傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)帶寬的要求較高， 1080P 的圖像，即使反復(fù)壓縮后，也需要至少 8Mbps 帶寬。主要是由于網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)直接把大量數(shù)據(jù)的高清視頻回傳給數(shù)據(jù)中心里的 NVR，很難對(duì)所有圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)分析， 大部分時(shí)候是對(duì)保存的圖像進(jìn)行事后分析。如果全部通過(guò)后端數(shù)據(jù)中心處理，不論處理能力、存儲(chǔ)還是網(wǎng)絡(luò)，都是不可能承受的。

AI 智能處理“云+邊緣節(jié)點(diǎn)”將成為業(yè)內(nèi)主流的解決方案，?即前端攝像頭和后端系統(tǒng)均設(shè)有AI 功能。前端攝像頭可以實(shí)時(shí)對(duì)大部分視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，?例如，設(shè)置在交通路口的攝像頭可以提取車牌，車型等汽車信息和乘客數(shù)量，是否帶安全帶等乘客信息回傳給數(shù)據(jù)中心。而小部分不容易識(shí)別的視頻數(shù)據(jù)才會(huì)發(fā)送至后端系統(tǒng)處理。同時(shí)，前端處理完的數(shù)力投放以及治安管理更加科學(xué)、精準(zhǔn)、有效的掌控。其中4K/8k的超高清普及是據(jù)已經(jīng)結(jié)構(gòu)化，數(shù)據(jù)量極大減少，發(fā)往后端做存儲(chǔ)和進(jìn)一步的分析。

未來(lái)以“AI Cloud”架構(gòu)基礎(chǔ)+視頻攝像+應(yīng)用場(chǎng)景將賦能傳統(tǒng)行業(yè)打開(kāi)新市場(chǎng)，AiCloud 面向公安、交通、司法、文教衛(wèi)、能源、金融、智能樓宇等行業(yè)， 將賦能各行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。例如，在公共安全領(lǐng)域， AI Cloud 能快速打擊犯罪;在公共服務(wù)領(lǐng)域，AI Cloud 服務(wù)智慧出行;在商業(yè)領(lǐng)域， AI Cloud 能幫助商戶優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提升經(jīng)營(yíng)效率;在金融領(lǐng)域， AI Cloud 賦能精準(zhǔn)營(yíng)銷，提升客戶體驗(yàn);在教育領(lǐng)域， AI Cloud 將實(shí)現(xiàn)智慧教育，創(chuàng)新教學(xué)管理。隨著“AI+攝像”設(shè)備接入量不斷提升， 至 2022 年， 中國(guó)智能安防行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到近萬(wàn)億。

AI將成為視頻監(jiān)控技術(shù)發(fā)展主方向

前端攝像機(jī)內(nèi)置人工智能芯片，可實(shí)時(shí)分析視頻內(nèi)容，檢測(cè)運(yùn)動(dòng)對(duì)象，識(shí)別人、車屬性信息，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳遞到后端人工智能的中心數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)。這是人工智能滿足視頻監(jiān)控實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用需求的優(yōu)勢(shì)。
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目前，人工智能在安防領(lǐng)域的主要應(yīng)用場(chǎng)景包括以下幾點(diǎn)：

1. 人臉身份確認(rèn)

人臉身份確認(rèn)應(yīng)用屬于卡口場(chǎng)景仿人AI應(yīng)用，以公安行業(yè)人員布控為代表，在關(guān)鍵監(jiān)控點(diǎn)位安裝人臉抓拍攝像機(jī)，通過(guò)后端人臉識(shí)別服務(wù)器對(duì)抓拍到的人臉進(jìn)行比對(duì)識(shí)別，確定該人員身份。一種是與人臉黑名單庫(kù)進(jìn)行比對(duì)識(shí)別，另一種是和靜態(tài)人臉庫(kù)進(jìn)行比對(duì)識(shí)別。

人臉黑名單動(dòng)態(tài)布控應(yīng)用中主要利用人臉抓拍攝像機(jī)從高清/超高清視頻畫面中使用深度學(xué)習(xí)模型檢測(cè)并抓拍人臉照片，然后提取人臉深度學(xué)習(xí)特征向量，與黑名單庫(kù)人臉的比對(duì)并實(shí)現(xiàn)報(bào)警提示。

人臉靜態(tài)比對(duì)指的是使用深度學(xué)習(xí)模型檢測(cè)并抓拍人臉圖片，然后提取的人臉深度學(xué)習(xí)特征向量與靜態(tài)庫(kù)中的人臉比對(duì)識(shí)別，確認(rèn)該人臉身份。

2. 車輛識(shí)別應(yīng)用

車輛識(shí)別應(yīng)用屬于卡口場(chǎng)景應(yīng)用。車輛識(shí)別技術(shù)是公安實(shí)戰(zhàn)中應(yīng)用最成熟、 效果最明顯的技術(shù)之一。借助遍布全國(guó)各地交通要道的車輛卡口，車牌識(shí)別使得“以車找人”成為現(xiàn)實(shí)，成功協(xié)助警方破獲各類案件。車輛識(shí)別技術(shù)已經(jīng)從初級(jí)的基于車牌的車輛識(shí)別應(yīng)用階段，發(fā)展到車型識(shí)別、套牌車識(shí)別等精準(zhǔn)的車輛識(shí)別應(yīng)用階段。

3. 視頻結(jié)構(gòu)化

視頻結(jié)構(gòu)化應(yīng)用一般屬于非卡口應(yīng)用。在視頻結(jié)構(gòu)化分析與快速檢索應(yīng)用中，視頻結(jié)構(gòu)化業(yè)務(wù)功能是對(duì)視頻中的機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車、行人等活動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行分類檢測(cè)，并對(duì)其特征屬性識(shí)別。提取目標(biāo)小圖和場(chǎng)景大圖寫入存儲(chǔ)設(shè)備，便于后續(xù)快速查詢及智能檢索。通過(guò)視頻結(jié)構(gòu)化業(yè)務(wù)快速分析并提取出視頻中感興趣目標(biāo)的特征屬性信息，用戶能夠高效獲取案事件相關(guān)線索，促進(jìn)大安防時(shí)代視頻數(shù)據(jù)從“看得清”跨入到“看得懂”的階段。

4.行為分析

通過(guò)行為分析系統(tǒng)對(duì)人員的異常行為進(jìn)行分析處理，可應(yīng)用于重點(diǎn)區(qū)域防范、重要物品監(jiān)視、可疑危險(xiǎn)物品遺留等行為的機(jī)器識(shí)別，也可對(duì)人員的異常行為進(jìn)行報(bào)警，極大提升了視頻監(jiān)控的應(yīng)用效率。另外，還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)群體的態(tài)勢(shì)分析，如人群密度分析、人員聚集分析等，對(duì)重點(diǎn)區(qū)域或人員聚集較多的場(chǎng)所態(tài)勢(shì)進(jìn)行分析，防止人群事件發(fā)生，做到提前預(yù)警、及時(shí)處置。