文/官營銅
過去幾年，安防高清化、網絡化發(fā)展成為主流，其發(fā)展應用已深入人心：高清化讓人看得更清，網絡化讓人看得更遠，且令數據傳輸和存儲更方便，二者攜手讓智能管理及分析應用成為可能，使得視頻監(jiān)控數據的應用價值得到極大的提升，應用領域不斷擴展延伸。
隨著安防高清視頻數據的海量增長，市場對視頻數據的智能化管理及應用需求也與日俱增，“網絡高清搭臺、智能化唱戲”的時代已悄然來臨。而隨著技術的發(fā)展，前端攝像機的硬件性能及運算能力不斷提升，更多的智能分析計算已可以在前端得以完成，逐步減輕傳輸及后端運算、存儲壓力的同時，也大有趕超后端智能的趨勢。
智能視頻監(jiān)控的實現主要依賴視頻監(jiān)控系統(tǒng)的前端或者后端。在傳統(tǒng)的安防監(jiān)控系統(tǒng)中，實現智能化管理和應用主要依賴服務器和視頻管理軟件等后端設備，即后端智能，又稱中心智能。但隨著網絡的延伸，視頻監(jiān)控規(guī)模不斷擴大，這種方式對后端管理及存儲資源和傳輸帶寬會帶來巨大壓力，限制了對圖像數據的精準管理和分析應用。
傳統(tǒng)的CCTV系統(tǒng)將所有的視頻信息都傳輸到后端進行處理，這就帶給后端繁重的處理工作，且后端高性能服務器價格昂貴，這樣的系統(tǒng)是高成本、低效率的。目前，采用分布式結構，將智能模塊放置于攝像機前端，意味著智能化程度和系統(tǒng)效率越高，可通過智能網絡攝像機對壓縮之前的原始圖像進行智能管理和分析，減少后端服務器的工作量，消除由于外部環(huán)境因素，包括夜間產生的噪點、樹葉搖動、雨水、人影等，從而大大減少系統(tǒng)的誤報。
杭州?？低晹底旨夹g股份有限公司技術支持工程師程瑋指出，早期前端攝像機的平臺性能有限，不足以支撐大量的智能分析計算，而隨著攝像機性能在不斷地提升，讓智能前置成為可能。智能前置的攝像機可以直接對各種行為進行分析和報警，從傳統(tǒng)的“事后查閱錄像”到“事中及時響應”，可大大提高實時性，提升監(jiān)控的價值，不會存在單點瓶頸且系統(tǒng)建設的成本也并未增加。
深圳市景陽科技股份有限公司售前技術支持工程師黃立也談到，區(qū)別于傳統(tǒng)的“智能后端”，“智能前端”是將智能分析嵌入壓縮芯片中，使前端攝像機具有智能分析功能，而無需傳回后臺進行分析處理，從而分擔了系統(tǒng)負載，節(jié)省了帶寬流量，減少了存儲空間，并且易于擴容和升級，進而提高整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性。這也是通過外接智能盒實現智能應用的模擬攝像機無法比擬的優(yōu)勢。
截至目前，前端智能分析攝像機普遍可具備智能移動偵測、虛焦偵測、遮擋報警、視頻穩(wěn)定、相機移位、周界入侵、區(qū)域入侵、物品遺留/消失檢測、音頻異常檢測、人數統(tǒng)計、車牌識別、人臉識別等功能。未來，隨著網絡高清監(jiān)控的發(fā)展普及，前端設備的智能化水平將更高、內容更豐富。
此外，浙江宇視科技有限公司智能算法團隊認為，相比于傳統(tǒng)的后端智能，智能前端具有低成本、易安裝、易維護等優(yōu)勢，隨著視頻數據的爆炸式增長，智能的需求越來越多，現今的智能已經和大數據、云計算和云存儲密不可分，智能化已經不僅僅是本身算法提升的問題，而是一個涵蓋了算法、數據和業(yè)務的綜合體，智能前端化成為智能化監(jiān)控發(fā)展的必然趨勢，市場對智能前端的需求也必將越來越強烈。
前端智能拼圖加速成型
早期，受限于前端芯片計算性能，智能運算幾乎都在后端進行，但隨著前端芯片性能的提升，很多后端智能逐漸向前端遷移。但目前在安防領域，智能前端仍處于起步階段，包括前端的智能攝像機、前端智能檢測器等產品及相關智能化解決方案，仍在不斷研發(fā)推進中。
目前，市面上的智能攝像機，普遍將一些視頻分析算法移植到網絡攝像機中，在攝像機中實現對實時視頻的分析和檢查，實現一些智能分析的功能，如車輛檢測和抓拍、入侵檢測報警等。因前端智能攝像機自帶分析功能且系統(tǒng)架構簡單，同時其DSP處理能力已經完全能運行各種較為復雜的分析算法，分析效果逐步比肩后端產品。2014年，國內主要安防廠商也紛紛推出相關的產品及解決方案，包括科達的感知型攝像機、?？档膕mart 2.0、宇視的超感IPC、景陽的極光系列和Inview智能化解決方案等。
但景陽黃立也指出，從當前情況看，在前端高清網絡攝像機嵌入視頻分析模塊將成為趨勢，業(yè)界知名廠商都在著手研發(fā)此類產品和解決方案，但就現有的產品功能和產品形態(tài)來看，還缺少相應的成熟案例支撐和實際項目的推動，這就需要芯片方案商以及設備研發(fā)廠商的軟硬結合，輔以互聯網思維模式深入發(fā)掘市場需求，開發(fā)出真正貼近市場、實用高效的智能化產品及整體解決方案。
景陽黃立進一步指出，當前智能化發(fā)展應用最大的限制在于芯片的運算能力，以及智能分析算法的效率和準確性。隨著芯片計算能力的增長，智能算法效率將得到持續(xù)性優(yōu)化，準確度不斷提升;未來，結合基于分布式計算技術的云技術，智能化將會向云智能的方向發(fā)展，在云端的部署技術成熟和算法功能完善的情況下，智能化將充分利用前端硬件資源，把智能運算部分集成到云端進行，既可以突破單點計算能力的瓶頸，又能有效減少前端部署的成本。
雖然業(yè)界廠商積極探索將部分智能化功能移植到前端產品上，但目前客流統(tǒng)計分析、人臉檢索分析、人臉比對、交通事件檢測、視頻內容檢索、視頻質量診斷等諸多應用仍集中在服務器產品上，且服務器產品的穩(wěn)定性更高，特別是在復雜的外部應用環(huán)境下，仍需通過后端加以分析應用。因此，未來前端智能與后端智能將會共存并分工合作。
宇視智能算法團隊就表示，智能前端化趨勢并不意味著后端智能將走向消亡，而是會出現“分工”：即前端智能通過視頻分析技術，將視頻數據自動轉化為結構化數據，后端智能通過大數據分析技術，對來自多個前端攝像機的結構化數據進行加工處理，轉化為用戶真正關心的、高價值的數據。預計未來前端智能會加速取代部分后端智能，同時后端智能的定位也會逐漸清晰。
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