亚洲色在线无码国产精品不卡,亚洲av综合a色av中文,亚洲国产欧美国产综合一区,亚洲欧美日韩国产综合一区二区 ,亚洲av一般男女在线

　　在視頻監(jiān)控領(lǐng)域，智能化的過程首先是從后端服務(wù)器和應(yīng)用平臺開始起步的。這是由于后端設(shè)備的空間、能耗、環(huán)境等限制相對較少，便于對更大規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度處理，因此各大安防監(jiān)控廠商也是首先在后端設(shè)備上部署人工智能技術(shù)，紛紛推出自己的人工智能產(chǎn)品。另外，如果沒有大規(guī)模改造前端設(shè)備的條件，采用智能化的后端設(shè)備能夠更好地利用當(dāng)前的非智能前端設(shè)備，以實現(xiàn)安防監(jiān)控系統(tǒng)的智能化升級。下面我們就一起來看看智能監(jiān)控安防的重點

　　一、前端智能攝像機(jī)
　　根據(jù)智能化程度以及應(yīng)用場景的不同，智能攝像機(jī)大體可分為3個層次：

　　1、智能網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)

　　此類攝像機(jī)的算法相對固定，能夠完成某些特定識別任務(wù)，比如行為分析、統(tǒng)計分析等。通常在現(xiàn)有的IPC SoC芯片中即可集成相應(yīng)的算法，無須額外增加協(xié)處理芯片，而且目前的技術(shù)也已經(jīng)比較成熟。

　　2、結(jié)構(gòu)化分析攝像機(jī)

　　此類攝像機(jī)能夠?qū)σ曨l流進(jìn)行實時的結(jié)構(gòu)化屬性分析，從而提取其中的視頻信息、語義信息和圖片信息，并能對人員、車輛進(jìn)行分類抓拍，支持對目標(biāo)人/車/物進(jìn)行結(jié)構(gòu)化屬性分析。該類攝像機(jī)需要在原有的IPC SoC 芯片基礎(chǔ)上加入 NPU 淺層學(xué)習(xí)處理器，或者利用通用芯片結(jié)合安防廠商自主開發(fā)的感知算法。

　　3、深度學(xué)習(xí)攝像機(jī)

　　此類攝像機(jī)采用的是深度學(xué)習(xí)算法，并以海量圖片集視頻資源為基礎(chǔ)，通過機(jī)器自身提前目標(biāo)特征，形成深層可供學(xué)習(xí)的圖像數(shù)據(jù)，極大地提升目標(biāo)檢出率。該類攝像機(jī)通常帶有高性能深度學(xué)習(xí)的 GPU 芯片，如?？档纳铐盗?。

　　二、后端智能產(chǎn)品

　　后端智能產(chǎn)品主要包括采用了高密度 GPU 架構(gòu)的結(jié)構(gòu)化服務(wù)器和智能 NVR。在后端利用智能算法對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的結(jié)構(gòu)化分析，仍然是當(dāng)前的主流方案，具有軟件開發(fā)周期短、項目應(yīng)用靈活、改造項目適用性強(qiáng)的特點。其中，結(jié)構(gòu)化服務(wù)器主要是集成了基于深度學(xué)習(xí)的算法，每秒可實現(xiàn)數(shù)百張人臉圖片的分析、建模，也可實現(xiàn)“數(shù)十萬人臉黑名單布控”、“人臉比對”、“以臉?biāo)涯槨钡裙δ?；還能對人/車/物進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理。智能 NVR 則是基于深度學(xué)習(xí)算法，在兼顧傳統(tǒng) NVR 存儲的基礎(chǔ)上，增加了視頻結(jié)構(gòu)化分析功能。

　　但是，如果采用單純的前端或后端智能，都有其弊端。對于純前端智能方式，其優(yōu)勢是計算資源比較集中，實施后能大幅節(jié)省帶寬資源；劣勢是前端的硬件計算資源量相對受限，運行的算法比較簡單，并且由于部署很分散，算法升級、運維會比較困難。而單純的后智能的優(yōu)勢是能夠提供足夠的硬件計算資源，運行的算法可以很復(fù)雜，其集中設(shè)置的方式使得算法升級、運維很方便；劣勢是計算資源比較分散，前端的不智能會占用大量帶寬資源。 

　　如果在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中采用前端、后端智能相配合的“云邊結(jié)合”方式，則能充分發(fā)揮這兩種方案的各自優(yōu)勢，主要體現(xiàn)在：

　　1、帶寬壓力

　　中心分析方式需要7×24h不間斷地提供實時視頻流，而云邊結(jié)合只需要在有人臉抓拍圖片的情況下才需要占用帶寬，以傳輸圖片流。

　　2、報警的時間

　　中心分析的方式下報警延時在15～20s，云邊結(jié)合時的報警延時不超過3s。

　　3、分析的準(zhǔn)確度

　　采用中心分析的方式，由于視頻流經(jīng)過了編碼壓縮，因此損傷了很多細(xì)節(jié)，影響了識別的準(zhǔn)確度，而采用云邊結(jié)合，由于前端人臉識別基于的是壓縮前的原始碼流分析，避免因壓縮而帶來的圖像質(zhì)量損傷，識別準(zhǔn)確度更高。

　　隨著技術(shù)和市場的發(fā)展，后端服務(wù)器的分析模式已經(jīng)無法滿足智能安防的需求。這是因為一方面，視頻監(jiān)控市場規(guī)模本身在快速增長，市場對視頻監(jiān)控的要求也是從“看得見”，到“看得清”，再到“看得懂”，高清設(shè)備逐漸取代標(biāo)清設(shè)備，因此前端攝像頭要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量是在飛速發(fā)展。如果這些高清的數(shù)據(jù)不經(jīng)過處理就傳輸，會給網(wǎng)絡(luò)傳輸設(shè)備和后端設(shè)備都帶來巨大的壓力。另一方面，人工智能技術(shù)的發(fā)展也給前端設(shè)備智能化帶來可能性。因此，在視頻監(jiān)控領(lǐng)域，將智能算法前置，使智能分析的壓力能分?jǐn)偟角岸?，解放中心的計算資源，以用于處理更復(fù)雜、高效的分析工作，大大提高視頻處理的及時性，節(jié)約帶寬和人力成本，提升安防行業(yè)水平。