如何將安防設(shè)備由事后通知向事前預(yù)警過(guò)渡，對(duì)海量安防數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析研判，一直是安防企業(yè)研發(fā)努力方向。讓海量數(shù)據(jù)去蕪存精，讓監(jiān)控人員從大屏小屏中擺脫出來(lái)，通過(guò)有效的分析技術(shù)，幫助用戶從海量數(shù)據(jù)中挖掘粗信息財(cái)富，與用戶一起探索人工智能新時(shí)代，更是安防企業(yè)一直以來(lái)的愿景。

隨著雪亮工程、智慧城市、天網(wǎng)工程等逐步落地，視頻監(jiān)控覆蓋率、聯(lián)網(wǎng)率朝著100％目標(biāo)靠近，安防設(shè)備所獲取并存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)以“海量”形容不為過(guò)，且數(shù)據(jù)雜亂無(wú)章地堆積在一起，為監(jiān)控管理及安保工作帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。從現(xiàn)實(shí)因素考慮來(lái)看，人力無(wú)法解決論千論萬(wàn)的視頻數(shù)據(jù)，回看監(jiān)控視頻，查找特定目標(biāo)，往往需要花費(fèi)大量的時(shí)間和精力，甚至有可能無(wú)法辨認(rèn)特定目標(biāo)。

這就要求視頻監(jiān)控能自動(dòng)學(xué)會(huì)挖掘視頻監(jiān)控情報(bào)線索。包括人臉識(shí)別，行為、特定目標(biāo)、車牌號(hào)碼等細(xì)節(jié)信息。尤其是人流量較大的車站、地鐵等地，更是亟需監(jiān)控智能分析等新技術(shù)支撐維穩(wěn)和安檢。不同行業(yè)對(duì)智能分析的需求和信息提取利用方式要求也有所不同。舉例來(lái)說(shuō)，交管部門需要從視頻中獲取車牌、車型、駕駛者等信息；車站等人流量大的地方需要對(duì)人員進(jìn)行識(shí)別，聯(lián)網(wǎng)比照公安后臺(tái)黑名單；酒店入住認(rèn)證，需要識(shí)別照“騙”，確認(rèn)是否為本人；新零售等場(chǎng)所，需要對(duì)消費(fèi)者消費(fèi)趨勢(shì)進(jìn)行精準(zhǔn)把控，對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行精準(zhǔn)消費(fèi)畫(huà)像，從而更好地精準(zhǔn)營(yíng)銷。這就要求安防企業(yè)針對(duì)細(xì)分行業(yè)和實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，提供不同的視頻智能分析解決方案。

監(jiān)控視頻智能分析技術(shù)，主要通過(guò)數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)管理、可視化交互分析等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控情報(bào)化、可視化關(guān)聯(lián)分析、情報(bào)線索發(fā)掘等功能，是當(dāng)前安防企業(yè)研發(fā)的重點(diǎn)。目前，視頻智能分析技術(shù)根據(jù)產(chǎn)品形態(tài)分，可以分為前端智能和后端智能兩大類。前端智能是將智能分析模塊放到攝像機(jī)組里，省棄連接后端服務(wù)器這一步驟，?？低?/u>的深眸系列攝像機(jī)是這一代表。前端智能優(yōu)勢(shì)在于能實(shí)時(shí)分析視頻數(shù)據(jù)，更可以根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的不同按需提供服務(wù)。對(duì)監(jiān)控信息實(shí)時(shí)性反應(yīng)有較高的要求，更適合采用前端智能。后端智能則是將分析服務(wù)器放在后端，對(duì)監(jiān)控設(shè)備采集的視頻進(jìn)行信息挖掘，其優(yōu)勢(shì)在于更強(qiáng)大的處理能力，以及可以同時(shí)進(jìn)行多路視頻數(shù)據(jù)處理。對(duì)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)挖掘計(jì)算能力高要求的場(chǎng)景，更適合采用后端智能。前端和后端智能的選用，應(yīng)場(chǎng)景而異。