來源:CPS中安網 作者:程瑋
高清先行，為實用化智慧應用鋪路
高清是IP攝影機在近幾年，快速擴張普及的一個很重要的因素。從標清到高清的跨越，實現了影像監控從「看得見」到「看得清」的轉變。而高清的作用卻不止於此，高解析度的監控畫面，不僅能夠讓人類看得更清楚，也能讓機器「看」得更清楚，從而讓機器更容易從中「讀懂」畫面的內容，更準確地提取人們關注的有效訊息。
比如畫面中的人、車屬性等，這就是智慧分析和影像結構化的過程，也是智慧和大數據應用的基礎。誠然，智慧分析的準確率與智慧算法、設備性能等很多因素相關，而高清的影像源永遠是最基礎、最具決定性的因素，試想，面對著只有幾十萬像素的圖像畫質，人眼都未必能分辨，機器就更加「無從下手」了。
正因為如此，IP攝影機的解析度正在逐年提升，在很多中國的智慧城市建設項目中，甚至都已經用到了上千隻4K超高清的IP攝影機。而阻礙高清向超高清發展的一個很重要的原因，是頻寬和儲存的成本，新一代編碼算法H.265的出現和普及，就是為瞭解決這個問題。甚至有些廠家在國際標準的H.265算法基礎上，推出了更高效率的自主專利編碼算法，如Smart 265。
這是一項比H.265效率更高的編碼技術，相比較H.265，在運動目標不多的場景，例如像室內茶水間、樓梯間等場景下，Smart 265可以降低70%左右的碼率;在運動目標部分時間較多，比如不太繁忙的道路上，碼率可以降低50%倍以上;而如果場景中不斷有目標大幅運動，像火車站等場景下，也會比原有的H.265效果要好。
因此，更高效編碼算法的出現，大大的降低了超高清的成本，進一步促進了超高清的普及，也為智慧的實用化應用鋪平了道路。
智慧前置，積累原始結構化資訊
IP攝影機的高清化，解決了影像源清晰度的問題，為智慧算法準確率的進一步提升，打下了良好的基礎，伴隨著IP攝影機硬體平台性能的提升，和智慧分析算法的改進，智慧前置成為可能，IP攝影機的智慧化應用，也實現了畫質的飛越，迅速進入了實用化階段。
智慧前置相當於是把每一台傳統的攝影機從一個影像採集單元變成了一個智慧處理單元，從傳統的「事後查閱錄影」到「事中及時響應」，甚至是事前預警，可以大大提高實時性，提升監控的價值。並且，不會存在單點瓶頸，系統建設的成本也並未增加。
而且大量的分布式的智慧前置，可以提供給後端儲存，及平台非常豐富的智慧影像碼流，和結構化數據訊息，為後續的影像快速定位檢索，和大數據的進一步應用提供了最原始的素材。
一方面，通用IP攝影機標配基礎smart微智慧功能。前端的每一台Smart IP Cam/球機都可以對10種行為偵測、4種異常偵測、2項特徵辨識、1項統計分析進行即時預警，智慧偵測報警訊息，可以即時傳送至Smart平台，實現主動影像防控，有效「防患於未然」。
同時，採集到的常規影像、分類辨識拍攝的人/車圖片，以及經分析生成的影像結構化數據，直接存入Smart儲存設備，為智慧檢索、智慧回放提供數據支撐;而提取出的影像結構化數據，如車牌號碼、車牌顏色等，存入影像圖像訊息數據庫，實現人、車等結構化訊息的搜索。
另一方面，專業智慧攝影機深入專業領域應用。目前專業智慧攝影機主要包括人臉和客流攝影機，專業的人臉及人體屬性分析，一般在治安監控、商場、校園、連鎖、車載等一些對人臉和客流分析準確率，要求較高的特定場合下應用，這些訊息可以為大數據的應用提供最原始的結構化訊息。
在治安領域中，可利用人臉辨識技術在地鐵站、高鐵站等場景進行人員佈控，當佈控人員出現在人臉辨識系統監控區域時，系統可以第一時間發出警報訊息，從而增加對在逃疑犯的抓捕率，縮短對重案、要案疑犯的抓捕時間，更好的保障社會健康、有序的發展。
在商場應用上，利用人臉和客流統計攝影機，可以對來店客戶的性別、年齡別、數量等訊息進行統計，把這些訊息加上時間和空間的屬性，可以形成諸如每天營業時間各出入口的人流量曲線，並與營業額、節假日安排、促銷活動等等訊息進一步交叉比對，可以找出其中的關聯和規律，做出某種形式的預測，最後做出相應的決策。
比如某個節假日發現女性顧客特別多，與此同時，某款包包賣的特別好，那麼我們推測，下次同款的包包在這個時間點，投放市場會獲得不錯的銷售業績。
多維感知，讓大數據類型更豐富
高清先行，智慧前置，IP攝影機能夠為大數據應用，提供足夠大量的數據訊息，但大數據時代不僅需要盡可能多的訊息樣本，還需要盡可能大的訊息密度，和盡可能多的訊息種類，這就要求前端IP攝影機的感知是多維的。
首先是感知手段的多維化，IP攝影機從平面發展到立體，比如基於雙目立體視覺技術的IP攝影機，由於立體視覺技術形成的視場中，帶有物體的三維幾何訊息，因此能夠有效的設定檢測規則，排除光線、影子等干擾因素，大幅提高智慧分析的準確度，可以提供更多更準確的大數據訊息;從單目發展到多目，比如某知名廠商基於多sensor拼接技術的鷹眼系列產品。
以前我們想要看全廣場、火車站、工地等一個超大場景，可能需要4台攝影機加1台伺服務器，成本高、維護難，但現在，我們只需要一台4或8個鏡頭拼接的多sensor設備，就可以直接輸出一個180°或360°的立體高清全景畫面。如果想進一步看清細節，還可以利用多sensor設備整合的高清大倍率球機變倍放大，兼顧全景和細節。這樣，通過單個的產品，我們能夠獲得的訊息密度就會變得更高。
其次是感知類型的多維化，多維的感知手段帶來的是多維的數據類型，比如視音頻訊息、方位訊息、環境訊息、警報訊息等等，這就滿足了大數據時代對樣本種類足夠豐富的要求。
同時，安全監控感知網路所獲取的數據訊息，都是以影像為核心的，各種數據與影像相結合後，就能獲得可視的感知內容。
舉幾個簡單的例子，把攝影機和電子羅盤、GPS等傳感器結合起來，就能在電子地圖上清楚的看到，這個攝影機所監控的區域，稱作可視域，還可以自動在監控畫面上，疊加顯示設備所在地的經緯度和街道訊息，便於管理和調動（這就類似或等同擴增實境的技術應用）。
把影像和溫濕度傳感器結合起來，在廚房或者藥店，這些對環境溫濕度有很高要求的場所下，就既可以看到倉庫的監控實景，又能瞭解倉庫當前的環境狀況了，當溫濕度超過設定閾值，還可以彈出溫濕度異常倉庫的監控實景圖片，讓監控人員快速定位，和瞭解現場情況;如果RFID技術和影像結合起來，比如在工地工人的安全帽上安裝RFID標籤，就可以進行無接觸的打卡，結合工地大門口安裝的監控攝影機，將人員圖像和訊息同時錄入系統。
結語
當IP化大浪潮遇見安全監控大數據後，高清、智慧、多維，漸漸成為IP攝影機的主流發展趨勢。並且，IP攝影機作為大數據感知網路中最重要的環節之一，給大數據的應用提供了大量的、豐富的影像源和初始結構化數據，為大數據的深度應用奠定了最堅實的基礎。
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