成都弱電公司訊：

隨著成都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成都視頻監控取代功能單一的模擬成都視頻監控，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，2018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，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ToddMatsler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，2018年預計這些攝像機天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經管、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，以成都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。

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；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。

四川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，對分歧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，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。四川大華研發中心副總經理大數據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據庫，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，視頻的數據量非常大，在前端可以分析部分視頻數據，好比非結構化的數據，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。”英特爾公司區產品營銷部產品經理徐民如是說。