當前，人工智能很“火”，而在很多專家看來，安防領域正在成為人工智能第一“著陸場”。目前人工智能科技公司紛紛將眼光瞄向安防市場，利用深度學習和感知融合技術，部分科技公司已經(jīng)推出“云端智能安防解決方案”，并且在治安防控、社區(qū)治理等方面發(fā)揮了良好效果。智能安防已經(jīng)起步，未來無限精彩。

2016年國內(nèi)安防行業(yè)規(guī)模達到5410億元，同比增長了11%，占據(jù)我國GDP的0.73%。在整體安防行業(yè)中，安防工程產(chǎn)值達3100億元、占比57%、安防產(chǎn)品產(chǎn)值達1900億元、占比35%，報警運營及其他產(chǎn)值達410億元、占比7.58%。其中，視頻監(jiān)控產(chǎn)品屬于安防產(chǎn)品的核心，在安防產(chǎn)品1900億元的產(chǎn)值中，視頻監(jiān)控貢獻了962億元，占其整體規(guī)模的50.63%。

安防產(chǎn)業(yè)“十三五規(guī)劃”在產(chǎn)業(yè)發(fā)展目標中指出，到2020年安防企業(yè)總收入約達8000億元，年增長率10%左右;我們認為安防行業(yè)整體市場需求將穩(wěn)步增長。同時視頻監(jiān)控作為安防產(chǎn)品的重要組成部分，從下游應用來看主要用于平安城市(24%)、智能交通(18%)、智能樓宇(16%);目前這些領域均處于快速發(fā)展期，我們對于視頻監(jiān)控的潛在需求保持樂觀。

在安防“1.0時代”，同質(zhì)化嚴重，市場集中度更趨向于在價格戰(zhàn)中具備規(guī)模優(yōu)勢的大中型專業(yè)設備商。而以智能化升級為代表的“2.0時代到來”，視頻監(jiān)控行業(yè)又迎來一個新的好時代：1)、首先同質(zhì)化產(chǎn)品的價格競爭向技術競爭良性轉(zhuǎn)變，將帶來傳統(tǒng)安防行業(yè)格局的持續(xù)優(yōu)化。產(chǎn)業(yè)的核心競爭力轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g架構(gòu)以及解決方案的落地能力，利潤率水平得到保障;與此同時行業(yè)門檻提高，將使得產(chǎn)業(yè)集中度得到提升。2)、隨著技術的發(fā)展，“人工智能+安防”在幫助客戶提升業(yè)務效率的同時，打開了新的市場空間。人工智能將對視頻技術行業(yè)帶來變革，計算機對視頻圖像的處理技術，將極大的增加視頻監(jiān)控的使用效率和大數(shù)據(jù)價值的利用率，攝像機采集圖像的功能將不再受限于安全防范目的，視頻技術實現(xiàn)業(yè)務管理需求有較大的拓展空間。

一、海量視頻數(shù)據(jù)的產(chǎn)生使得智能安防成為剛需

隨著全國各地平安城市建設進程的加快，城市中建設的視頻監(jiān)控攝像頭數(shù)量呈指數(shù)級別持續(xù)快速增加，大量的攝像機對城市的各個角落、各條道路都進行了實時的視頻采集。由此帶來兩方面的挑戰(zhàn)，首先，傳統(tǒng)的采用“人盯屏”的方式進行人海監(jiān)控戰(zhàn)術，將會耗費大量的人力物力且效率低下;其次，每路高清攝像機每個月存儲的視頻數(shù)據(jù)已達PB級，前期簡單的圖像回看、檢索操作都成為難以解決的問題。

新常態(tài)下安防行業(yè)面臨全新的挑戰(zhàn)，智能安防成為解決上述問題的唯一途徑。智能安防的主要目的是：通過將視頻監(jiān)控中非結(jié)構(gòu)化的圖像信息，轉(zhuǎn)換為計算機能夠理解的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);憑借數(shù)據(jù)挖掘的方式將“海量視頻數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)化為“有效情報”，實現(xiàn)安防業(yè)務從“看得清”到“看得懂”的智能化升級。

前端智能將智能分析算法嵌入到前端攝像機中，直接利用攝像機對采集的視頻內(nèi)容進行實時分析，提取出畫面中關鍵、有效的信息，形成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，再把相關數(shù)據(jù)與結(jié)果傳給后臺。智能前置相當于給每一臺攝像機賦予了一個“智慧的大腦”，讓它們有“獨立思考”的能力。隨著芯片技術的持續(xù)發(fā)展，目前智能算法在前端已經(jīng)實現(xiàn)了眾多功能，如進入/離開區(qū)域、越界、徘徊、停車、人員聚集、快速移動、物品遺留、物品拿取、人員檢測等。隨著計算能力的提升與智能化程度的提升，可以預期未來智能化的前端產(chǎn)品可以完成越來越豐富的分析功能。

