安防大数据/物联网时代 从智能前置开始

　　近年来，随着监控点位的不断增长以及高清视频的深入普及，安防行业逐步进入了大数据时代。但是，海量的视频数据本身是没有意义的，提升有效视频信息的搜索效率，对视频数据实施有效的挖掘和分析才是重点。智能前置，为这一切提供了基础。

　　智能前置VS后端智能分析

　　这里所说的智能前置，是指将智能算法集成在摄像机中，是相对于早期的后端智能服务器来说的。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，而后端智能分析服务器具有超高的处理性能，一台智能分析服务器可以同时处理几十路前端视频流，而且对前端摄像机没有特殊要求，因此，很长一段时间内，视频监控系统的智能分析功能都是采用中心分析的方式来实现。

　　不过，这种方式也存在着一些不可调和的问题，例如容易成为监控系 统的单点瓶颈;传输时可能产生网络延迟、丢包或由压缩造成的误差;随着系统规模的增长，为了提高后端设备的性能而提高服务器配置、增加服务器及交换机数量等，导致视频监控系统成本的提升等。

　　而与此同时，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，对各种异常现象报警，可以及时给中心信息提示，以便用户可以及时做出相应反应。从传统的“事后查阅录像”到“事中及时响应”，可以大大提高实时性，提升监控的价值。并且，不会存在单点瓶颈，系统建设的成本也并未增加。

　　微智能VS专业智能

　　具体到智能前置领域的细分，其实也有两种不同的分类，那就是微智能和专业智能，这两种类型的智能摄像机均可在前端实现对多种行为及异常现象进行侦测的功能，而最主要的区别是在性能及准确率方面。

　　专业智能是智能前置最早出现的一种形式，性能强大，准确率高，主要面向更高端、更专业的智能分析应用市场。微智能的摄像机是近几年比较热门的智能前置摄像机，其代表产品当属Smart IPC，与专业智能摄像机相比，虽然性能和智能分析准确率不如前者高，但由于两者定位并不相同，而且微智能摄像机有着自己独特的优势，拥有比专业智能摄像机更广泛的应用领域。

　　首先，“加量不加价”。微智能摄像机相当于是传统摄像机的一次升级替代，只是提高了摄像机的性能，增加了摄像机的功能，却并未增加购置成本。微智能摄像机只是将一些非常实用的智能功能进行简化后集成到摄像机上，因此成本上要比专业智能和智能分析服务器少很多，而和传统监控摄像机持平。其次，“傻瓜式操作”。微智能摄像机的另一大优势就在于配置简单，无论是专业智能摄像机还是智能分析服务器，都需要相当专业和复杂的智能规则配置及位置标定，这也是它们智能分析准确率的重要保障之一。最后，“应用更广泛”。正是因为微智能摄像机的这些特点，使得其应用环境非常广泛，可以说，以前所有需要监控的场景它都可以替代，在不增加成本的条件下，可以获得更多的监控“附加值”。

　　大数据处理原则&微智能

　　大数据时代的数据处理遵循三大原则，要全体不要采样，要关联不要因果，要效率不要绝对精确。这三个原则运用在安防视频监控行业也同样适用，我们可以举一个简单例子来解释一下。

　　首先，我们需要知道的是，现在的Smart IPC，微智能网络高清摄像机，是可以支持车牌识别和抓拍功能的，那么它们和传统的卡口、电警抓拍机相比有什么不一样的地方呢。我们不可能在每一个地方装上专业的抓拍设备，因为安装条件要求和整套系统的建设成本较高。但是Smart IPC是在不增加价格的条件下来支持车牌识别抓拍的功能的，因此，每一个可以需要装监控的地方，都可以装上Smart IPC。试想一下，如果能够实现“全城Smart“，那么我们在这个路口或园区也许没有抓住可疑车辆的车牌，但一定可以在另一个路口抓到，因为我们提供的是一个”全体的车牌数据库“，而不是分布式的单个卡口的过车数据库，从”单点”抓拍扩充到了“多点抓拍”，提升了整体监控的准确度，这是安防行业”要全体不要采样“的一个应用方面。

　　至于“要关联不要因果”，我们可以简单理解为现在的视频监控，我们只需要知道嫌疑车辆出现在哪几个路口，是否能够连成行车轨迹，而并不需要知道这辆车为什么要出现在这里。而关联度，也是通过广泛的布点来提升的。

　　另外，随着系统不断扩大，前端摄像机点位不断增多，大数据时代人们有了新的关注点，就是数据检索的效率。“要效率不要绝对精确”，这里所说的“不要绝对精确”，并不是指对准确率就没有要求了，而是指对准确率并不苛求一定要达到99%以上，而是在能够满足基本监控需求和智能分析功能的基础上，提升数据处理及视频检索的效率。未来当所有传统的摄像机都被Smart IPC替代后，所有的视频流都是带有“智能标签”的，那么即使面对海量的高清视频数据，也可以依据这些智能的视频流和智能的信息(人脸、车牌等数据)，实现秒级的数据搜索。