本文摘要：视频监控在高清化阶段取得前后末端以及传输解码方式等领域的突破之后，海量的高清数据源给行业用户在业务上展开智能分析获取了基础的条件。在近年人工智能技术的渗入下，安防在深度算法、智能芯片、业务技术架构等产业链上的完备更进一步减缓了安防智能分析技术的落地应用于。目前，在人群分析与车辆辨识方面皆取得了突飞猛进的进展，安防智能分析技术大面积服务于行业应用于的人工智能时代于是以迎面而来。

视频监控在高清化阶段取得前后末端以及传输解码方式等领域的突破之后，海量的高清数据源给行业用户在业务上展开智能分析获取了基础的条件。在近年人工智能技术的渗入下，安防在深度算法、智能芯片、业务技术架构等产业链上的完备更进一步减缓了安防智能分析技术的落地应用于。目前，在人群分析与车辆辨识方面皆取得了突飞猛进的进展，安防智能分析技术大面积服务于行业应用于的人工智能时代于是以迎面而来。智能分析的关键领域智能分析更加必要的阐释是机器的视觉分析，在安防领域，通过监控摄像机捕捉到的场景画面展开即时的结构化处置，通过语义分析等技术对视频数据展开分类处置存储，并通过后末端服务器的智能分析功能展开业务处置。

在这个监控系统分析处理过程中，必须前端摄像机、智能芯片、编解码协议、深度算法、业务技术以及高速运转的网络架构。在今年安防产业链上最明显的变化是上游芯片商与智能算法公司的强势插手，NVIDIA（GPU）与Movidius（智能棒）堪称在展览上大放异彩，与普通的芯片比起，这些世界顶级的专业芯片供应商在芯片的运算性能及功耗方面，做到得更为的出众，在以安防机器视觉分析为核心的业务技术领域，更为贴近当下智能分析对人脸与车辆的辨识，辨识速度与准确率在简单场景下都有了很好的提高。

与韧一体的智能芯片供应商一样，国内几大智能算法公司也在大力调整战略减缓安防的布局，从单一的获取API模块按调用次数费用，到获取韧一体的解决方案，算法公司也在大打机器视觉分析的牌。回应，北京格灵深瞳信息技术有限公司产品总监谭勇指出，视觉分析早已沦为行业主流的技术趋势，安防设备及解决方案必须为视频监控在“好像广、看得远、看得清、看得懂”等系列问题上攻坚克难。

基于深度算法的智能分析，必须一个高速运转的业务技术网络架构是机器视觉分析的基础，在安防技术领域，主流的设备解决方案供应商都具备自己基于深度算法的业务平台，在统一标准的协议下接入各类有所不同等级的用户的前端设备，并高效处置汇聚到指挥中心的视频数据。但是随着终端用户设备在长度与广度的减少，以及前端收集数据的剧增，有数的网络架构在建构时的相容与配套能力的弊端渐渐显出。回应，必须新的建构新的网络架构以符合大安防时代的视频数据在传输、存储、分析等方面的市场需求。为此，浙江宇视科技有限公司副总裁闫夏卿特别强调，构建视频数据末端到末端一体化标准接口，建构算法、数据、计算资源之间的高速交互地下通道和智能到大数据的融合对系统地下通道，使得视频数据在传输速度和处理速度方面的能力获得大幅提高，必须建构一个高速全媒体总线的“智能链计算出来”架构（如图1）。

图1智能链计算出来此外，编解码传输协议与提供高清监控视频数据技术在智能分析领域某种程度最重要，不过比起于在新技术领域的探寻，传统的安防监控技术对于设备解决方案商而言，可玩性并没那么大，也更容易寻找解决方案。

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