物聯網影響智能家居 防盜監控系統將促其大發展
物聯網助陣電梯聯網系統 網絡高清監控系統 食品安全監控系統
數字視頻應用產業鏈 大數據 智能視頻監控領域
視頻系統的大數據面臨三大技術挑戰，主要概括為“存不下”、“找不到”、“看不清”三個方面。
這三大挑戰在一定程度上反應出當前視頻大數據處理領域主要存在的問題，同時也對視頻大數據處理技術提出了更高的要求。
“存不下”主要體現在視頻壓縮編解碼性能方面的限制。
“找不到”主要體現在智能視頻監控領域中的算法檢測識別準確率的問題，目前視頻監控方法只能在非常簡單的環境下聚焦少
量目標，算法檢測、識別、跟蹤性能方面還無法達到一個較高的水準，多數軟件都存在一個場景、環境的限制，例如在簡單、純
凈的場景且檢測目標背景跟前景差別較大的環境中，檢測結果較為準確。
“看不清”主要體現在高清監控攝像機的智能化處理上，以往大多數城市級安防監控攝像頭錄制的視頻畫面都較為模糊，分析的
依據僅僅為模糊畫面動作方向，甚至是模糊的像素點，對具體人物細節的描述不清晰導致難度加大。
隨著云時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。
在大數據時代里，隨著安防監控的快速發展，大數據與視頻監控技術的結合也越來越深入，目前，大數據對安防監控數據處理
能力的要求在六個應用中有具體體現，無論圖像升級還是識別方式升級，其最終是在高清的基礎上進一步突出了智能監控的作
用。關于智能、關于高清，仍然有許多技術應用值得我們去挖掘。
低照度環境不利于成像 圖像增加技術彌補缺陷
低照度環境下監控攝像機成像一片漆黑或者一片白，顯然在低光照環境下，圖像增加技術應該來彌補缺陷。
例如抓拍車號包括以下幾項信息：最重要的是車號、牌色、字母、文字等，處理系統還需要特別對待。當然有些監控
探頭不僅捕捉車號信息，連帶測速功能也一同植入。
BG-CP130IR-01 130萬像索   
BG-CP210IR-02  210萬像索  主要功能 針對道路 卡口車號自動抓拍 可自行存儲
監控系統滯后 濃縮播放應運而生
在監控攝像機未能植入智能分析模塊時，大多探頭都只具備基本的錄像功能。而在處理突發事件時，監控系統往往
具有滯后性。例如警察需要調取一周內的視頻資料，且不說這些視頻數據量有多少，如果一分鐘一分鐘地看，也要
花費不少時間。未來能夠在海量的視頻信息中提取關鍵數據信息，濃縮播放應運而生。
人臉檢索確認速度快 解決問題多
與人臉識別不同的是，人臉檢索是提供需要檢索人員的面部圖像信息，到龐大的數據庫中進行檢索，通過人臉庫檢
索對比找到樣貌相似人物，從而在進行判定。這是一種常見的快速確認身份的辦法。
新型人臉人體分析 實現自動抓拍
除了人臉檢索外，我們熟悉的還有人臉識別。但是，現在有一種人臉識別方式更為智能，其識別不僅包括人臉，還
包括了一些人體屬性。例如被捕捉到的人性別、年齡段、身高及是否佩戴眼鏡。如此詳細的人臉識別將進一步定位
待檢索人員。
三維立體識別更智能 判斷狀態及時預警
與傳統的人臉識別相比，三維立體識別更顯智能。通過這種立體式識別檢測方式可以檢查屋內是否有人及人員數量；
此外還可以定位跟蹤屋內人員活動路徑；更為智能的是，可通過智能分析判定人員處于站立還是倒地狀態，進行及
時預警。
圖像復原技術 適用于車號識別
開始處介紹了關于圖像復原技術，特別適用于車號識別。
本篇文章來源于中國安防行業網(www.21csp.com.cn)
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