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　　是什么驅(qū)動了視頻監(jiān)控的主要技術(shù)趨勢？據(jù)報告顯示，2016年視頻監(jiān)控市場價值為299.8億美元，預計到2022年將達到721.9億美元。

　　視頻監(jiān)控系統(tǒng)，又名閉路電視(CCTV)，廣泛部署在各種環(huán)境中，包括公共區(qū)域、公共基礎設施、商業(yè)建筑等。在大多數(shù)情況下，它們具有雙重用途：實時監(jiān)控物理資產(chǎn)和空間，并查看收集的視頻信息以識別安全指標和規(guī)劃安全措施。
　　
　　1、具有智能感知能力的視頻數(shù)據(jù)收集
　　
　　信號處理的最新進展促進了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展，尤其是可以靈活調(diào)整視頻數(shù)據(jù)收集速率的系統(tǒng)。尤其是，每當檢測到安全事件指標時，就會提高數(shù)據(jù)收集率，以便為更準確和可信的分析提供更豐富的信息。
　　
　　2、大數(shù)據(jù)基礎設施
　　
　　最先進的大數(shù)據(jù)基礎設施為存儲和訪問視頻數(shù)據(jù)開辟了新的視野，這些數(shù)據(jù)4個重要特性：容量、速度、多樣性和真實性。尤其是，從多個攝像頭收集大量數(shù)據(jù)，包括具有高攝取率的視頻流數(shù)據(jù)，比傳統(tǒng)方式容易得多。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)提供了無縫創(chuàng)建和高效實施、易于擴展的視頻監(jiān)控架構(gòu)的方式。
　　
　　3、視頻數(shù)據(jù)流系統(tǒng)
　　
　　在過去的幾年中，出現(xiàn)了許多流媒體視頻系統(tǒng)。后者提供視頻流管理和視頻流分析的功能，同時是之前討論的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的重要組成部分。
　　
　　4、預測分析和人工智能(AI)
　　
　　2016年和2017年是人工智能歷史上的重要年份，因為出現(xiàn)了顛覆性的深度學習方法，例如Google的AlphaAI引擎所采用的方法。深度神經(jīng)網(wǎng)絡的進化可以直接用于視頻監(jiān)控系統(tǒng)，賦予它們非凡的智能并實現(xiàn)更有效的監(jiān)控過程。例如，人工智能可以啟用預測分析，這使安保人員能夠預測安防事件并主動響應。
　　
　　5、無人機和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)
　　
　　物聯(lián)網(wǎng)設備和智能對象與視頻監(jiān)控系統(tǒng)的融合，也是提供下一代安防和監(jiān)控功能的關鍵。在這個方向上，如今部署了無人駕駛飛行器(UAV)(即無人機)，以提供基于傳統(tǒng)固定攝像機幾乎不可能實現(xiàn)的視頻監(jiān)控多功能性。
　　
　　6、整合物理和網(wǎng)絡安全
　　
　　工業(yè)資產(chǎn)和流程的持續(xù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正逐漸導致物理和網(wǎng)絡安全措施的融合。視頻監(jiān)控系統(tǒng)在這種融合中發(fā)揮著關鍵作用，因為它們代表了可用于監(jiān)控物理區(qū)域的IT基礎設施。因此，它們可以靈活地與其他網(wǎng)絡安全系統(tǒng)集成，以實現(xiàn)安防和監(jiān)控的整體和集成方法。
　　
　　7、構(gòu)建視頻監(jiān)控系統(tǒng)
　　
　　上述技術(shù)為智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的開發(fā)、部署和運營開辟了新視野。但是，視頻監(jiān)控的開發(fā)人員和部署人員需要集成并充分利用這些技術(shù)的功能。為此，為視頻監(jiān)控基礎設施設計和實施適當?shù)募軜?gòu)非常重要。
　　
　　現(xiàn)代視頻監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)遵循邊緣+云計算方式，以更接近現(xiàn)場處理視頻信息。這使他們能夠節(jié)省帶寬并執(zhí)行實時安防監(jiān)控。攝像頭部署在網(wǎng)絡邊緣，作為能夠采集和處理視頻幀的邊緣節(jié)點的一部分。邊緣節(jié)點還能夠通過基于識別的調(diào)整幀速率來實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集智能。此外，它們連接到云基礎設施，在那里連接、查看和分析來自多個攝像頭的信息，并進行智能分析。
　　
　　邊緣/云計算架構(gòu)也是支持視頻監(jiān)控與現(xiàn)有技術(shù)融合的理想選擇。物聯(lián)網(wǎng)無人機需要與適當?shù)倪吘壒?jié)點集成，作為移動邊緣計算架構(gòu)的一部分。實時流分析必須在邊緣執(zhí)行，而不是在視頻監(jiān)控部署的云端中執(zhí)行。深度學習功能可以部署在邊緣和云端。
　　
　　邊緣的深度神經(jīng)網(wǎng)絡可以支持實時提取復雜的安全模式。同時，只有通過在云端部署深度學習，才能提取許多邊緣節(jié)點(例如，城市范圍的部署)覆蓋的大區(qū)域的安全模式和信息。一般來說，決定某些功能應該放在云端還是邊緣是非常具有挑戰(zhàn)性的。相關決策通常與權(quán)衡的解決有關(例如，某些監(jiān)控功能的處理速度與處理精度)。
　　
　　視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以從多個硬件供應商的開放架構(gòu)中受益。這是因為監(jiān)控解決方案可以包含不同的視頻采集設備和模式(例如，高清攝像頭、有線和無線攝像頭、無人機/UAV中的攝像頭等)。開放式架構(gòu)可以提供靈活性、部署簡易性和技術(shù)生命周期。最近，行業(yè)人員正在努力為邊緣+云計算引入基于標準的開放架構(gòu)，以將視頻監(jiān)控作為云計算的主要用途之一。