《企業網D1Net》12月20日訊
隨著視頻監控智能化的發展，智能視頻監控面臨很多發展瓶頸，然而，從市場的需求情況來看，對智能監控技術的需求量處于不斷上升的過程當中。從我國的智能監控技術應用市場正在從“概念驗證”階段向“規模應用”階段轉化。那么，智能監控技術如果要想較快發展進入大規模應用的階段，必須要解決以下三大問題：
提出行業化智能技術應用解決方案
行業化解決方案是實現智能視頻分析功能“標準化”的唯一途徑。經過在整個監控領域對智能化技術做標準化是不現實的，但在眾多重要而專業的領域中經過不斷實踐、提煉和深度研發，在該行業內部形成具有行業共識的“標準功能模塊”是可行的，有利于將智能視頻在該領域推向大規模應用。
解決智能化的平臺軟件問題
傳統的平臺軟件無法操作智能設備，這是因為有幾個重要的原因：
1、智能視頻分析系統與傳統系統在報警信號的來源上有非常大的差異，前者來自視頻內容本身的分析，而后者需要來自其它的傳感器，如紅外探頭等。如何從視頻內容中獲得、處理、傳遞、存儲、搜索以及視覺表達這些報警信息是智能系統必須要解決的問題，而傳統的平臺軟件顯然無法直接兼容性地解決這些問題。
2、做智能研發的公司往往規模比較小而鮮有參與大型行業工程實踐的經驗和機會，難以有研發并完善平臺軟件的機會。
而做平臺軟件的公司往往經過多年工程項目的積累，在傳統的平臺軟件上已經做得很成熟，但是這些工程性的公司卻缺少了智能核心技術。因此無法直接在自己的平臺軟件上添加對智能設備的控制，或者無法在平臺軟件后臺進行直接的智能化處理，即使一定程度上可以在后臺軟件做一些基本的智能處理功能，也無法進行大規模的智能功能部署，因為后端的智能處理方式需要把前端圖像通過數字化傳輸回來之后，經過數字圖像的解壓縮、智能處理、再壓縮和存儲的過程，非常消耗計算資源，因此實際上無法進行大容量的智能視頻分析部署。由此可見，智能化的平臺軟件必須要獲得解決。
行業化智能技術深度研發
行業應用過程中，不斷涌現新的智能視頻分析需求，這些需求和行業的應用緊密相關，未來的智能絕對不是簡單的入侵報警、絆線檢測之類的基本智能分析，例如，可靠的人類行為分析、社會公眾事件的識別、跨越場景的跟蹤以及360度全景拼接技術等都成為智能技術深度研發的典范，深度研發的需求從本質上要求智能系統可以做到人眼和大腦協同工作相類似的效果；在地鐵的智能應用中，分析扶手電梯的運動方向、模糊估計人流堵塞程度以及在大型人臉數據庫中做人臉的搜索識別等將成為主流需求。因此行業化的智能技術深度研發將是智能技術獲得行業推廣和廣泛應用必須要完成的艱巨任務。
D1Net評論：
視頻監控智能化之路是漫長的過程，面臨發展瓶頸是很正常的事情，隨著視頻監控智能化的發展，瓶頸問題終將解決，無論是平臺軟件問題還是其他問題，都可以迎刃而解，而接下來，就會迎來美好前景。
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