【中國安防展覽網 時事聚焦】隨著科技的發展，安防技術也一直在演進中，在網絡化、高清化、智能化成為視頻監控行業主要方向的當下，如何讓產品更“智能”是當今安企的重要突破口。從2012年開始，行業內就已經開始圍繞如何使產品、系統智能化展開探討與研發，引發了一波技術潮流。
 

　　今天，小編想和各位探討下將主導2018視頻監控行業走向的幾項關鍵技術。
 

　　大數據
 

　　大數據時代的來臨，在豐富世界形態的同時，也帶來了許許多多的數據碎片，為解決這些零碎數據，大數據技術應運而生。大數據技術是一個采集的過程，可以統一大型數據集，并能夠從分析中得出其它信息。
 

　　據IHS Markit 最新數據顯示，中國在公共和私人領域共裝有 1.76 億個監控攝像頭，每年產生數千萬PB的數據量。視頻監控業務正是一個依靠數據說話的典型數據依賴型業務，大數據與視頻監控業務有著天然的結合。在大數據技術支撐下，網絡視頻監控數據存儲模型可轉向分布式的數據存儲體系，提供高效、安全、廉價的存儲方式。通過大數據技術實現視頻圖像模糊查詢、快速檢索、精準定位，提高視頻監控數據的使用效率。
 

　　機器視覺
 

　　伴隨著人工智能的高速發展，機器視覺以它獨有的非接觸、速度快、精度高、現場抗干擾能力強等突出優點吸引了安防行業的目光。機器視覺能有效地對數據進行“智能化”存儲、分析以及應用，它已經成為安防企業下一步突破“更”智能化的重要幫手。
 

　　機器視覺簡單的來說就是用機器代替人眼來做測量和判斷，對圖像進行識別，因此機器視覺在人臉識別、車牌識別等方面得到大量運用。機器視覺技術由軟件和硬件的結合，主要組成部分包括照相機、攝像頭、圖像傳感器、視覺處理和通信設備。完備的系統能捕捉任意對象的圖像，并根據質量和安全性的不同參數來分析它們。
 

　　深度學習
 

　　深度學習雖然是人工智能一個新的領域，但近年來在安防行業中極為熱門，并且與安防有著很高的契合度。究其原因主要是因為深度學習的關鍵要素是數據，而安防行業中視頻監控數據占數據總量60%以上。
 

　　深度學習主要研究領域在語音識別和視覺分析，而且深度學習有很強的塑造性，可以應用到各個方向，在不同的領域做出不同的技術創新。隨著監控攝像頭的全面覆蓋及大量視頻數據的積累，一些大型項目的終端用戶(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據，獲取新的價值。深度學習算法的出現正好解決了海量數據與人力短缺之間的矛盾，有效提高識別準確率，直接建立從數據到目標模型的映射,不再需要人工選擇或創建特征集來描述目標。
 

　　云邊結合
 

　　對于云計算我們已經不再陌生，邊緣計算也正以破竹之勢迅速發展。技術定義來說，邊緣計算是在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺。
 

　　當前云計算是一種集中式中心化的云，但隨著IT基礎設施逐漸云化，大視頻、物聯網逐漸興起，集中式中心化云將不能適應低延遲、大帶寬等要求，這時候就需要向“中心化”的云發展。由此看來，云邊融合是必然趨勢。云邊結合是將智能算法前置，通過邊緣計算，將人臉識別等應用的抓圖的壓力分攤到前端，解放中心的計算資源。
 

　　結語：從模擬監控到數字監控，從存儲硬盤到云端，從人眼校對到智能分析，視頻監控行業正朝更加智能化方向蓬勃發展。無論從產業的發展角度，還是技術的發展角度，視頻監控行業都將會有更廣闊的市場和更大的發展空間。