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    科技造就行業新高點 從技術看2018視頻監控發展趨勢

    文章出處:責任編輯:一葉知秋人氣: 發表時間:2018-03-07 11:38 字體大小:【 】
            隨着科技的發展,安防技術也一直在演進中,在網絡化、高清化、智能化成爲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。
    科技造就行業新高點 從技術看2018視頻監控發展趨勢
      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,爲解決這些零碎數據,大數據技術應運而生。大數據技術是一個採集的過程,可以統一大型數據集,並能夠從分析中得出其它信息。
      據IHS Markit **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着天然的結合。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佈式的數據存儲體系,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
      伴隨着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、現場抗幹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,它已經成爲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,並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爲熱門,並且與安防有着很高的契合度。究其原因主要是因爲深度學習的關鍵要素是數據,而安防行業中視頻監控數據佔數據總量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。隨着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徵集來描述目標。
      雲邊結合
      對於雲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。
      當前雲計算是一種集中式中心化的雲,但隨着IT基礎設施逐漸雲化,大視頻、物聯網逐漸興起,集中式中心化雲將不能適應低延遲、大帶寬等要求,這時候就需要向“中心化”的雲發展。由此看來,雲邊融合是必然趨勢。雲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。
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