大数据时代安防智能化应用新方向

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1、大数据时代安防智能化应用新方向高清、网络和智能是安防行业的三大主题,而时代的发展已经证明了IP网络高清是未来发展的主流,而且已经得到了高度的普及。智能技术经过这么多年的发展,准确率和实用性在不断提高,接下來可能会往哪些方向发展呢?一、智能前置VS后端智能分析在智能化进程发展过程屮,很长一段时间内,视频监控系统的智能分析功能都是采用中心分析的方式来实现。这种方式有其独特的优势,比如不需要前端處像机具有智能分析功能,只需要上传视频流给智能分析建即可;再比如,因为硬件结构决定了智能分析服务器具冇超高的处理性能,一

2、台智能分析服务器可以同时处理几十路前端视频流,等等。但即便如此,这种方式仍然存在一些难以调和的问题,例如随着系统规模的增长,后端存储管理和传输带宽的压力将逐渐增大,那就需要通过提高后端设备的性能来解决,而如果要提高服务器配置、增加服务器及交换机数量等,最终会导致视频监控系统成木的提升。智能前置是相对于监控中心智能分析服务器的后端智能分析來说的,简单点说就是把一些智能分析算法嵌入前端摄像机产品小,直接利用摄像机来进行智能分析或行为侦测等,再把分析结果或报警信号传给后台。智能前置的方式相当于给每一台摄像机赋予了

3、一个“智慧的大脑”,让它们有“独立思考”的能力。早期摄像机主要功能就是采集图像和声音信号,作用类似于人的“眼睛”,模拟摄像机实现了“看得见”,高清摄像机实现了“看得清”,那么智能両置的摄像机既耍实现“看得清”、“看得懂”,还耍“善思考”和“易交流”。从目前的发展来看,智能化的摄像机绝不是相关的技术和产品供应商为纯粹的商业目的而增加的“噱头”,而是他们为摄像机能够更好地满足实际应用需求所进行各种技术创新的成果。从目前來看,智能前置这种方式有效解决了后端智能分析存在的一些问题,成为近年來智能发展的新方向。其主要

4、优势主要表现有:(-)精确度和实时性提升。因为不需要把视频传输到后端智能分析服务器來处理,因此不存在传输时可能产生的网络延迟、丢包或由压缩造成的误并等情况,可以提升分析的精确性。另外,从传统的“事后查阅录像”到“事中及时响应”,大大提高了实时性,提升监控的价值。(二)规避了单点故障。把智能算法集成到每一个而端摄像机上,当其中有一台机器的智能功能失效,智能监控系统屮的其他摄像机并不会受到影响,仍然可以独立完成智能侦测和分析,从而降低风险,保证了整个系统的可靠性。(三)系统建设成木降低。智能分析工作放到前端来处

5、理,再传输分析结果到后台,一方面网络带宽的压力和成本降低了,另一方面出于服务器只需要处理报警就可以,还可以节省大量后台服务器的配置和维护成木。不过,虽然智能前置冇很多优势,但目前还不能完全替代后端智能分析的方式。一方面,智能前置对摄像机的性能要求是很高的,摄像机必须具备足够强大的芯片才能支撑起多种智能分析算法,而H有吋候,由于性能限制以及安装角度问题,开启一个功能的同时,另一个功能就不能使用了;另一方面,对于已经建设完成的系统,想要增加智能分析功能,如果不想更换前端设备,那么也只能选择后端增加智能分析服务器

6、的方式來实现了。二、微智能VS专业智能前面提到智能前置已经渐渐成为近年来智能发展的新方向,而具体到智能前置领域的细分,其实也有两种不同的分类,那就是微智能和专业智能,这两种类型的智能摄像机均口J在前端实现对多种行为及异常现象进行侦测的功能,而最主要的区别是在性能及准确率方面。专业智能是智能前置最早出现的一种形式,其性能强大,准确率高,主要而向更高端、更专业的智能分析应用市场。例如,专业智能摄像机性能更强,可以在前端摄像机上实现人脸侦测及人脸抠图,实吋分析出人脸属性(性别、年龄段、是否戴眼镜等),并实时将抠下

7、来的人脸小图及人员信息上传给后端的服务器或平台管理软件,一方面可做报警,另一方面可为后续人脸比对提供原始人脸素林月.准确率较高,适合用于监狱、网吧、火车站等需要对人脸进行识别抓拍却对准确率要求较高的领域。而微智能摄像机仅仅对人脸进行侦测,并根拯侦测到的信息及吋传到后台进行报警,而不会对人脸进行抠图或分析,更适用于-•些要求不高的普通监控场景下。微智能的摄像机是近几年比较热门的智能前置摄像机,其代表产品当属Smart1PCO最早是由海康威视于2013年第一次在业界推出,发展至今,各大监控厂商也都纷纷推出了口己

8、的SmartIPC产品,已经逐渐成为传统网络高清摄像机的升级替代产品。与专业智1能摄像机相比,虽然性能和智能分析准确率不如前者高,但由于两者定位不同,而II微智能摄像机有着自己独特的优势,拥有比专业智能摄像机更广泛的应用领域。(-)“加量不加价”。微智能摄像机相当于是传统摄像机的一次升级替代,只是提高了摄像机的性能,增加了摄像机的功能,却并未增加购置成本。就像以前人们花几万块买只能打电话的“大哥大”,而现在花几千

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