當安防云與智能視頻分析融合發(fā)展趨勢

      當智能技術(shù)與設(shè)備升級換代后，安防智能化已經(jīng)不再局限于視頻監(jiān)控、門禁或一卡通等普通的單點智能應用，而是讓系統(tǒng)可像人一樣做出認知判斷和推理預測。要實現(xiàn)這一宏偉目標，絕不是僅僅在個別技術(shù)或性能進行優(yōu)化，應該需要一套完整、嚴密的AI理念。云邊融合理念綜合邊緣感知智能和中心計算智能的優(yōu)勢，能較好的滿足安防場景的智能需求，已經(jīng)在逐步落地。
      在邊緣智能中，主要指將更多的感知計算能力賦予邊緣節(jié)點，使得邊緣節(jié)點可以采集傳遞場景內(nèi)容并產(chǎn)生結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。例如，邊緣節(jié)點可對高危人群布控提供敏捷的、及時的預警；又如，在光線變化較大的復雜場景中，邊緣節(jié)點可自主調(diào)整曝光、補光等條件精確檢測目標，以保留更多特征細節(jié)來進行前端無損建模等。邊緣智能除了可敏捷、精確采集多樣化數(shù)據(jù)外，還可大大降低網(wǎng)絡帶寬壓力、時延，為大規(guī)模的聯(lián)網(wǎng)智能預留了網(wǎng)絡帶寬。
      在中心智能，通過池化的計算資源分配，中心基本滿足大數(shù)據(jù)的接入、存儲、挖掘和應用，在注入AI智能后，將計算中心升級為AI云計算中心，也就是中心智能。如一方面，匯聚整合多域AI數(shù)據(jù)信息，形成全局大數(shù)據(jù)池；另一方面，通過深度學習算法或自學習算法不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘能力，提供滿足安防領(lǐng)域的數(shù)據(jù)智能預測、可視化分析、關(guān)系分析、態(tài)勢分析等能力。 
      綜上所述，將邊緣智能和中心智能進行融合，將能解決更多安防領(lǐng)域中的痛點、難題，實現(xiàn)安防智能化跨越升級。