在安防監(jiān)控市場，以前模擬攝像機(jī)占據(jù)市場的主流地位，現(xiàn)在有越來越多的IP攝像機(jī)出現(xiàn)，它們的連接性會(huì)越來越強(qiáng)，智能性也會(huì)越來越高，包括智能的網(wǎng)關(guān)、后端的設(shè)備和后臺(tái)?，F(xiàn)在有很多高清網(wǎng)絡(luò)攝像頭的使用，相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計(jì)到2018年，網(wǎng)絡(luò)攝像頭的出貨量將達(dá)到1.24億臺(tái)，2017年預(yù)計(jì)這些攝像機(jī)每天生成的數(shù)據(jù)將達(dá)到859TB。未來要處理的數(shù)據(jù)會(huì)越來越多，這必須要有更好的解決方案管理、存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)。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(zhuǎn)碼等各種集成，以及云計(jì)算，這些都將是非常重要的領(lǐng)域。

　　毫無疑問，隨著視頻聯(lián)網(wǎng)逐漸勢起，以視頻監(jiān)控為核心的安防產(chǎn)業(yè)正向著更高清、更智能、大數(shù)據(jù)的方向快速演進(jìn)。

　　大數(shù)據(jù)來襲智能分析技術(shù)新升級(jí)

　　過去幾年，安防產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷了網(wǎng)絡(luò)化和高清化的發(fā)展，現(xiàn)在安防行業(yè)正在向智能化和大數(shù)據(jù)快速的轉(zhuǎn)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(xiàn)在向看得明白，從過去對于整個(gè)視頻系統(tǒng)的應(yīng)用是存儲(chǔ)、回放，到現(xiàn)在基于視頻內(nèi)容理解的各種應(yīng)用。

　　隨著安防大時(shí)代的到來，視頻數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，這不僅對數(shù)據(jù)的存放帶來壓力，也對數(shù)據(jù)的分析提出了更高的要求。同時(shí)，大量的無用視頻造成嚴(yán)重信息污染，使得線索的提取變得困難，并造成帶寬及存儲(chǔ)資源的嚴(yán)重浪費(fèi)。因此，有用信息的分析獲取效率至關(guān)重要。而傳統(tǒng)的簡單智能分析功能，以及由此引出的算法孤立、運(yùn)算低效等問題已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足客戶對時(shí)效性的需求。

　　實(shí)際上，傳統(tǒng)的簡單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?yàn)閮蓚€(gè)方面的原因，一是分析的不準(zhǔn);二是分析的慢?，F(xiàn)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(shí)際上，智能不僅僅是算法，還要有開放的架構(gòu)，除此之外，還要充分利用CPU和GPU的資源，對不同的算法所消耗的資源進(jìn)行智能調(diào)配，保證服務(wù)器集群之間在各個(gè)應(yīng)用中能維持相對合理的分配

　　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(shí)際上，一直以來，前端攝像頭的智能化都是主旋律，比如做交通卡口、車牌識(shí)別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。比如車系識(shí)別，這需要龐大的車輛數(shù)據(jù)庫，這就無法放到前端，只能放在后端。再比如平安城市，以寧波為例，整個(gè)市有三萬只攝像頭，不可能對每個(gè)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。

　　隨著視頻數(shù)據(jù)爆發(fā)式的增長，大規(guī)模城市級(jí)的智能應(yīng)用，以及引入大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算等技術(shù)已成為大勢所趨。緊跟市場潮流，各大安防監(jiān)控硬件設(shè)備廠商早已相機(jī)而動(dòng)。

　　可見，智能視頻監(jiān)控已不僅僅局限在傳統(tǒng)安防領(lǐng)域，正越來越多的應(yīng)用于服務(wù)行業(yè)和其他新興業(yè)態(tài)。從全球來看，零售行業(yè)的一些零售店利用視頻分析技術(shù)跟蹤流量，比如進(jìn)到門店的流量，還有店里客人排隊(duì)的時(shí)間、停留時(shí)間、客人的喜好等都可以采用視頻分析技術(shù)進(jìn)行分析。未來隨著智能視頻監(jiān)控越來越普及，更多的設(shè)備被連入網(wǎng)絡(luò)，將會(huì)產(chǎn)生更多創(chuàng)新的商業(yè)模式。