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监测是实现安全智能综合兼容性的核心【智能高清监控工程】

文章出处： 责任编辑：edit005 人气： 发表时间：2020-07-29 10:17【大 中 小】



随着视频监控技术的迅速发展，对具有分析能力的智能网络视频监控和更换功能的单一模拟视频监控。 它已成为一种不可逆转的趋势。 市场研究公司IHS的分析显示，2014年，在线相机的数量首次超过了模拟相机；预计到2018年。 网上摄像头将在中国市场运送超过7400万美元。

在安全监控市场之前，模拟相机占据了市场的主流地位。现在，越来越多的IP相机似乎更加连接和智能化。 包括智能网关背面的设备和背景。 目前，许多高清网络相机的使用数据表明，到2018年，网络相机的出货量预计将达到1.24亿台。 预计这些相机的日常数据将在2017年达到859TB。 未来将有越来越多的数据需要处理，必须有更好的解决方案来管理和存储这些数据。 由于各种视频分析涉及视频分析，视频分析功能解码编码和转码等综合和云计算将是一个非常重要的领域。

毫无疑问，随着视频监控的兴起，安全行业正朝着更高清晰度、更智能的大数据方向发展。

在过去的几年里，安全行业经历了网络化和高清晰度的发展。 从用户的需求来看，近年来用户的需求也从过去了解到，从过去到整个视频系统的应用都是存储和回放。 到目前为止，基于视频内容理解的各种应用程序。

随着安全时代的到来，视频数据显示出爆炸性的增长，这不仅给数据的存储带来了压力，而且对数据的分析也提出了更高的要求。 同时，大量的无用视频造成严重的信息污染，使线索的提取变得困难，导致带宽和存储资源的严重浪费。 因此，对有用信息进行分析是非常重要的。 传统的简单智能分析功能和由此产生的算法孤立操作效率问题远远不能满足客户的及时需求。

事实上，传统的简单智能分析似乎并不是真正的智能。 这主要是由于分析不准确，分析缓慢。 现在你提到智慧的第一件事是功能，背后是算法。 事实上，智能不仅是一种算法，而且是一种开放的结构，它还充分利用CPU和GPU的资源来分配不同算法中消耗的资源。 确保服务器集群在每个应用程序之间保持相对合理的分布。

可以看出，除了前端的智能后端，智能双方还必须进行智能分析。 事实上，前端相机的智能一直是主要主题，如交通堵塞车牌识别是基于前端智能分析。 然而，在某些情况下，前端智能不适用。 例如，汽车系统识别需要一个巨大的车辆数据库，它不能放在前面，只能放在后面。 例如，平安市以宁波为例。全市3万台摄像头不能智能化每台相机，但可以选择1000台进行智能化。 其余的是在后面的智能。

随着视频数据的爆发，大规模城市级的智能应用和大数据分析的引入已成为大势所趋。 在市场趋势下，主要的安全监控硬件设备制造商已经移动了相机。

可以看出，智能视频监控不仅限于传统的安全，而且在服务行业和其他新兴形式中也越来越受到限制。 世界各地的一些零售商店使用视频分析技术来跟踪流量，比如进入商店。 此外，还可以通过视频分析技术对店内客人排队时间的偏好进行分析。 在未来，随着智能视频监控的日益普及，更多的设备将被连接到互联网上，这将产生更多的创新的商业模式。

这篇文章是从d1net转载的。

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