隨著視頻監控技術的快速發展，高清監控取代標清監控、具備分析能力的智能網絡視頻監控取代功能單一的模擬視頻監控，已經成為不可逆轉的趨勢。市場調研機構IHS的分析報告顯示，2014年，網絡攝像頭的出貨量第一次超過了模擬攝像頭;預計到2018年，網絡攝像頭的出貨量將超過7400萬，市場規模逾100億美元，中國市場增長最為迅猛。
“在安防監控市場，以前模擬攝像機占據市場的主流地位，現在有越來越多的IP攝像機出現，它們的連接性會越來越強，智能性也會越來越高，包括智能的網關、后端的設備和后臺。”英特爾公司物聯網事業部部門與大市場部門市場總監Todd Matsler先生指出，現在有很多高清網絡攝像頭的使用，相關數據顯示，預計到2018年，網絡攝像頭的出貨量將達到1.24億臺，2017年預計這些攝像機每天生成的數據將達到859TB。未來要處理的數據會越來越多，這必須要有更好的解決方案管理、存儲這些數據。由于涉及各種各樣的視頻分析，因此，視頻分析的功能，解碼、編碼和轉碼等各種集成，以及云計算，這些都將是非常重要的領域。
毫無疑問，隨著視頻聯網逐漸勢起，以視頻監控為核心的安防產業正向著更高清、更智能、大數據的方向快速演進。
英特爾公司物聯網事業部部門與大市場部門市場總監Todd Matsler
大數據來襲智能分析技術新升級
海康威視研究院常務副院長浦世亮就表示，從過去幾年的技術趨勢來看，安防產業經歷了網絡化和高清化的發展，現在非常清晰的一個趨勢是，正在向智能化和大數據快速的轉換。從用戶的需求端來看，這幾年用戶的需求也正在從過去看得清到現在向看得明白，從過去對于整個視頻系統的應用是存儲、回放，到現在基于視頻內容理解的各種應用。
隨著安防大時代的到來，視頻數據呈現爆發式增長，這不僅對數據的存放帶來壓力，也對數據的分析提出了更高的要求。同時，大量的無用視頻造成嚴重信息污染，使得線索的提取變得困難，并造成帶寬及存儲資源的嚴重浪費。因此，有用信息的分析獲取效率至關重要。而傳統的簡單智能分析功能，以及由此引出的算法孤立、運算低效等問題已遠遠不能滿足客戶對時效性的需求。
實際上，傳統的簡單智能分析在大家看來并不是真正意義上的智能。“這主要是因為兩個方面的原因，一是分析的不準;二是分析的慢。”在前不久的安博會上，華為展臺相關負責人告訴記者，分析不準，可以通過算法優化。他稱，華為在智能算法方面的投入很大，在華為內部有個實驗室，它把國外一些最先進的機器分析、圖像分析等智能算法引入到了國內。該工作人員還重點向記者介紹了其智能分析云節點(VCM)。據介紹，華為的高密度VCM5000系列智能分析云節點，在業內率先實現計算資源的按需分配，可供多種智能分析業務靈活共享，在云端提供高達萬路以上的視頻分析處理能力，分析效率比傳統手段提升8倍，對十億條記錄秒級檢索，讓客戶的錄像數據充分發揮最大價值。此款產品還擁有強大的圈蹤分析、VCM人臉布控、VCM視頻偵查和視頻摘要及檢索功能，“智慧”全面貫穿安防領域。
浙江宇視科技有限公司產品部部長邵冬珺表示：“智能前端分為泛智能和專業智能，其主要區別在于，專業智能應用于實時應急指揮;泛智能用于事后復查，兩個硬件平臺完全不一樣。”她告訴記者，專業智能的數據分析更為準確，但投資額度比泛智能高1到1.5倍。
邵冬珺指出，現在大家提到智能，首先說的就是功能，而功能的背后就是算法。實際上，智能不僅僅是算法，還要有開放的架構。“我們既有自研的算法，也有第三方的算法，我們將二者進行了融合。”她進一步稱，除此之外，還要充分利用CPU和GPU的資源，對不同的算法所消耗的資源進行智能調配，保證服務器集群之間在各個應用中能維持相對合理的分配。“視頻圖像信息數據中心和綜合監控指揮中心，是宇視未來非常重要的技術投入方向，這也是宇視的核心競爭力。”
由此可見，除了前端智能，后端也要智能，二者必須配合起來做智能分析。實際上，一直以來，前端攝像頭的智能化都是主旋律，比如做交通卡口、車牌識別都是基于前端的智能分析，不過在有些場景下前端智能并不適用。浙江大華研發中心副總經理大數據研究院院長許焰舉例稱，比如車系識別，這需要龐大的車輛數據庫，這就無法放到前端，只能放在后端。再比如平安城市，以寧波為例，整個市有三萬只攝象頭，不可能對每個攝象頭都做智能化，但可以選擇其中的1000路做智能化，其余的放在后端做智能。
浙江大華研發中心副總經理大數據研究院院長許焰
Todd Matsler也表達了同樣的觀點。他說，視頻的數據量非常大，在前端可以分析部分視頻數據，比如非結構化的數據，但要做更深入的分析或大數據的分析就必須傳回到后端，后端的分析處理能力非常強。
“不管是前端還是后端，都是有機的整體，現在大家考慮的是端到端的整個系統的智能解決方案。”英特爾公司中國區產品營銷部產品經理徐民如是說。
京公網安備 11010502049343號