如何將安防設備由事後通知向事前預警過渡，對海量安防數據進行智能分析研判，一直是安防企業研發努力方向。讓海量數據去蕪存精，讓監控人員從大屏小屏中擺脫出來，通過有效的分析技術，幫助用戶從海量數據中挖掘粗信息財富，與用戶一起探索人工智能新時代，更是安防企業一直以來的願景。
隨著雪亮工程、智慧城市、天網工程等逐步落地，視頻監控覆蓋率、聯網率朝著100%目標靠近，安防設備所獲取並存儲的數據以“海量”形容不為過，且數據雜亂無章地堆積在一起，為監控管理及安保工作帶來巨大挑戰。從現實因素考慮來看，人力無法解決論千論萬的視頻數據，回看監控視頻，查找特定目標，往往需要花費大量的時間和精力，甚至有可能無法辨認特定目標。
這就要求視頻監控能自動學會挖掘視頻監控情報線索。包括人臉識別，行為、特定目標、車牌號碼等細節信息。尤其是人流量較大的車站、地鐵等地，更是亟需監控智能分析等新技術支撐維穩和安檢。不同行業對智能分析的需求和信息提取利用方式要求也有所不同。舉例來說，交管部門需要從視頻中獲取車牌、車型、駕駛者等信息；車站等人流量大的地方需要對人員進行識別，聯網比照公安後臺黑名單；酒店入住認證，需要識別照“騙”，確認是否為本人；新零售等場所，需要對消費者消費趨勢進行精準把控，對消費者進行精準消費畫像，從而更好地精準營銷。這就要求安防企業針對細分行業和實際應用場景，提供不同的視頻智能分析解決方案。
監控視頻智能分析技術，主要通過數據處理、存儲管理、可視化交互分析等技術，實現視頻監控情報化、可視化關聯分析、情報線索發掘等功能，是當前安防企業研發的重點。目前，視頻智能分析技術根據產品形態分，可以分為前端智能和後端智能兩大類。前端智能是將智能分析模塊放到攝像機組裡，省棄連接後端服務器這一步驟，海康威視的深眸系列攝像機是這一代表。前端智能優勢在於能實時分析視頻數據，更可以根據應用場景的不同按需提供服務。對監控信息實時性反應有較高的要求，更適合採用前端智能。後端智能則是將分析服務器放在後端，對監控設備採集的視頻進行信息挖掘，其優勢在於更強大的處理能力，以及可以同時進行多路視頻數據處理。對監控數據挖掘計算能力高要求的場景，更適合採用後端智能。前端和後端智能的選用，應場景而異。
此外，前後端智能齊發力，也是目前的主流選擇。有專家認為，要想快步走向智能全面感知時代，需要前端智能和後端分析齊發力。擁有從前端到後端的一整套智能整體解決方案，或許是走向未來綜合安防智能化管理的必經之路。
結語：監控視頻智能化是大勢所趨，必將帶動監控設備的升級換代，為安防企業帶來新一輪發展機遇。未來，要想更好地從監控視頻中提取關鍵信息數據，還需要從頂層設計出發，制定覆蓋技術實現和應用系統的標準化體系，從源頭上為視頻信息應用的全面展開打好基礎。
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