些对特定区域有明确监控需求的情况，工作人员可以依据经验和具体需求来设定选画框的具体位置。相对而言，AI识别技术更为智能，它能够根据画面内容自动识别出关键区域，进而设置选画框，这样做可以提升监控的效率和精确度。