聚焦国内市场 视频监控五大趋势

安防作为社会公共安全体系的主要构成部分,随着社会经济的不断发展,其刚性需求的增加是必然趋势

从图像采集到智能分析


采集设备的智能化跟智能交通息息相关,这个一方面的市场也跟现在一些新的商业模式的出现是相关的。最开始的图像采集简单存储于硬盘或者磁带。而现在除了存储以外还存在很多智能分析环节,这些分析包括:车牌识别,车辆是否超重或者超速,这个车是否存在违规,司机是否是危险分子。这些智能分析最终都来源于大数据。


大数据时代为算法研究提供了足够多、足够丰富的训练样本。样本的容量和种类是算法模型是否具有泛化能力的重要因素。换句话说,训练样本集的规模决定了模型能否对训练样本以外的数据有效的解释。传统的算法研究不可避免地要遇到小样本问题为了解决小样本问题,模型中加入了很多技巧性的手段,并都没有本质的区别,小样本仍然存在。大数据时代,问题的解决就变得简单粗暴多了。将所观测到的海量数据扔进模型中训练,只要模型足够复杂,就能够有效地表示这些数据。
大数据时代为算法研究提供了高效的计算工具。前面提到,数据量的增加意味着需要更复杂的模型来诠释它。我们辛辛苦苦构建了一个模型,到头来发现模型无法求解,或者求解的时间远远超出我们的想象。我们只能眼巴巴地看着一堆数据,然后酸酸地说,大数据似乎没那么有用。值得庆幸的是,有人已经走在了前面。无论是分布式计算、并行计算还是云计算,都在为之努力,试图解决日益增长的计算能力需求。

现今的智能分析系统不仅仅可以告诉你车牌是什么,还可以告诉车是什么颜色,什么型号。这些跟前面的需求都是息息相关的。所以像这种智能分析,除了把这个数据分析之外可以带来非常多的商业机会,还会在其他地方衍生商业机会。 code(视频代码),另一方面,也代表着企业从产品的细微末节入手,追求细节上的品质。

除了政府工程之外,我们看到商场、民用的市场有很多安防或者视频监控的需求。这个数据我不能准确说,但是从公安的刑侦案件获得的视频数据来说,有相当大比例已经是来自民用摄像头。如果在天安门布点,当然天安门都是政府摄像头。如果闹市区其实有很多摄像头资源来自于民用,比如说零售店、某个小区等等,这些其实为了政府去破案做刑侦提供了非常多的数据源。但是从本质来说的话在商用在消费市场的摄像头增加,对于政府的一些保全工作的帮助,除了这个以外还对自己消费,自己本身的。

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80349000:2017-11-23 17:16:55