安防行業(yè)中不少企業(yè)已經(jīng)在紛紛布局智能前端的市場，以安防龍頭企業(yè)為例，它們推出的前端攝像機中內(nèi)嵌深度學(xué)習(xí)算法，具有結(jié)構(gòu)化信息提取、小型人臉庫比對、人體屬性分析、人員流量統(tǒng)計、道路實況檢測、車輛特征識別、全景監(jiān)控等多種功能，將前端設(shè)備的智能化應(yīng)用發(fā)揮到。此外，還將人眼仿生、MSS多光譜成像、被動紅外熱成像技術(shù)等技術(shù)融入其中，可對因環(huán)境造成的圖像模糊昏暗進行亮度與清晰度的還原，還能實現(xiàn)環(huán)境測溫、防火防盜等功能，引導(dǎo)著前端設(shè)備在深度智能化這條路上越走越遠。
深度學(xué)習(xí)開啟智能視頻分析技術(shù)的新篇章
近年來，深度學(xué)習(xí)在語音識別、圖像識別、自然語言處理等應(yīng)用中取得了顯著的成效。深度學(xué)習(xí)也正影響著安防企業(yè)，影響著智能視頻分析技術(shù)。智能視頻分析是計算機圖像視覺技術(shù)在安防領(lǐng)域應(yīng)用的一個分支，是一種基于目標(biāo)行為的智能監(jiān)控技術(shù)，其支持的功能主要有：人車物特征識別采集、人員及物件行為報警、視頻信號及質(zhì)量診斷、視頻增強處理、圖像比對、視頻摘要、內(nèi)容分揀等。深度學(xué)習(xí)解決了傳統(tǒng)智能視頻分析技術(shù)人工選擇特征準(zhǔn)確率低、淺層學(xué)習(xí)模型無法解析大數(shù)據(jù)等問題，使視頻分析過程中識別準(zhǔn)確率更高、環(huán)境適應(yīng)性更好、識別種類更豐富。
在以人、車、物為核心視頻特征識別領(lǐng)域，目前成熟的其實是車輛識別算法，在平安城市建設(shè)和公安實戰(zhàn)創(chuàng)新的推動下，車輛識別技術(shù)在智慧交通、智慧警務(wù)等行業(yè)的應(yīng)用取得了不錯的成果。國內(nèi)以深圳華尊科技為代表，在算法準(zhǔn)確率、系統(tǒng)穩(wěn)定性、識別種類、公安車輛大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)應(yīng)用上表現(xiàn)得較為突出，且數(shù)次在華為國內(nèi)外的大型活動中亮相。人臉識別算法因其應(yīng)用的廣泛性，火爆程度遠遠大于車輛算法，但就目前的技術(shù)來看，在準(zhǔn)確率、更深層的應(yīng)用上還有很高的提升空間，以曠視、商湯為代表的算法公司也在高校人才及技術(shù)儲備、各行業(yè)的淺層應(yīng)用上做出了努力。
大數(shù)據(jù)時代為算法研究提供了的計算工具，而數(shù)據(jù)量的增加也意味著需要更復(fù)雜的視頻分析算法模型來詮釋和挖掘這些數(shù)據(jù)，使占有巨大存儲資源的視頻數(shù)據(jù)發(fā)揮出更多的價值。目前人員行為分析、人群分析等復(fù)雜的算法還在起步階段，讓我們想象一下，基于對人體、生物體行為細節(jié)的捕捉和復(fù)雜分析模型，一個城市級的視頻大數(shù)據(jù)中心將能為公共安全、各類學(xué)科研究、商業(yè)發(fā)展乃至人類的進步做出多大的貢獻。
海量視頻數(shù)據(jù)存儲呈現(xiàn)前端分布式存儲、后端集中存儲和云存儲三種模式。
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