前端智能助推安防智能化 - 安防知识网

过去几年，安防高清化、网络化发展成为主流，其发展应用已深入人心：高清化让人看得更清，网络化让人看得更远，且令数据传输和存储更方便，二者携手让智能管理及分析应用成为可能，使得视频监控数据的应用价值得到极大的提升，应用领域不断扩展延伸。

文/官营铜

　　随着安防高清视频数据的海量增长，市场对视频数据的智能化管理及应用需求也与日俱增，“网络高清搭台、智能化唱戏”的时代已悄然来临。而随着技术的发展，前端摄像机的硬件性能及运算能力不断提升，更多的智能分析计算已可以在前端得以完成，逐步减轻传输及后端运算、存储压力的同时，也大有赶超后端智能的趋势。

　　智能视频监控的实现主要依赖视频监

　　控系统的前端或者后端。在传统的安防监控系统中，实现智能化管理和应用主要依赖服务器和视频管理软件等后端设备，即后端智能，又称中心智能。但随着网络的延伸，视频监控规模不断扩大，这种方式对后端管理及存储资源和传输带宽会带来巨大压力，限制了对图像数据的精准管理和分析应用。

　　传统的CCTV系统将所有的视频信息都传输到后端进行处理，这就带给后端繁重的处理工作，且后端高性能服务器价格昂贵，这样的系统是高成本、低效率的。目前，采用分布式结构，将智能模块放置于摄像机前端，意味着智能化程度和系统效率越高，可通过智能网络摄像机对压缩之前的原始图像进行智能管理和分析，减少后端服务器的工作量，消除由于外部环境因素，包括夜间产生的噪点、树叶摇动、雨水、人影等，从而大大减少系统的误报。

　　杭州海康威视数字技术股份有限公司技术支持工程师程玮指出，早期前端摄像机的平台性能有限，不足以支撑大量的智能分析计算，而随着摄像机性能在不断地提升，让智能前置成为可能。智能前置的摄像机可以直接对各种行为进行分析和报警，从传统的“事后查阅录像”到“事中及时响应”，可大大提高实时性，提升监控的价值，不会存在单点瓶颈且系统建设的成本也并未增加。

　　深圳市景阳科技股份有限公司售前技术支持工程师黄立也谈到，区别于传统的“智能后端”，“智能前端”是将智能分析嵌入压缩芯片中，使前端摄像机具有智能分析功能，而无需传回后台进行分析处理，从而分担了系统负载，节省了带宽流量，减少了存储空间，并且易于扩容和升级，进而提高整个系统的稳定性。这也是通过外接智能盒实现智能应用的模拟摄像机无法比拟的优势。

　　截至目前，前端智能分析摄像机普遍可具备智能移动侦测、虚焦侦测、遮挡报警、视频稳定、相机移位、周界入侵、区域入侵、物品遗留/消失检测、音频异常检测、人数统计、车牌识别、人脸识别等功能。未来，随着网络高清监控的发展普及，前端设备的智能化水平将更高、内容更丰富。

　　此外，浙江宇视科技有限公司智能算法团队认为，相比于传统的后端智能，智能前端具有低成本、易安装、易维护等优势，随着视频数据的爆炸式增长，智能的需求越来越多，现今的智能已经和大数据、云计算和云存储密不可分，智能化已经不仅仅是本身算法提升的问题，而是一个涵盖了算法、数据和业务的综合体，智能前端化成为智能化监控发展的必然趋势，市场对智能前端的需求也必将越来越强烈。

　　前端智能拼图加速成型

　　早期，受限于前端芯片计算性能，智能运算几乎都在后端进行，但随着前端芯片性能的提升，很多后端智能逐渐向前端迁移。但目前在安防领域，智能前端仍处于起步阶段，包括前端的智能摄像机、前端智能检测器等产品及相关智能化解决方案，仍在不断研发推进中。

　　目前，市面上的智能摄像机，普遍将一些视频分析算法移植到网络摄像机中，在摄像机中实现对实时视频的分析和检查，实现一些智能分析的功能，如车辆检测和抓拍、入侵检测报警等。因前端智能摄像机自带分析功能且系统架构简单，同时其DSP处理能力已经完全能运行各种较为复杂的分析算法，分析效果逐步比肩后端产品。2014年，国内主要安防厂商也纷纷推出相关的产品及解决方案，包括科达的感知型摄像机、海康的smart 2.0、宇视的超感IPC、景阳的极光系列和Inview智能化解决方案等。

　　但景阳黄立也指出，从当前情况看，在前端高清网络摄像机嵌入视频分析模块将成为趋势，业界知名厂商都在着手研发此类产品和解决方案，但就现有的产品功能和产品形态来看，还缺少相应的成熟案例支撑和实际项目的推动，这就需要芯片方案商以及设备研发厂商的软硬结合，辅以互联网思维模式深入发掘市场需求，开发出真正贴近市场、实用高效的智能化产品及整体解决方案。

　　景阳黄立进一步指出，当前智能化发展应用最大的限制在于芯片的运算能力，以及智能分析算法的效率和准确性。随着芯片计算能力的增长，智能算法效率将得到持续性优化，准确度不断提升;未来，结合基于分布式计算技术的云技术，智能化将会向云智能的方向发展，在云端的部署技术成熟和算法功能完善的情况下，智能化将充分利用前端硬件资源，把智能运算部分集成到云端进行，既可以突破单点计算能力的瓶颈，又能有效减少前端部署的成本。

　　虽然业界厂商积极探索将部分智能化功能移植到前端产品上，但目前客流统计分析、人脸检索分析、人脸比对、交通事件检测、视频内容检索、视频质量诊断等诸多应用仍集中在服务器产品上，且服务器产品的稳定性更高，特别是在复杂的外部应用环境下，仍需通过后端加以分析应用。因此，未来前端智能与后端智能将会共存并分工合作。

　　宇视智能算法团队就表示，智能前端化趋势并不意味着后端智能将走向消亡，而是会出现“分工”：即前端智能通过视频分析技术，将视频数据自动转化为结构化数据，后端智能通过大数据分析技术，对来自多个前端摄像机的结构化数据进行加工处理，转化为用户真正关心的、高价值的数据。预计未来前端智能会加速取代部分后端智能，同时后端智能的定位也会逐渐清晰。

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