最近，“公安的攝像頭每天都拍到了什麼，答案令你吃驚”一文在非安防行業人士中廣泛流傳，由於不是新鮮玩意，在安防行業人士中並未引起廣泛關注。
實際上，文中提及的各種視頻監控應用，包括“人群密度統計”、“敏感區入侵統計”、“打架鬥毆監測”、“敏感物品識別”等，並非新近“高科技”，在10年前都已經開始應用，不過當時效果不太理想。
文中列舉的各項應用中，“外觀線索識別技術”，即ReID，是新近興起的智能安防應用，非常有價值並會廣泛應用，而“攝像機測謊”，“網絡直播監管”並不是安防行業視頻監控應用範疇。
文中提及的視頻分析應用起步於2006，火爆於2008年左右，當時典型的問題是算法侷限，芯片處理能力有限，圖像清晰度有限，導致實際效果較差。如今AI賦能，帶來很多變化和更多可能。
如文中所言，如今雲計算、大數據及深度學習為視頻分析技術帶來新的發展契機：雲計算及大數據解決的是基礎運算層面問題，而深度學習解決的是智能視頻的算法問題，芯片則解決了動力引擎問題。
本文從“公安的攝像頭每天都拍到了什麼，答案令你吃驚””出發，圖文方式簡單捋一捋AI賦能的新一代智能視頻監控的主要構成及技術應用，文末的小視頻比較直觀詳細，歡迎大家瀏覽觀看。
前端設備
前端設備主要從傳統的攝像機演變成了AI攝像機，攝像機增加了AI芯片模塊，具有前端智能（抓取、分析、結構化過程）。攝像機的核心構成仍然是鏡頭、感光芯片、編碼壓縮芯片。目前鏡頭已大多國產化，CMOS傳感器超越了CCD佔有絕對比例，三星、索尼、OV三分天下，海思是視頻編碼處理的絕對龍頭，而AI芯片則百家爭鳴、變數較大。
鏡頭在視頻監控行業大部分屬於非高端光學應用，所以壁壘不大。鏡頭如同汽車發動機一樣，原理簡單，難在工藝，高端鏡頭還是日本和德國的天下。
傳輸環節
早期是視頻傳輸主要是銅纜和光纖，屬於純粹的物理連接，沒有網絡交換及無線概念。目前的視頻監控系統，基本已經IT化，視頻僅僅是一種數據。
智能環節
人臉識別和車牌識別是AI賦能安防之後的主要應用，基於AI攝像機及AI服務器產生的結構化數據，還可以繼續進行二次分析。更高層級、更大範圍的視頻二次分析是安防大數據的價值所在。
邊緣計算
邊緣計算解決的問題是減輕雲端的壓力及延時，提升前端智能的響應實時性，實現分佈式智能。邊緣域具有就近感知、匯聚、存儲及處理的功能。
平安城市
平安城市是安防行業的頂級市場，得平安城市得天下，平安城市建設週期長、資源接入多、傳輸複雜、要求差異化大，是彰顯公司實力的領域。早期的平安城市“看得著，看得清”是主要訴求，目前的訴求是“看得懂”。基於視頻的結構化，未來的訴求不僅“看得懂”，還有“融會貫通、全局感知”。
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