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　　視頻監(jiān)控系統(tǒng)，又名閉路電視 (CCTV)，廣泛部署在各種環(huán)境中，包括公共區(qū)域、公共基礎(chǔ)設(shè)施、商業(yè)建筑等。在大多數(shù)情況下，它們具有雙重用途：實(shí)時(shí)監(jiān)控物理資產(chǎn)和空間，并查看收集的視頻信息以識(shí)別安全指標(biāo)和規(guī)劃安全措施。

　　盡管視頻監(jiān)控系統(tǒng)幾十年來(lái)一直是公共和安全部門(mén)不可或缺的一部分，但在這些行業(yè)之外，人們對(duì)它們也有著濃厚的興趣。這種興趣主要是由于全球犯罪率和安全威脅的增加，推動(dòng)了視頻監(jiān)控市場(chǎng)的持續(xù)增長(zhǎng)。

　　據(jù)Mordor Intelligence最近的一份報(bào)告顯示，2016年視頻監(jiān)控市場(chǎng)價(jià)值為299.8億美元，預(yù)計(jì)到 2022年將達(dá)到721.9億美元。這一市場(chǎng)潛力還受到IT技術(shù)的最新進(jìn)展的推動(dòng)——提高智能、視頻監(jiān)控解決方案的可擴(kuò)展性和準(zhǔn)確性。是什么驅(qū)動(dòng)了視頻監(jiān)控的主要技術(shù)趨勢(shì)?

　　1、具有智能感知能力的視頻數(shù)據(jù)收集

　　信號(hào)處理的最新進(jìn)展促進(jìn)了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展，尤其是可以靈活調(diào)整視頻數(shù)據(jù)收集速率的系統(tǒng)。尤其是，每當(dāng)檢測(cè)到安全事件指標(biāo)時(shí)，就會(huì)提高數(shù)據(jù)收集率，以便為更準(zhǔn)確和可信的分析提供更豐富的信息。

　　2、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施

　　最先進(jìn)的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施為存儲(chǔ)和訪(fǎng)問(wèn)視頻數(shù)據(jù)開(kāi)辟了新的視野，這些數(shù)據(jù)4個(gè)重要特性：容量、速度、多樣性和真實(shí)性。 尤其是，從多個(gè)攝像頭收集大量數(shù)據(jù)，包括具有高攝取率的視頻流數(shù)據(jù)，比傳統(tǒng)方式容易得多。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)提供了無(wú)縫創(chuàng)建和高效實(shí)施、易于擴(kuò)展的視頻監(jiān)控架構(gòu)的方式。

　　3、視頻數(shù)據(jù)流系統(tǒng)

　　在過(guò)去的幾年中，出現(xiàn)了許多流媒體視頻系統(tǒng)。后者提供視頻流管理和視頻流分析的功能，同時(shí)是之前討論的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的重要組成部分。

　　4、預(yù)測(cè)分析和人工智能 (AI)

　　2016 年和 2017 年是人工智能歷史上的重要年份，因?yàn)槌霈F(xiàn)了顛覆性的深度學(xué)習(xí)方法，例如Google的 Alpha AI 引擎所采用的方法。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)化可以直接用于視頻監(jiān)控系統(tǒng)，賦予它們非凡的智能并實(shí)現(xiàn)更有效的監(jiān)控過(guò)程。 例如，人工智能可以啟用預(yù)測(cè)分析，這使安保人員能夠預(yù)測(cè)安防事件并主動(dòng)響應(yīng)。

　　5、無(wú)人機(jī)和物聯(lián)網(wǎng) (IoT)

　　物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和智能對(duì)象與視頻監(jiān)控系統(tǒng)的融合，也是提供下一代安防和監(jiān)控功能的關(guān)鍵。在這個(gè)方向上，如今部署了無(wú)人駕駛飛行器 (UAV)(即無(wú)人機(jī))，以提供基于傳統(tǒng)固定攝像機(jī)幾乎不可能實(shí)現(xiàn)的視頻監(jiān)控多功能性。

　　6、整合物理和網(wǎng)絡(luò)安全

　　工業(yè)資產(chǎn)和流程的持續(xù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正逐漸導(dǎo)致物理和網(wǎng)絡(luò)安全措施的融合。視頻監(jiān)控系統(tǒng)在這種融合中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，因?yàn)樗鼈兇砹丝捎糜诒O(jiān)控物理區(qū)域的 IT 基礎(chǔ)設(shè)施。 因此，它們可以靈活地與其他網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)集成，以實(shí)現(xiàn)安防和監(jiān)控的整體和集成方法。

　　7、構(gòu)建視頻監(jiān)控系統(tǒng)

　　上述技術(shù)為智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)、部署和運(yùn)營(yíng)開(kāi)辟了新視野。但是，視頻監(jiān)控的開(kāi)發(fā)人員和部署人員需要集成并充分利用這些技術(shù)的功能。為此，為視頻監(jiān)控基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)和實(shí)施適當(dāng)?shù)募軜?gòu)非常重要。

