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                ?安防智能前端不“智” 如何破解?

                智慧安防的主要目的是实现安防业务从“看得清”到“看得懂”升级。在云计算、大数据、芯片、算法等』技术助推下,智慧安防应用早已开始落地。如今安※防监控领域已进入数据爆发时代。

                随着安防行业数据量快速增长,为进一步提高数据处理效果,越来越多的智能算法从后端↘转向在前端完成。前端智能不仅能够为后端提供∏高质量、初步结构化的图像数据,还能大大节省带宽和后端计㊣ 算资源。目前已经有很多智能算法可以在前端实时★运行,如人脸△检测、进入/离开区域、越界、徘徊、停车、人员聚集等。

                然而,一直以来安防业界大部分智能前端还停留〓在把简单视频分析算法集成到前端设备的阶段,这ζ 样的智能前端由于硬件性能限制,且在实际使用上智能分析结果易受环境干扰,准确率不高,给人“智能不智”的感觉。

                要想解决前端智能所面临◇的问题,一方面需要对硬件进行科学针对性的设计,不断改进其功耗和▓散热功能;另一方面要对嵌入的智能算法做优化处理,尽量避免程序过于复杂,减少运算量,让一些复杂※的东西变得简单,比如可以先将特别耗费处理器资源的算法放到芯片中去▅,减少智能算法对处理器资源的占用,这样便可以大大提高运算效率。

                当然,目前从大数据角度去分析①,海量数据的分析处理仅仅依靠前端摄像机进行智能分析显然不现实,因此尽管后端管理在“前置分析”智能时代显得暗淡了些,但仍是不可缺少的一环。

                在智能化进程发展过程中,很长一段时间内,视频监控︾智能分析功能都是采用中心分析的方式来实现。这种方式自有其优势,比如:后端分析模式方便排除故障,可以有¤效解决存储容量压力;不需要前端摄像机具有智能分析功能,只需要上传视频流给智能分析◤服务器即可;由于硬件结构决定了智能分析服务器具有很高的处理性能,一台智能分析服务器便可以ω同时处理几十路前端视频流等等。

                正如天地伟业总№工程师天地伟业杨清永所说,“后端服务器可以应用更为复杂的算法,特别是那些移植到相机中需要大量优化和改进的、以及前→端无法实时运行的复杂算法,分析效果相对前端产品要好。”后端设备的这些优势使得自身无法被替代。

                结语:无论是前端采集多么智能,亦或是后端运算多〖么强大,两者互为补『充,才能事半功倍。从某种意义上说,前端和后端配合起来做◥智能分析,才真正让视频图像智能分析大数据化,推动安防智⊙慧化程度进一步加深。

                (本文据智东西、智能头条、雷锋网、中国安防行业网、前ㄨ瞻产业研究院、中国大数据、安防知识网信息整理♀,中国安防展览网编辑)

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