市场分析：视频监控迈入深度智能时代

随着高清视频时代的来临，视频监控的点位数和数据量已呈圆形爆发式快速增长，传统的智能算法还逗留在较为浅层的分析辨识上，具体表现为准确率较低、环境适应性劣、辨识种类较少。然而，从97年IBM“深蓝”以3.5：2.5打败国际象棋世界冠军卡斯巴罗夫到17年1月谷歌“阿法狗”UltraMaster在人机围棋比赛中获得60连胜，我们被迫坚信，人工智能的时代以洪荒之势早已到来。

人工智能的兴起必不可少三要素：深度自学为算法获取了最重要基石，大数据为存储获取了高效燃料，GPU、超级计算机、云计算为运算能力获取了引擎助力。其中，深度自学作为最核心的技术承托，其启发源于大脑神经网络，让机器不具备了人类对事物抽象化和重构的能力，在算法层次上由深至深，在特征设计上从人造特征到自律自学，让机器享有相似甚至打破人类的模式识别精度、极强抗干扰的环境适应能力以及强劲的种类辨识能力。

作为机器视觉最不具代表性的应用于，视频监控系统的发展及应用状况又是如何呢？“中国芯”正在很快兴起网络高清时代的来临为我们带给了更佳的图像质量，使摄像机可以更佳的记录现实场景，这同时也对芯片商明确提出了更高的拒绝。目前国内工业化、标准化的加快及第三方的插手给芯片设计业者获取了较慢转入市场的有可能，从而推展了芯片国产化和产业化的逐步升级。而安防行业的蓬勃发展，让国产芯片厂商看见了期望，以华为海思为代表的一批致力于国产芯片研发生产的企业，将目光探讨在安防芯片上，企图在安防行业一展览拳脚，充分发挥仅次于的价值。中国安防芯片的技术演变路线更加明晰，功能多样化的趋势日益显著。

有了“中国芯”，一方面所有的芯片产品定义确实来自国内客户、系统集成商以及最后行业用户市场需求，在源头上确保芯片确实符合客户市场需求。另一方面，在芯片布局上密切与众不同国内客户的产品演变，推展视频监控产业的持续升级。

前端设备插上了深度智能的翅膀作为视频监控的前端设备，监控摄像机是整个视频监控系统的最重要组成部分，它经历了从仿真到数字化、网络化、高清化以及智能化的发展历程。视频图像来源是视频监控系统的第一的环，运用传统的摄像机不存在相当大的局限性，如检测准确率不低，溢捉误报较为多，抓拍不明晰，图像质量不理想等。

前端摄像机内置深度自学算法，可以对人脸、车辆等关键信息展开较慢定位抓拍，有效地解决问题溢捉误报问题，也能为后端分析服务器获取更加明晰、更高质量的图片，更加出众的光学效果大大提高了后端的资源利用率，同等条件下可大幅度节省中心部署空间，某种程度的投放可以产生更大的效用。安防行业中不少企业早已在争相布局智能前端的市场，以安防龙头企业为事例，它们发售的前端摄像机中嵌入深度自学算法，具备结构化信息提取、小型人脸库比对、人体属性分析、人员流量统计资料、道路实况检测、车辆特征辨识、全景监控等多种功能，将前端设备的智能化应用于充分发挥到淋漓尽致。此外，还将人眼仿生、MSS多光谱光学、被动红外热光学技术等技术带入其中，可对因环境导致的图像模糊不清明亮展开亮度与清晰度的还原成，还能构建环境测温、屏蔽防盗等功能，引领着前端设备在深度智能化这条路上越走越远。深度自学打开智能视频分析技术的新篇章近年来，深度自学在语音辨识、图像识别、自然语言处置等应用于中获得了显著的效益。

深度自学也于是以影响着安防企业，影响着智能视频分析技术。智能视频分析是计算机图像视觉技术在安防领域应用于的一个分支，是一种基于目标不道德的智能监控技术，其反对的功能主要有：人车物特征辨识收集、人员及物件不道德报警、视频信号及质量临床、视频强化处置、图像核对、视频概要、内容服务公司等。深度自学解决问题了传统智能视频分析技术人工自由选择特征准确率较低、浅层自学模型无法解析大数据等问题，使视频分析过程中辨识准确率更高、环境适应性更佳、辨识种类更加非常丰富。

在以人、车、物为核心视频特征辨识领域，目前最成熟期的只不过是车辆辨识算法，在五谷丰登城市建设和公安空战创意的推展下，车辆辨识技术在智慧交通、智慧警务等行业的应用于获得了不俗的成果。国内以深圳华尊科技为代表，在算法准确率、系统稳定性、辨识种类、公安车辆大数据空战应用于上展现出得更为引人注目，且数次在华为国内外的大型活动中亮相。

人脸识别算法因其应用于的广泛性，疯狂程度相比之下小于车辆算法，但就目前的技术来看，在准确率、更加深层的应用于上还有很高的提高空间，以旷视、商汤为代表的算法公司也在高校人才及技术储备、各行业的浅层应用于上作出了希望。大数据时代为算法研究获取了高效的计算出来工具，而数据量的减少也意味著必须更加简单的视频分析算法模型来演绎和挖出这些数据，使占据极大存储资源的视频数据充分发挥出有更加多的价值。目前人员不道德分析、人群分析等简单的算法还在跟上阶段，让我们想象一下，基于对人体、生物体不道德细节的准确捕猎和简单分析模型，一个城市级的视频大数据中心将能为公共安全、各类学科研究、商业发展乃至人类的变革作出多大的贡献。

海量视频数据存储呈现出前端分布式存储、后末端集中于存储和云存储三种模式随着视频图像清晰度的大大提升，其存储市场需求也在大大发生变化。在安防视频监控领域，目前主要存储方式有三种：前端分布式存储、后末端集中于存储和云存储。

原先的仿真及模数混合组网的视频监控于是以逐步被显IP化、全高清的网络视频监控所代替，因此前端分布式存储产品也由DVR、HDVR(混合式DVR)逐步替换成NVR产品。随着前端分布式存储的系统组网成本大大减少，同时4K、H.265技术的发售大大提高了视频图像的清晰度，并通过转变编码方式减少了存储空间市场需求，使得前端NVR存储产品的竞争力更进一步强化。

另外，NVR产品由于其非常简单易懂的特性，为有所不同层面的客户所普遍用于。比较NVR的分布式存储而言，后末端集中于存储方式更为侧重数据的集中于留存、数据的可靠性及统一的管理确保，同时具备较好的容量拓展能力，因此后末端集中于存储方式更加合适大规模部署。

集中于存储主要以SAN/NAS为主要代表，其中SAN因为其高性能、低稳定性而被普遍使用。FCSAN产品延时小、可靠性低，但建设成本也低很多，针对于视频监控的大容量存储市场需求来说并不是十分适合，而IPSAN产品由于其互联互通性低、管理确保非常简单、建设成本比较便宜等优势而为安防视频监控行业所广泛应用。

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