隨著科技的發(fā)展，安防技術也一直在演進中，在網(wǎng)絡化、高清化、智能化成為視頻監(jiān)控行業(yè)主要方向的當下，如何讓產(chǎn)品更“智能”是當今安企的重要突破口。從2012年開始，行業(yè)內(nèi)就已經(jīng)開始圍繞如何使產(chǎn)品、系統(tǒng)智能化展開探討與研發(fā)，引發(fā)了一波技術潮流。

　　今天，小編想和各位探討下2018年或將主導視頻監(jiān)控行業(yè)走向的幾項關鍵技術。

　　大數(shù)據(jù)

　　大數(shù)據(jù)時代的來臨，在豐富世界形態(tài)的同時，也帶來了許許多多的數(shù)據(jù)碎片，為解決這些零碎數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術應運而生。大數(shù)據(jù)技術是一個采集的過程，可以統(tǒng)一大型數(shù)據(jù)集，并能夠從分析中得出其它信息。

　　據(jù)IHS Markit最新數(shù)據(jù)顯示，中國在公共和私人領域共裝有1．76億個監(jiān)控攝像頭，每年產(chǎn)生數(shù)千萬PB的數(shù)據(jù)量。視頻監(jiān)控業(yè)務正是一個依靠數(shù)據(jù)說話的典型數(shù)據(jù)依賴型業(yè)務，大數(shù)據(jù)與視頻監(jiān)控業(yè)務有著天然的結合。在大數(shù)據(jù)技術支撐下，網(wǎng)絡視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)存儲模型可轉向分布式的數(shù)據(jù)存儲體系，提供高效、安全、廉價的存儲方式。通過大數(shù)據(jù)技術實現(xiàn)視頻圖像模糊查詢、快速檢索、精準定位，提高視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)的使用效率。

　　機器視覺

　　伴隨著人工智能的高速發(fā)展，機器視覺以它獨有的非接觸、速度快、精度高、現(xiàn)場抗干擾能力強等突出優(yōu)點吸引了安防行業(yè)的目光。機器視覺能有效地對數(shù)據(jù)進行“智能化”存儲、分析以及應用，它已經(jīng)成為安防企業(yè)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(tǒng)能捕捉任意對象的圖像，并根據(jù)質量和安全性的不同參數(shù)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(yè)中極為熱門，并且與安防有著很高的契合度。究其原因主要是因為深度學習的關鍵要素是數(shù)據(jù)，而安防行業(yè)中視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)占數(shù)據(jù)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(chuàng)新。隨著監(jiān)控攝像頭的全面覆蓋及大量視頻數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，獲取新的價值。深度學習算法的出現(xiàn)正好解決了海量數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)到目標模型的映射，不再需要人工選擇或創(chuàng)建特征集來描述目標。

　　云邊結合

　　對于云計算我們已經(jīng)不再陌生，邊緣計算也正以破竹之勢迅速發(fā)展。技術定義來說，邊緣計算是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡邊緣側，融合網(wǎng)絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺。

　　當前云計算是一種集中式中心化的云，但隨著IT基礎設施逐漸云化，大視頻、物聯(lián)網(wǎng)逐漸興起，集中式中心化云將不能適應低延遲、大帶寬等要求，這時候就需要向“中心化”的云發(fā)展。由此看來，云邊融合是必然趨勢。云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。

　　結語：從模擬監(jiān)控到數(shù)字監(jiān)控，從存儲硬盤到云端，從人眼校對到智能分析，視頻監(jiān)控行業(yè)正朝更加智能化方向蓬勃發(fā)展。無論從產(chǎn)業(yè)的發(fā)展角度，還是技術的發(fā)展角度，視頻監(jiān)控行業(yè)都將會有更廣闊的市場和更大的發(fā)展空間。