隨著科技的發(fā)展，安防技術(shù)也一直在演進(jìn)中，在網(wǎng)絡(luò)化、高清化、智能化成為視頻監(jiān)控行業(yè)主要方向的當(dāng)下，如何讓產(chǎn)品更“智能”是當(dāng)今安企的重要突破口。從2012年開始，行業(yè)內(nèi)就已經(jīng)開始圍繞如何使產(chǎn)品、系統(tǒng)智能化展開探討與研發(fā)，引發(fā)了一波技術(shù)潮流。

今天，小編想和各位探討下2018年或?qū)⒅鲗?dǎo)視頻監(jiān)控行業(yè)走向的幾項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。

大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，在豐富世界形態(tài)的同時(shí)，也帶來了許許多多的數(shù)據(jù)碎片，為解決這些零碎數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。大數(shù)據(jù)技術(shù)是一個(gè)采集的過程，可以統(tǒng)一大型數(shù)據(jù)集，并能夠從分析中得出其它信息。

據(jù)IHS Markit 最新數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)在公共和私人領(lǐng)域共裝有 1．76 億個(gè)監(jiān)控?cái)z像頭，每年產(chǎn)生數(shù)千萬PB的數(shù)據(jù)量。視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)正是一個(gè)依靠數(shù)據(jù)說話的典型數(shù)據(jù)依賴型業(yè)務(wù)，大數(shù)據(jù)與視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)有著天然的結(jié)合。在大數(shù)據(jù)技術(shù)支撐下，網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)模型可轉(zhuǎn)向分布式的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)體系，提供高效、安全、廉價(jià)的存儲(chǔ)方式。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)視頻圖像模糊查詢、快速檢索、精準(zhǔn)定位，提高視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的使用效率。

機(jī)器視覺

伴隨著人工智能的高速發(fā)展，機(jī)器視覺以它獨(dú)有的非接觸、速度快、精度高、現(xiàn)場(chǎng)抗干擾能力強(qiáng)等突出優(yōu)點(diǎn)吸引了安防行業(yè)的目光。機(jī)器視覺能有效地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行“智能化”存儲(chǔ)、分析以及應(yīng)用，它已經(jīng)成為安防企業(yè)下一步突破“更”智能化的重要幫手。

機(jī)器視覺簡(jiǎn)單的來說就是用機(jī)器代替人眼來做測(cè)量和判斷，對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別，因此機(jī)器視覺在人臉識(shí)別、車牌識(shí)別等方面得到大量運(yùn)用。機(jī)器視覺技術(shù)由軟件和硬件的結(jié)合，主要組成部分包括照相機(jī)、攝像頭、圖像傳感器、視覺處理和通信設(shè)備。完備的系統(tǒng)能捕捉任意對(duì)象的圖像，并根據(jù)質(zhì)量和安全性的不同參數(shù)來分析它們。

深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)雖然是人工智能一個(gè)新的領(lǐng)域，但近年來在安防行業(yè)中極為熱門，并且與安防有著很高的契合度。究其原因主要是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)的關(guān)鍵要素是數(shù)據(jù)，而安防行業(yè)中視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)占數(shù)據(jù)總量60％以上。

深度學(xué)習(xí)主要研究領(lǐng)域在語音識(shí)別和視覺分析，而且深度學(xué)習(xí)有很強(qiáng)的塑造性，可以應(yīng)用到各個(gè)方向，在不同的領(lǐng)域做出不同的技術(shù)創(chuàng)新。隨著監(jiān)控?cái)z像頭的全面覆蓋及大量視頻數(shù)據(jù)的積累，一些大型項(xiàng)目的終端用戶（如公安、交警），正在迫切尋找新的視頻分析解決方案來重新解讀這些數(shù)據(jù)，獲取新的價(jià)值。深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)正好解決了海量數(shù)據(jù)與人力短缺之間的矛盾，有效提高識(shí)別準(zhǔn)確率，直接建立從數(shù)據(jù)到目標(biāo)模型的映射，不再需要人工選擇或創(chuàng)建特征集來描述目標(biāo)。

云邊結(jié)合

對(duì)于云計(jì)算我們已經(jīng)不再陌生，邊緣計(jì)算也正以破竹之勢(shì)迅速發(fā)展。技術(shù)定義來說，邊緣計(jì)算是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的開放平臺(tái)。

當(dāng)前云計(jì)算是一種集中式中心化的云，但隨著IT基礎(chǔ)設(shè)施逐漸云化，大視頻、物聯(lián)網(wǎng)逐漸興起，集中式中心化云將不能適應(yīng)低延遲、大帶寬等要求，這時(shí)候就需要向“中心化”的云發(fā)展。由此看來，云邊融合是必然趨勢(shì)。云邊結(jié)合是將智能算法前置，通過邊緣計(jì)算，將人臉識(shí)別等應(yīng)用的抓圖的壓力分?jǐn)偟角岸?，解放中心的?jì)算資源。

結(jié)語：從模擬監(jiān)控到數(shù)字監(jiān)控，從存儲(chǔ)硬盤到云端，從人眼校對(duì)到智能分析，視頻監(jiān)控行業(yè)正朝更加智能化方向蓬勃發(fā)展。無論從產(chǎn)業(yè)的發(fā)展角度，還是技術(shù)的發(fā)展角度，視頻監(jiān)控行業(yè)都將會(huì)有更廣闊的市場(chǎng)和更大的發(fā)展空間。