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市场需求催生 智能视频分析已成“当红炸子鸡”
来源: | 作者:ahqianen | 发布时间: 2021-04-26 | 7473 次浏览 | 分享到:


  安防行业中不少企业已经在纷纷布局智能前端的市场,以安防龙头企业为例,它们推出的前端摄像机中内嵌深度学习算法,具有结构化信息提取、小型人脸库比对、人体属性分析、人员流量统计、道路实况检测、车辆特征识别、全景监控等多种功能,将前端设备的智能化应用发挥到。此外,还将人眼仿生、MSS多光谱成像、被动红外热成像技术等技术融入其中,可对因环境造成的图像模糊昏暗进行亮度与清晰度的还原,还能实现环境测温、防火防盗等功能,引导着前端设备在深度智能化这条路上越走越远。 
  深度学习开启智能视频分析技术的新篇章 
  近年来,深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理等应用中取得了显着的成效。深度学习也正影响着安防企业,影响着智能视频分析技术。智能视频分析是计算机图像视觉技术在安防领域应用的一个分支,是一种基于目标行为的智能监控技术,其支持的功能主要有:人车物特征识别采集、人员及物件行为报警、视频信号及质量诊断、视频增强处理、图像比对、视频摘要、内容分拣等。深度学习解决了传统智能视频分析技术人工选择特征准确率低、浅层学习模型无法解析大数据等问题,使视频分析过程中识别准确率更高、环境适应性更好、识别种类更丰富。 
  在以人、车、物为核心视频特征识别领域,目前成熟的其实是车辆识别算法,在平安城市建设和公安实战创新的推动下,车辆识别技术在智慧交通、智慧警务等行业的应用取得了不错的成果。国内以深圳华尊科技为代表,在算法准确率、系统稳定性、识别种类、公安车辆大数据实战应用上表现得较为突出,且数次在华为国内外的大型活动中亮相。人脸识别算法因其应用的广泛性,火爆程度远远大于车辆算法,但就目前的技术来看,在准确率、更深层的应用上还有很高的提升空间,以旷视、商汤为代表的算法公司也在高校人才及技术储备、各行业的浅层应用上做出了努力。
   大数据时代为算法研究提供了的计算工具,而数据量的增加也意味着需要更复杂的视频分析算法模型来诠释和挖掘这些数据,使占有巨大存储资源的视频数据发挥出更多的价值。目前人员行为分析、人群分析等复杂的算法还在起步阶段,让我们想象一下,基于对人体、生物体行为细节的捕捉和复杂分析模型,一个城市级的视频大数据中心将能为公共安全、各类学科研究、商业发展乃至人类的进步做出多大的贡献。
      海量视频数据存储呈现前端分布式存储、后端集中存储和云存储三种模式。