近两年

　　智能分析是安防智能化的未来之路

　　智能分析可以看作是一个将数据转化为信息的模块。近两年，围绕深度学习技术，人脸视频结构化描述、车辆视频结构化描述等复合型智能分析算法开始在安防中应用，而且越来越成熟、广泛。

　　智能分析在安防领域的应用

　　在安防领域中，数据的主要来源是监控视频，也有部分音频、雷达、激光等数据；需要提取的信息主要包括感兴趣目标、事件、统计特征等；智能分析技术负责建立从数据到信息的映射关系。由于数据主要由视频构成，所以智能分析技术中常用的算法也以计算机视觉领域的算法为主，如前背景建模、目标检测、分类、识别、跟踪、特征点提取、匹配、运动估计等等。

　　智能分析技术可以代替人力，从视频等数据中提取出客户感兴趣的信息。安防监控中，智能分析技术通过电子警察、人脸识别、人数统计、自动跟踪球机、主从跟踪球机、视频质量诊断服务器、智能视频浓缩、车辆二次分析等产品，应用在智能交通、安防、公安刑侦、电力、金融等十一个大行业。

　　随着软硬件技术的发展，智能分析技术早已不局限在安防领域，而是成为人工智能领域的关键技术。在智慧城市、智能家居、平安城市、物联、虚拟现实、机器人等代表最新科学技术发展水平的领域中，智能分析技术都发挥着非常重要的作用。

　　在这样的形式下，安防企业迎来了巨大的机遇和挑战。一方面，安防企业对智能分析技术一直非常重视，也取得了很多成果，由于拥有海量的视频数据，在发展大数据、深度学习、云计算等技术时具有一定优势，可以凭借智能分析相关软硬件技术的积累，向其它领域扩展业务。另一方面，新的领域也将带来更多的投入和竞争，如何通过合理的规划来迎接这些挑战，是需要不断思考的问题。

　　前后端智能分析的关系

　　智能化作为现代安防发展的趋势之一，智能前置VS后端智能分析一直是行业备受争议的两个方向，两者的主要区别是：由于前端设备（主要是相机）内的空间有限

　　，再加上功耗、成本等因素的限制，智能前置会受硬件计算资源限制，只能运行相对简单的、对实时性要求很高的算法；而后端智能分析（如智能分析服务器）通常可以根据需求配置足够强大的硬件资源，能够运行更复杂的、允许有一定延时的算法。

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