如何將安防設(shè)備由事后通知向事前預(yù)警過渡，對海量安防數(shù)據(jù)進行智能分析研判，一直是安防企業(yè)研發(fā)努力方向。讓海量數(shù)據(jù)去蕪存精，讓監(jiān)控人員從大屏小屏中擺脫出來，通過有效的分析技術(shù)，幫助用戶從海量數(shù)據(jù)中挖掘粗信息財富，與用戶一起探索人工智能新時代，更是安防企業(yè)一直以來的愿景。

隨著雪亮工程、智慧城市、天網(wǎng)工程等逐步落地，視頻監(jiān)控覆蓋率、聯(lián)網(wǎng)率朝著100％目標(biāo)靠近，安防設(shè)備所獲取并存儲的數(shù)據(jù)以“海量”形容不為過，且數(shù)據(jù)雜亂無章地堆積在一起，為監(jiān)控管理及安保工作帶來巨大挑戰(zhàn)。從現(xiàn)實因素考慮來看，人力無法解決論千論萬的視頻數(shù)據(jù)，回看監(jiān)控視頻，查找特定目標(biāo)，往往需要花費大量的時間和精力，甚至有可能無法辨認(rèn)特定目標(biāo)。

這就要求視頻監(jiān)控能自動學(xué)會挖掘視頻監(jiān)控情報線索。包括人臉識別，行為、特定目標(biāo)、車牌號碼等細(xì)節(jié)信息。尤其是人流量較大的車站、地鐵等地，更是亟需監(jiān)控智能分析等新技術(shù)支撐維穩(wěn)和安檢。不同行業(yè)對智能分析的需求和信息提取利用方式要求也有所不同。舉例來說，交管部門需要從視頻中獲取車牌、車型、駕駛者等信息；車站等人流量大的地方需要對人員進行識別，聯(lián)網(wǎng)比照公安后臺黑名單；酒店入住認(rèn)證，需要識別照“騙”，確認(rèn)是否為本人；新零售等場所，需要對消費者消費趨勢進行精準(zhǔn)把控，對消費者進行精準(zhǔn)消費畫像，從而更好地精準(zhǔn)營銷。這就要求安防企業(yè)針對細(xì)分行業(yè)和實際應(yīng)用場景，提供不同的視頻智能分析解決方案。

監(jiān)控視頻智能分析技術(shù)，主要通過數(shù)據(jù)處理、存儲管理、可視化交互分析等技術(shù)，實現(xiàn)視頻監(jiān)控情報化、可視化關(guān)聯(lián)分析、情報線索發(fā)掘等功能，是當(dāng)前安防企業(yè)研發(fā)的重點。目前，視頻智能分析技術(shù)根據(jù)產(chǎn)品形態(tài)分，可以分為前端智能和后端智能兩大類。前端智能是將智能分析模塊放到攝像機組里，省棄連接后端服務(wù)器這一步驟，?？低?/u>的深眸系列攝像機是這一代表。前端智能優(yōu)勢在于能實時分析視頻數(shù)據(jù)，更可以根據(jù)應(yīng)用場景的不同按需提供服務(wù)。對監(jiān)控信息實時性反應(yīng)有較高的要求，更適合采用前端智能。后端智能則是將分析服務(wù)器放在后端，對監(jiān)控設(shè)備采集的視頻進行信息挖掘，其優(yōu)勢在于更強大的處理能力，以及可以同時進行多路視頻數(shù)據(jù)處理。對監(jiān)控數(shù)據(jù)挖掘計算能力高要求的場景，更適合采用后端智能。前端和后端智能的選用，應(yīng)場景而異。