來源:CPS中安網 作者:江浩賓
當前由於網路攝影機技術的廣泛普及，智慧攝影機市場主流已由類比攝影機轉向網路攝影機。本來受制於網路條件和編解碼的影像技術，如今已經成熟，並呈現出針對性強、適應性高等特點。
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智慧攝影機其主要功能是指智慧分析。目前智慧影像分析可以分為模式辨識，和行為分析。模式辨識包含：人臉檢測、人臉對比、車牌辨識、煙火辨識檢測等；行為分析包含：越線、進入、離開、丟失、遺留物、人群聚集、滑倒等。
近幾年來，攝影機智能化發展取得了長足性的進步。首先，是品質更穩定。隨著監控行業發展成熟，製程完善，智慧攝影機實現低功耗、低發熱量，眾所周知，低功耗本身就意味著更穩定的品質。
其次，是安全性方面。新一代的智慧型網路攝影機的出現，徹底改變了以往的類比監控模式，這種模式以網路為紐帶，將資料的編碼與儲存分開，採用專門的資料存放裝置，可實現遠距離的資料獲取、儲存和管理，具有極高的安全性。
最後，是很多用戶所關心的可靠性。試想，一個不斷誤報的系統，對保全管理人員來說，無異於一個狼來了的故事，它會極大地影響用戶的信心。過去市場上的智慧影像分析產品的效果是參差不齊的，由於場景和演算法的複雜度，而出現的誤報漏報問題甚多。由於智慧分析技術的不斷發展，演算法的完善，大大提高了智慧分析的準確率。
在智慧攝影機快速發展同時，也伴隨一些阻礙因素。
第一，成本相對偏高。這集中在基礎設施和系統本身的投入上。智慧系統的部署對於儲存、網路頻寬等基礎配套設施的要求，要比其他系統更高；而智慧設備本身的成本，也會高於其他產品不少。對眾多的普通用戶而言，成本是影響他們進一步選擇的重要因素之一。
第二，網路傳輸。目前智慧攝影機走向網路化，而因網路傳輸阻礙，未能得到全面推廣，只在一些行業領域有應用。
第三，市場需求認知度不高。不同的行業，對於智慧型網路攝影機的需求肯定有所不同。比如交通行業，對車輛抓拍、車道監控、車牌辨識，甚至司乘人員辨識等都有非常嚴格的要求。因此，需要廠商推出更細分和多樣化的產品、方案來滿足不同用戶的需求。
根據專業廠商的研究，智慧攝影機技術在未來將演變出兩種相反趨勢：高精度專業型行業性攝影機，和依託後端支撐的通用類攝影機。首先，高精度專業型行業性攝影機。目前的智慧攝影機使用場景，多為交通辨識與金融警戒類，如智慧交通中的車牌辨識，金融防護的人臉辨識、軌跡跟蹤等。
這無論對產品的生產配套設施要求，還是對操控人員的專業性要求都極高。因而智慧攝影機將會逐漸被有專業資質，瞭解行業需求的大中型企業所獨攬，其產品也將越來越有針對性與行業應用特徵。
另外，依託後端支撐的通用類攝影機，將成為未來智慧攝影機的主流。其因是技術門檻相對較低、智慧化程度更大和較低的投入。實際應用中，通常在現有的網路監控方案中，多增加一個智慧分析模組，這個模組可以獨立運行也可配合系統的整體運行。
換句話說，使用方不需改造原有的設備環境，即可擁有智慧分析的能力，讓所有的攝影機都變成智慧攝影機，這方法更有利於產品的向前推進和專案的升級、改造。
智慧影像分析技術，是未來視頻監控發展的方向，是影像監控領域最高端的應用模式。
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