二、后端智能分析功能將更為強大，與智能前端互補合作

相較于前端智能近幾年的快速發(fā)展，安防行業(yè)的后端智能化的發(fā)展歷史更為悠久，在此前很長一段時間內(nèi)，視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能分析功能都是采用中心分析的方式來實現(xiàn)。后端智能分析的優(yōu)勢在于可以根據(jù)需求配置足夠強大的硬件資源，能夠運行更為復雜、有一定時延的算法，而且由于分析運算的集中化，使得設備配置和故障排除都變得簡化。

視頻后端智能分析已經(jīng)有一定的歷史，不過此前主要的方式是將相關軟件部署在通用服務器上，針對前端設備傳輸?shù)囊曨l數(shù)據(jù)，實現(xiàn)車牌識別、人物屬性識別、客流統(tǒng)計與分析等較為簡單的功能。不過，隨著近年來深度學習算法在智能安防領域的應用，以及深度學習算法在GPU、FPGA等計算架構(gòu)上更高的運算效率，后端智能分析的軟硬件一體化漸成趨勢。

后端智能平臺在當前智能分析市場中依然是主流方式：一方面，前端智能化產(chǎn)品剛剛興起，滲透率還較低，大量的存量攝像頭依然只是高清化、網(wǎng)絡化的產(chǎn)品，不具備智能分析功能;另一方面，目前前端攝像頭受到芯片性能以及自身成本、體積的限制，功能還不夠強大，不能解決所有智能分析的問題，而后端分析平臺易定制、易集成、功能更全面、計算性能也更強大，可以彌補前端智能產(chǎn)品的不足。不過，后端智能平臺也存在著局限性，主要是場景局限性，由于后端平臺往往同時對幾十路甚至上百路視頻數(shù)據(jù)進行分析，算法中對場景的假設、抽象與近似，很難完全匹配所有攝像頭的具體情況，從而會帶來分析結(jié)果的不足或偏差。

三、智能安防距離完美尚有差距，可行的未來的發(fā)展

雖然隨著芯片、算法近年來的突飛猛進，安防行業(yè)的智能化有了長足的發(fā)展與進步，在很多應用場景和應用領域?qū)崿F(xiàn)了部分替代人類甚至超過了人類的水平，但是距離完善的應用和全面的智能化依然有很大的差距，需要不斷引入新的協(xié)作機制與技術來更好地解決實際問題。

人工智能+人類智能結(jié)合：盡管目前人工智能算法在眾多領域已取得非常好的效果，但依然處于感知智能的范疇，涉及到創(chuàng)造性、無法給出明確定義和邊界、缺乏現(xiàn)有可數(shù)字化的知識經(jīng)驗的任務時，機器可能就無能為力，但人類在更高層次的認知、思維創(chuàng)新以及“直覺”層面相較于機器有著顯著的優(yōu)勢。因此在安防智能化領域，人工智能+人類智能是一種可行方案，先由人工智能進行海量數(shù)據(jù)的處理和分析，再把分析出的結(jié)果交給人類進行判斷，從而形成人工智能與人類智能的互補合作，達到最優(yōu)的結(jié)果。

人工智能+多維數(shù)據(jù)分析：部分安防應用需求，如公共安全領域的動態(tài)人臉識別(M：N)中，即便是只有百萬分之一的錯誤率，也會導致系統(tǒng)誤報率太高缺乏實用價值。要解決此類問題，單純從人工智能算法、芯片等維度提升識別率是不夠的，而是要在視頻數(shù)據(jù)的基礎上擴充數(shù)據(jù)維度，如手機定位數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、車輛數(shù)據(jù)、消費數(shù)據(jù)等，通過這樣的大規(guī)模的、多模態(tài)數(shù)據(jù)整合，可以進一步提升識別效果，在數(shù)量級上降低錯誤率。

通過大數(shù)據(jù)技術，人工智能+人類智能的結(jié)合，視頻監(jiān)控將從基本的存儲、人工抽檢，進階到高效事前預警、實時事中分析，并實現(xiàn)智能化的信息分析、預測，可以進一步挖掘海量視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)背后的價值信息，為視頻監(jiān)控領域業(yè)務帶來深刻的變革。

來源：機房動力環(huán)境監(jiān)控 http://qdlanhai.cn/solution/   本文采集于網(wǎng)絡，如有問題有聯(lián)系刪除