2020年,我國網絡基礎設施建設已經位居世界前列,信息技術應用持續發展。計算能力、數據資源和核心算法的進步推動人工智能的快速商業化應用。另一方面,多年來的城市智能化治理和建設積累了海量的視頻監控數據資源,再加上資本對人工智能算法領域的不斷投入,各方面的資源儲備為人工智能技術在視頻監控行業的大規模商用創造了條件。
隨著人工智能技術深度應用,視頻分析技術智能化發展,視頻監控已從被動識別過渡到了主動獲取、分析、預測的階段。視頻監控與視頻分析、深度學習、云計算等領域資源不斷整合,攝像頭的功能不斷深化、使用場景不斷豐富,成本、算法、帶寬容量不斷優化,產業邊界不斷拓寬。
1.成本降低。智能安防系統的成本遠高于傳統安防,隨著AI技術的普及,單體產品和系統價格將會逐漸下降。隨著上游軟硬件國產化程度不斷提高,傳統監控產品價格下降至3600元左右,而AI監控系統價格在20000元左右,以現存公安監控系統為例,目前公安視頻監控系統共有2300萬路 ,以20%的AI升級換代計算,可以帶來920億元的市場增量。
2.算法標準統一。統一的協議標準是視頻監控行業發展的必然趨勢。人臉識別、視頻結構化等AI技術的算法標準一致,供應商之間的協議標準統一,將會使得不同品牌前中后端互相識別,實現數據互通互享。
3.帶寬容量進一步擴大。AI視頻監控系統的海量數據會占據很大帶寬容量,如果與客戶的其他業務共用網絡通道,將影響其他業務網絡通信質量。邊緣計算等新一代技術的應用將在一定程度上減少數據流量,但視頻取證等功能仍然會占據較大的帶寬,因此服務器等全部基礎設施將會進一步提高。
另外,深度學習作為新一代智能技術將重新定義視頻分析技術。智能視頻分析作為新一代計算機圖像視覺技術,將成為視頻監控的核心技術。主要的功能應有包括:特征采集識別、行為分析預警、視頻信號及質量診斷、視頻增強處理、圖像比對、視頻摘要、內容分揀等內容。深度學習將提高人工選擇特征準確率、建立解析大數據的深度學習模型,使視頻分析過程中識別準確率更高、環境適應性更好、識別種類更豐富。
原文標題:深度智能將成為視頻監控行業發展趨勢
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