　　現(xiàn)代視頻監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)遵循邊緣+云計(jì)算方式，以更接近現(xiàn)場(chǎng)處理視頻信息。這使他們能夠節(jié)省帶寬并執(zhí)行實(shí)時(shí)安防監(jiān)控。攝像頭部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣，作為能夠采集和處理視頻幀的邊緣節(jié)點(diǎn)的一部分。邊緣節(jié)點(diǎn)還能夠通過(guò)基于識(shí)別的調(diào)整幀速率來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收集智能。此外，它們連接到云基礎(chǔ)設(shè)施，在那里連接、查看和分析來(lái)自多個(gè)攝像頭的信息，并進(jìn)行智能分析。

　　邊緣/云計(jì)算架構(gòu)也是支持視頻監(jiān)控與現(xiàn)有技術(shù)融合的理想選擇。物聯(lián)網(wǎng)無(wú)人機(jī)需要與適當(dāng)?shù)倪吘壒?jié)點(diǎn)集成，作為移動(dòng)邊緣計(jì)算架構(gòu)的一部分。實(shí)時(shí)流分析必須在邊緣執(zhí)行，而不是在視頻監(jiān)控部署的云端中執(zhí)行。深度學(xué)習(xí)功能可以部署在邊緣和云端。

　　邊緣的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以支持實(shí)時(shí)提取復(fù)雜的安全模式。同時(shí)，只有通過(guò)在云端部署深度學(xué)習(xí)，才能提取許多邊緣節(jié)點(diǎn)(例如，城市范圍的部署)覆蓋的大區(qū)域的安全模式和信息。一般來(lái)說(shuō)，決定某些功能應(yīng)該放在云端還是邊緣是非常具有挑戰(zhàn)性的。相關(guān)決策通常與權(quán)衡的解決有關(guān)(例如，某些監(jiān)控功能的處理速度與處理精度)。

　　視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以從多個(gè)硬件供應(yīng)商的開(kāi)放架構(gòu)中受益。這是因?yàn)楸O(jiān)控解決方案可以包含不同的視頻采集設(shè)備和模式(例如，高清攝像頭、有線(xiàn)和無(wú)線(xiàn)攝像頭、無(wú)人機(jī)/UAV 中的攝像頭等)。開(kāi)放式架構(gòu)可以提供靈活性、部署簡(jiǎn)易性和技術(shù)生命周期。最近，行業(yè)人員正在努力為邊緣+云計(jì)算引入基于標(biāo)準(zhǔn)的開(kāi)放架構(gòu)，以將視頻監(jiān)控作為云計(jì)算的主要用途之一。

　　面臨的挑戰(zhàn)以及如何部署

　　除了適當(dāng)?shù)倪吘売?jì)算架構(gòu)規(guī)范之外，視頻監(jiān)控系統(tǒng)部署者還必須應(yīng)對(duì)其他挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)之一涉及保護(hù)隱私和遵守?cái)?shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)。事實(shí)上，監(jiān)控傳感器的部署受有關(guān)隱私和數(shù)據(jù)保護(hù)的法律和指令的約束，這有時(shí)會(huì)對(duì)部署的性質(zhì)和規(guī)模施加限制。同樣，無(wú)人機(jī)的使用也應(yīng)符合相關(guān)規(guī)定。

　　另一個(gè)挑戰(zhàn)涉及解決方案的自動(dòng)化水平。雖然自動(dòng)化通常需要在沒(méi)有額外人力資源的情況下覆蓋和監(jiān)控更廣泛的領(lǐng)域，但人工審查和干預(yù)仍然是整體解決方案可靠性的關(guān)鍵。

　　此外，另一個(gè)挑戰(zhàn)可能源于視頻監(jiān)控系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)物理性質(zhì)的新威脅有關(guān)。物理攻擊可能伴隨著對(duì)視頻監(jiān)控基礎(chǔ)設(shè)施的網(wǎng)絡(luò)攻擊，作為損害后者檢測(cè)物理安全事件能力的一種手段。

　　另一個(gè)挑戰(zhàn)涉及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能的實(shí)施(即作為預(yù)測(cè)分析和人工智能的一部分)，這需要大量數(shù)據(jù)以及幾乎無(wú)法采集的安全事件。盡管出現(xiàn)了具有邊緣人工智能產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新初創(chuàng)公司，但邊緣人工智能(例如，輕量級(jí)和高效的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))仍處于起步階段。

　　為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，視頻監(jiān)控解決方案的開(kāi)發(fā)者和部署者需要更好地遵守標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)，同時(shí)采用漸進(jìn)/分階段部署方法。

　　后者應(yīng)該能夠?qū)崿F(xiàn)從手動(dòng)(即人工操作員介導(dǎo)的系統(tǒng))到基于人工智能的全自動(dòng)視覺(jué)監(jiān)控的平穩(wěn)過(guò)渡。還需要逐步部署數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能，從簡(jiǎn)單的規(guī)則開(kāi)始，轉(zhuǎn)向更復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，以檢測(cè)更復(fù)雜的非對(duì)稱(chēng)攻擊模式。

　　另一個(gè)最佳實(shí)踐是部署可以同時(shí)容納未來(lái)和傳統(tǒng)監(jiān)控傳感器的開(kāi)放式架構(gòu)，以此作為利用最物有所值的先進(jìn)功能的一種手段。總體而言，現(xiàn)代視頻監(jiān)控解決方案非常具有創(chuàng)新性，因?yàn)樗鼈兛梢园I(lǐng)先的 IT 和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。

　　來(lái)源：TSINGSEE青犀視頻