大数据时代视频监控智能应用新方向

高清、网络和智能是安防行业的三大主题，近几年，随着高清视频监控的逐步推广和普及，视频监控市场已经朝着“看得清，看得明”方向发展。我们正处在一个数据爆炸性增长的"大数据"时代，大数据对社会经济、政治、文化，人们生活等方面产生深远的影响，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战与机遇。

 智能技术经过这么多年的发展，准确率和实用性在不断提高，接下来可能会往哪些方向发展呢？

一、智能前置VS后端智能分析

智能前置是相对于监控中心智能分析服务器的后端智能分析来说的，简单点说就是把一些智能分析算法嵌入前端摄像机产品中，直接利用摄像机来进行智能分析或行为侦测等，再把分析结果或报警信号传给后台。

智能前置的方式相当于给每一台摄像机赋予了一个“智慧的大脑”，让它们有“独立思考”的能力。智能前置的摄像机既要实现“看得清”、“看得懂”，还要“善思考”和“易交流”。从目前来看，智能前置这种方式有效解决了后端智能分析存在的一些问题，成为近年来智能发展的新方向。其主要优势主要表现有：

一、精确度和实时性提升。因为不需要把视频传输到后端智能分析服务器来处理，因此不存在传输时可能产生的网络延迟、丢包或由压缩造成的误差等情况，可以提升分析的精确性。另外，从传统的“事后查阅录像”到“事中及时响应”，大大提高了实时性，提升监控的价值。

二、规避了单点故障。把智能算法集成到每一个前端摄像机上，当其中有一台机器的智能功能失效，智能监控系统中的其他摄像机并不会受到影响，仍然可以独立完成智能侦测和分析，从而降低风险，保证了整个系统的可靠性。

三、系统建设成本降低。智能分析工作放到前端来处理，再传输分析结果到后台，一方面网络带宽的压力和成本降低了，另一方面由于服务器只需要处理报警就可以，还可以节省大量后台服务器的配置和维护成本。

二、微智能VS专业智能

专业智能是智能前置最早出现的一种形式，其性能强大，准确率高，主要面向更高端、更专业的智能分析应用市场。例如，专业智能摄像机性能更强，可以在前端摄像机上实现人脸侦测及人脸抠图，实时分析出人脸属性(性别、年龄段、是否戴眼镜等)，并实时将抠下来的人脸小图及人员信息上传给后端的服务器或平台管理软件，一方面可做报警，另一方面可为后续人脸比对提供原始人脸素材，且准确率较高，适合用于监狱、网吧、火车站等需要对人脸进行识别抓拍却对准确率要求较高的领域。

 微智能摄像机仅仅对人脸进行侦测，并根据侦测到的信息及时传到后台进行报警，而不会对人脸进行抠图或分析，更适用于一些要求不高的普通监控场景下。微智能的摄像机是近几年比较热门的智能前置摄像机。

首先，“加量不加价”。微智能摄像机相当于是传统摄像机的一次升级替代，只是提高了摄像机的性能，增加了摄像机的功能，却并未增加购置成本。微智能摄像机是将一些非常实用的智能功能进行简化后集成到摄像机上，因此成本上要比专业智能和智能分析服务器少很多，而和传统监控摄像机持平。

其次，“傻瓜式操作”。微智能摄像机的另一大优势就在于配置简单，因为对准确率方面并没有那么大的“苛求”，因此反而可以“轻松上阵”，往往仅需要“打个勾”，开启一下智能侦测功能，最多再“画个框、画条线”，标出重点防范的区域或周界就能实现区域入侵、跨界入侵等智能事件侦测。

第三，“应用更广泛”。正是因为微智能摄像机的这些特点，使得其应用环境非常广泛，可以说，以前所有需要监控的场景它都可以替代，在不增加成本的条件下，可以获得更多的监控“附加值”。　　  

 三、效率VS准确率

智能分析的准确率一直是人们非常关注的，而随着系统不断扩大，前端摄像机点位不断增多，大数据时代人们有了新的关注点，就是数据检索的效率。“要效率不要绝对精确”也是大数据时代数据处理的原则之一。值得注意的是，这里所说的“不要绝对精确”，并不是指对准确率就没有要求了，而是指对准确率并不苛求一定要达到99%以上，而是在能够满足基本监控需求和智能分析功能的基础上，提升数据处理及视频检索的效率。

我们可以想象到，未来当所有传统的摄像机都被智能化后，所有的视频流都是带有“智能标签”的，那么即使面对海量的高清视频数据，也可以依据这些智能的视频流和智能的信息(人脸、车牌等数据)，实现秒级的数据搜索。