成都弱電公司訊：

隨著成都視頻監(jiān)控技術(shù)的快速發(fā)展，高清監(jiān)控取代標(biāo)清監(jiān)控、具備分析能力的智能網(wǎng)絡(luò)成都視頻監(jiān)控取代功能單一的模擬成都視頻監(jiān)控，已經(jīng)成為不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。市場調(diào)研機構(gòu)IHS的分析報告顯示，2018年，網(wǎng)絡(luò)攝像頭的出貨量第一次超過了模擬攝像頭；預(yù)計到2018年，網(wǎng)絡(luò)攝像頭的出貨量將超過7400萬，市場規(guī)模逾100億美元，市場增長最為迅猛。

“在安防監(jiān)控市場，以前模擬攝像機占據(jù)市場的主流地位，現(xiàn)在有越來越多的IP攝像機出現(xiàn)，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(wǎng)關(guān)、后端的設(shè)備和后臺?！庇⑻貭柟疚锫?lián)網(wǎng)事業(yè)部部門與大市場部門市場總監(jiān)ToddMatsler先生指出，現(xiàn)在有很多高清網(wǎng)絡(luò)攝像頭的使用，相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計到2018年，網(wǎng)絡(luò)攝像頭的出貨量將達到1.24億臺，2018年預(yù)計這些攝像機天天生成的數(shù)據(jù)將達到859TB。未來要處理的數(shù)據(jù)會越來越多，這必須要有更好的解決方案經(jīng)管、存儲這些數(shù)據(jù)。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(zhuǎn)碼等各種集成，以及云計算，這些都將是非常重要的領(lǐng)域。

毫無疑問，隨著視頻聯(lián)網(wǎng)逐漸勢起，以成都視頻監(jiān)控為核心的安防產(chǎn)業(yè)正向著更高清、更智能、大數(shù)據(jù)的方向快速演進。

大數(shù)據(jù)來襲智能分析技術(shù)新升級

?？低曆芯吭撼?wù)副院長浦世亮就表示，從過去幾年的技術(shù)趨勢來看，安防產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷了網(wǎng)絡(luò)化和高清化的發(fā)展，現(xiàn)在非常清晰的一個趨勢是，正在向智能化和大數(shù)據(jù)快速的轉(zhuǎn)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(xiàn)在向看得明白，從過去對于整個視頻系統(tǒng)的應(yīng)用是存儲、回放，到現(xiàn)在基于視頻內(nèi)容理解的各種應(yīng)用。

隨著安防大時代的到來，視頻數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，這不僅對數(shù)據(jù)的存放帶來壓力，也對數(shù)據(jù)的分析提出了更高的要求。同時，大量的無用視頻造成嚴(yán)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(yán)重浪費。因此，有用信息的分析獲取效率至關(guān)重要。而傳統(tǒng)的簡樸智能分析功能，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(tǒng)的簡樸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(zhǔn)；二是分析的慢?！痹谇安痪玫陌膊?，華為展臺相關(guān)負責(zé)人告訴記者，分析不準(zhǔn)，可以通過算法優(yōu)化。他稱，華為在智能算法方面的投入很大，在華為內(nèi)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(nèi)。該工作人員還重點向記者介紹了其智能分析云節(jié)點(VCM)。據(jù)介紹，華為的高密度VCM5000系列智能分析云節(jié)點，在業(yè)內(nèi)率先實現(xiàn)計算資源的按需分配，可供多種智能分析業(yè)務(wù)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(tǒng)手段提升8倍，對十億條記錄秒級檢索，讓客戶的錄像數(shù)據(jù)充分發(fā)揮最大價值。此款產(chǎn)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(lǐng)域。

四川宇視科技有限公司產(chǎn)品部部長邵冬珺表示：“智能前端分為泛智能和專業(yè)智能，其主要區(qū)別在于，專業(yè)智能應(yīng)用于實時應(yīng)急指揮；泛智能用于事后復(fù)查，兩個硬件平臺完全不一樣。”她告訴記者，專業(yè)智能的數(shù)據(jù)分析更為準(zhǔn)確，但投資額度比泛智能高1到1.5倍。

邵冬珺指出，現(xiàn)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(gòu)。“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，對分歧的算法所消耗的資源進行智能調(diào)配，保證服務(wù)器集群之間在各個應(yīng)用中能維持相對合理的分配?！耙曨l圖像信息數(shù)據(jù)中心和綜合監(jiān)控指揮中心，是宇視未來非常重要的技術(shù)投入方向，這也是宇視的核心競爭力?！?/p>

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，好比做交通卡口、車牌辨認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。四川大華研發(fā)中心副總經(jīng)理大數(shù)據(jù)研究院院長許焰舉例稱，好比車系辨認，這需要龐大的車輛數(shù)據(jù)庫，這就無法放到前端，只能放在后端。再好比平安城市，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。

ToddMatsler也表達了同樣的觀點。他說，視頻的數(shù)據(jù)量非常大，在前端可以分析部分視頻數(shù)據(jù)，好比非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，但要做更深入的分析或大數(shù)據(jù)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(xiàn)在大家考慮的是端到端的整個系統(tǒng)的智能解決方案?！庇⑻貭柟緟^(qū)產(chǎn)品營銷部產(chǎn)品經(jīng)理徐民如是說。