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監測是實現安全智能綜合兼容性的核心【智能高清監控工程】

文章出處： 責任編輯：edit005 人氣： 發表時間：2020-07-29 10:17【大 中 小】



隨著視頻監控技術的迅速發展，對具有分析能力的智能網絡視頻監控和更換功能的單一模擬視頻監控。 它已成為一種不可逆轉的趨勢。 市場研究公司IHS的分析顯示，2014年，在線相機的數量首次超過了模擬相機；預計到2018年。 網上攝像頭將在中國市場運送超過7400萬美元。

在安全監控市場之前，模擬相機占據了市場的主流地位。現在，越來越多的IP相機似乎更加連接和智能化。 包括智能網關背面的設備和背景。 目前，許多高清網絡相機的使用數據表明，到2018年，網絡相機的出貨量預計將達到1.24億臺。 預計這些相機的日常數據將在2017年達到859TB。 未來將有越來越多的數據需要處理，必須有更好的解決方案來管理和存儲這些數據。 由于各種視頻分析涉及視頻分析，視頻分析功能解碼編碼和轉碼等綜合和云計算將是一個非常重要的領域。

毫無疑問，隨著視頻監控的興起，安全行業正朝著更高清晰度、更智能的大數據方向發展。

在過去的幾年里，安全行業經歷了網絡化和高清晰度的發展。 從用戶的需求來看，近年來用戶的需求也從過去了解到，從過去到整個視頻系統的應用都是存儲和回放。 到目前為止，基于視頻內容理解的各種應用程序。

隨著安全時代的到來，視頻數據顯示出爆炸性的增長，這不僅給數據的存儲帶來了壓力，而且對數據的分析也提出了更高的要求。 同時，大量的無用視頻造成嚴重的信息污染，使線索的提取變得困難，導致帶寬和存儲資源的嚴重浪費。 因此，對有用信息進行分析是非常重要的。 傳統的簡單智能分析功能和由此產生的算法孤立操作效率問題遠遠不能滿足客戶的及時需求。

事實上，傳統的簡單智能分析似乎并不是真正的智能。 這主要是由于分析不準確，分析緩慢。 現在你提到智慧的第一件事是功能，背后是算法。 事實上，智能不僅是一種算法，而且是一種開放的結構，它還充分利用CPU和GPU的資源來分配不同算法中消耗的資源。 確保服務器集群在每個應用程序之間保持相對合理的分布。

可以看出，除了前端的智能后端，智能雙方還必須進行智能分析。 事實上，前端相機的智能一直是主要主題，如交通堵塞車牌識別是基于前端智能分析。 然而，在某些情況下，前端智能不適用。 例如，汽車系統識別需要一個巨大的車輛數據庫，它不能放在前面，只能放在后面。 例如，平安市以寧波為例。全市3萬臺攝像頭不能智能化每臺相機，但可以選擇1000臺進行智能化。 其余的是在后面的智能。

隨著視頻數據的爆發，大規模城市級的智能應用和大數據分析的引入已成為大勢所趨。 在市場趨勢下，主要的安全監控硬件設備制造商已經移動了相機。

可以看出，智能視頻監控不僅限于傳統的安全，而且在服務行業和其他新興形式中也越來越受到限制。 世界各地的一些零售商店使用視頻分析技術來跟蹤流量，比如進入商店。 此外，還可以通過視頻分析技術對店內客人排隊時間的偏好進行分析。 在未來，隨著智能視頻監控的日益普及，更多的設備將被連接到互聯網上，這將產生更多的創新的商業模式。

這篇文章是從d1net轉載的。

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