10 Scary Surveillance Technologies
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來源:安防展览网
隨著科技的發展，安控技術也一直在演進中，在網路化、高清化、智慧化成為影像監控行業主要方向的當下，如何讓產品更「智慧」是當今安控公司的重要突破口。從2012年開始，行業內就已經開始圍繞，如何使產品、系統智慧化，展開探討與研發，引發了一波技術潮流。
今天，小編想和各位探討2018年，或將主導影像監控行業走向的幾項關鍵技術。
大數據時代的來臨，在豐富世界形態的同時，也帶來了許許多多的數據碎片，為解決這些零碎數據，大數據技術應運而生。大數據技術是一個採集的過程，可以統一大型數據集，並能夠從分析中得出其它資訊。
據IHS Markit 最新數據顯示，中國在公共和私人領域，共裝有 1.76 億個監控攝影機，每年產生數千萬PB的數據量。影像監控業務，正是一個依靠數據說話的，典型數據依賴型業務，大數據與影像監控業務，有著天然的結合。
在大數據技術支撐下，網路影像監控數據儲存模型，可轉向分布式的數據儲存體系，提供高效、安全、廉價的儲存方式。透過大數據技術，實現影像圖像模糊查詢、快速檢索、精準定位，提高影像監控數據的使用效率。
機器視覺
伴隨著人工智慧的高速發展，機器視覺以它獨有的非接觸、速度快、精度高、現場抗干擾能力強等，突出優點吸引了安控行業的目光。機器視覺能有效地，對數據進行「智慧化」儲存、分析以及應用，它已經成為安控企業下一步突破「更」智慧化的重要幫手。
機器視覺簡單的來說，就是用機器代替人眼，來做測量和判斷，對圖像進行辨識，因此機器視覺在人臉辨識、車牌辨識等方面得到大量運用。
機器視覺技術由軟體和硬體的結合，主要組成部分包括攝影機、圖像傳感器、視覺處理和通信設備。完備的系統能捕捉任意對象的圖像，並根據品質和安全性的不同參數，來分析它們。
深度學習
深度學習雖然是人工智慧一個新的領域，但近年來在安控行業中極為熱門，並且與安控有著很高的契合度。究其原因主要是因為，深度學習的關鍵要素是數據，而安控行業中影像監控數據，佔數據總量60%以上。
深度學習主要研究領域，在語音辨識和視覺分析，而且深度學習有很強的塑造性，可以應用到各個方向，在不同的領域做出不同的技術創新。
隨著監控攝影機的全面覆蓋，及大量辨識影像的累積，一些大型項目的終端用戶(如警政、交通)，正在迫切尋找新的影像分析解決方案，來重新解讀這些數據，獲取新的價值。
深度學習算法的出現，正好解決了海量數據，與人力短缺之間的矛盾，有效提高辨識準確率，直接建立從數據到目標模型的映射，不再需要人工選擇，或創建特徵來描述目標。
邊緣計算結合
對於雲計算我們已經不再陌生，邊緣計算也正以破竹之勢迅速發展。技術定義來說，邊緣計算是在靠近物或數據源頭的網路邊緣側，融合網路、計算、儲存、應用核心能力的開放平台。
當前雲計算是一種集中式中心化的雲，但隨著IT基礎設施逐漸雲化，大視訊、物聯網逐漸興起，集中式中心化雲將不能適應低延遲、大頻寬等要求，這時候就需要向「中心化」的雲發展。由此看來，邊緣計算融合是必然趨勢。
邊緣計算結合是將智慧算法前置，透過邊緣計算，將人臉辨識等應用的抓圖的壓力，分攤到前端，解放中心的計算資源。
結語
從類比監控到數為監控，從儲存硬碟到雲端，從人眼校對到智慧分析，影像監控行業正朝，更加智慧化方向蓬勃發展。無論從產業的發展角度，還是技術的發展角度，影像監控行業都將會有更廣闊的市場，和更大的發展空間。
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