前端智能分析與后端智能分析的關系，也類似于上面的軟硬件智能分析一樣，都是相輔相成的，互為補充的。
前端智能分析
前端智能分析，在安防的業(yè)內(nèi)一般是指在攝像機等傳感器內(nèi)置或者在傳感器附近放置一個專門分析的前置設備。前端智能分析的優(yōu)勢是離采集端近，分析比較及時，通過前置的智能分析可以有效降低需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)的量。同時前端智能也受限于較弱的計算資源和有限的空間，再好的智能分析技術(shù)到前端也都是“龍居淺潭”。當下前端智能中最成熟也是上面說的智能方面最早成熟的車牌識別功能了，現(xiàn)在前端設備上車牌識別的準度已經(jīng)達到了99%。
后端智能分析
后端智能分析是指用后端服務器的方案進行智能分析，也是當前比較主流的智能分析方案，業(yè)界的代表有海康的獵鷹，宇視的IA系列等。
由于智能的需求越來越大，智能需求的種類也越來越多，各種智能服務器會慢慢占領客戶的機房，因此如何綜合利用這些服務器資源，如何提升單位空間的計算能力是眾多廠家關注和研究的方向，從當前來看主要的方向是：硬件化、框架化、集群化。
硬件化，經(jīng)過上一節(jié)的分析，智能分析的硬件化是一些智能分析技術(shù)逐漸成熟的必然方向，現(xiàn)在的深度學習經(jīng)過幾年的發(fā)展已經(jīng)表現(xiàn)出了強勁的發(fā)展前景，而且智能硬件只要能很好地承載深度學習的計算需求，就能應對絕大部分基于深度學習發(fā)展起來的具體智能分析技術(shù)，比如現(xiàn)在一個很典型的應用就是人臉識別的應用，用了GPU之后，性能可以翻很多倍。
框架化，因為智能算法越來越多，如果為每一款智能算法單獨開發(fā)一次軟件，那軟件的工作就會有很多的浪費，如何能夠開發(fā)一次軟件，然后盡量多地去適配各種算法對廠家和客戶來說都是比較有意義的事情。
集群化，既然智能分析的需求越來越大，那么這些服務器如何統(tǒng)一管理，如何統(tǒng)一進行資源分配又是一個比較棘手的事情，總不能讓客戶自己一臺一臺服務器去做配置，一臺一臺去做管理吧。集群化的需求就應運而生，它需要解決的問題有：統(tǒng)一管理各個服務器，進行統(tǒng)一的配置;動態(tài)解決各個服務器的資源和任務分配問題，避免客戶自行去選擇服務器;解決設備的災備問題，在有多臺設備的時候，不要因為一臺設備的失效而導致它所負責的業(yè)務不可運行。
除了專門的智能服務器，現(xiàn)在有很多的后端產(chǎn)品也開始內(nèi)置簡單的智能功能了，比如很多新的NVR已經(jīng)具備了不少的智能分析能力，在小規(guī)模的方案里這種產(chǎn)品形態(tài)將越來越有市場。
前后端融合計算
同軟硬件智能分析的方案，前后端的智能分析也不是完全割裂和互斥的，兩者都是“抓得住老鼠”的好貓，但是如何把他們合在一起適當分工是不是能成為更強大，更高效的貓呢?答案是肯定的。
前端是存在計算性能上的不足，存在空間上的拘束，但是它還是能承擔一些分析工作的，而且最重要的是它的保有量大，每臺做一點基礎的分析工作，后臺再在這些分析的成果基礎之上做進一步的分析，將能大大降低后端服務器的工作壓力。典型的，如現(xiàn)在的人臉智能分析方案中，如果采用后端引前端實況流分析的方案，一臺E5的服務器能做到4~5路已經(jīng)很高了;但是同樣的服務器如果用前后端融合的方案，前端負責人臉的跟蹤和抓拍，后端負責分析，一臺服務器就能做到24路甚至更高，這就能大大降低用戶的部署成本。
當前，阻擋前后端方案融合的最大障礙是標準的問題，各個廠家都是按照自己的理解定義接口，定義邊界，廠家之間互通的唯一方式就是對接開發(fā);因此，現(xiàn)在如果涉及到跨廠家的智能分析都更多的還是采用純后端或者純前端的方案，這是智能發(fā)展需要解決的重要問題。
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