AI兴起助攻安防腾飞,监控安全普及化指日可待!
随着我国互联网产业的不断发展,二三线城市逐渐的进入到快速的发展期,建设的需求加快,公共安全防护的技术和设备运用与居民的生活越来越密切。在之前的很长一段时间内安防市场都在发展商用的摄像机,因为商用市场上的刚需明显。
本文引用地址://m.amcfsurvey.com/article/201804/377808.htm随着安防需求不断增长,视频监控设备市场处在上升周期。2010-2016年期间,我国视频监控市场规模从242亿元增长到962亿元,年均复合增长率达25.86%。预计2018年市场规模将达到1192亿元,同比增长达12%。 行业发展趋势
随着平安城市、智慧城市、雪亮工程、智能交通等各项建设的持续开展,安防逐渐得到普及,面对如此广阔的市场,对安防企业来说不仅仅是机遇更多的是挑战。现今大多数摄像头一直没能摆脱人工监控的传统监控方式,由此导致了大量视频数据堆积占用存储资源、实时性差、检索困难等问题,海量摄像头带来的海量视频数据检索工作需要耗费大量警力。
为了解决这些问题,近年来,视频监控行业发展方向主要为:“高清化、网络化、智能化”。视频监控设备技术性极强,系统的创新升级同时也在引导市场需求的变化并创造了新的市场需求。
近日,继高清化、网络化、智能化之后,新一轮的重大技术迭代——超高清视频正渐行渐近。1月3日,工信部电子信息司在北京召开超高清视频产业发展工作座谈会。会议提出,将组建中国超高清视频产业联盟,制定《超高清视频产业发展行动计划(2018-2022年)》,推动超高清内容建设和行业应用,支持北京、广东等地方产业集聚发展和先行示范。
超高清摄像机能够解决大场景的监控问题,应用1台4K摄像机就可以覆盖火车站站前广场,同时基本能够看清行人的面貌。其次,同样的视野,比1080P摄像机看到更多的图像细节,比如人脸、车牌等,这些细节在实际应用中往往十分关键。
另一方面,超高清视频监控可以获得更多细节内容,生成更多有效数据,从而一定程度上促进人工智能的发展,推动人工智能在视频监控领领域率先落地应用。
关键技术发展
当代视频监控系统主要包含五大类关键技术:数字视频压缩与编码技术(编码)、数字视频的网络传输技术(传输)、海量视频数据的存储和检索技术(存储)、视频监控场景中的人/物体的识别与跟踪技术(视频图像处理和分析)、视频监控场景中的运动检测与告警技术(视频图像处理和分析)。
如今智能化、大数据和云技术使得大规模的视频监控更具实用意义,可大幅节省人力和监视设备,在公共安全行业将具有广阔的应用前景。
大数据:挖掘改变视频监控领域应用格局
目前,在公安工作中,最实在的应用就是从海量视频数据里找出具有相同线索特征的图像,其中最大的技术障碍还在于视频的结构化。站在视频分析、智能视觉的角度来看,我们可以采用一些智能分析手段,以从大量纯视频中先自动化地采集出一些常用的“元数据”信息,并用数据TAG的方式重新对视频信息进行组织、长期存储,以备“战时”急用,完成对犯罪分子行为痕迹的拼凑。
云技术:推动视频监控系统更均衡、更弹性、更可靠
云存储技术采用分布式文件系统为其基本特征,将传统的3层存储体系结构(文件系统、卷管理器和RAID)组合为一个统一的软件层,从而创建一个跨越存储系统中所有节点的单一智能文件系统。分布式文件系统的系统数据和管理数据(元数据)分布在各个节点上,避免了系统资源争用,消除了系统瓶颈;即使出现整节点故障,系统也能够自动识别故障节点,自动恢复故障节点涉及的数据和元数据,使故障对业务透明,完全不影响业务连续性。
智能视频分析:向兼容、实景标注和虚拟分层部署发展
智能视频分析是一种基于目标行为的智能监控技术,其将场景中背景和目标分离,识别出真正的目标、去除背景干扰,进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标行为。
智能运维:让视频监控系统更加易捷好用
人工智能的发展就目前而言,其初衷是解决机械重复性以及大规模运算类工作,而运维恰恰是这样一个高密度工作强度的领域,智能化运维包括历史数据管理、流数据管理、日志数据提取、网络数据提取、算法数据提取、文本和NLP文档提取、自动化模型的发现和预测、异常检测、根因分析、按需交付、和软件服务交付等。
智能运维的出现使视频监控系统的使用者并不需要具备很强的专业知识和IT技能。
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