東莞監控安裝公司稱人工智能已經成為當下最火熱的產業。近年經過各行各業的應用探索，安防成為人工智能最先著陸的行業，人工智能也促使安防大數據時代提前到來。
AI攝像機應用分拆
        目前，各個行業中基于視頻監控的人工智能應用已經非常廣泛。在公共安全領域，人臉識別、視頻結構化、行為分析等技術已經非常成熟，幫助民警預防案件、偵破案件。在交通領域，車輛大數據系統能夠分析城市交通狀況，促進城市交通的流暢運行，降低交通違規現象，減少城市擁堵。在零售領域，客流統計能夠對客源進行采集分析，促進零售行業合理布局。在銀行領域，通過視頻可以分析人員的動作行為，判斷人員是否存在違規行為。
       人工智能技術已經逐步被市場接受，但后端智能存在硬件成本高、傳輸帶寬壓力大、受限于機房空間等缺點，已經嚴重影響人工智能技術的商業化。前端智能能夠充分發揮攝像頭的功能，在前端實現算法分析，提取結構化數據和有價值視圖信息，將數據傳輸回云中心進行大數據分析。AI攝像機能夠大幅度降低傳輸壓力，加強數據采集能力，提供數據分析所需要的資源，提高云中心計算效率。
       人工智能的應用效果取決于算法，而算法的運行與計算芯片息息相關，目前最新的AI芯片，如海思的Hi3559A、英偉達Txl，使得前端計算性能大幅度提升，在前端實現視頻圖像分析成為可能。以人臉識別為例，安防行業主推方案為前端抓拍、后端識別方案，由攝像機完成人臉檢測、識別、抓拍，后端只需負責分析前端抓拍的小圖，進行數據比對，相比于后端識別，前端識別方案可以節省至少60％的服務器成本。而在一些簡單的場景下，AI攝像機不僅能進行識別抓拍，也可能將后端的識別比對服務在前端實現。在社區中，單個攝像機即可覆蓋一個出入口，實現社區人員管控，簡化系統部署，保證網絡安全；在學校教室，采用人臉識別攝像機進行學生點名，降低系統部署成本，提高教師工作效率。

        創通寶公司稱基于AI芯片的道路智慧監控，與傳統的卡口相比，結合車輛檢測算法、道路狀況分析算法和目標分析算法，在前端不僅能夠檢測車輛信息的同時，而且可以對道路狀況進行檢測，第一時間對擁堵、違停、異常變道等道路現象做出反應。除了車輛外，道路智慧監控還能分析道路上的行人特征與非機動車輛，實現視頻中人、車、非機動車分類。

       AI監控攝像機對視頻中的目標進行分析、提取的應用已經比較成熟，在各行業都能夠落地，然而目前還存在技術問題限制AI監控攝像機深度應用。
       應用效果受場景限制
       人工智能的應用基礎為視頻，而視頻的成像質量受環境、光照的影響較大，前端存在圖像模糊、目標像素過小或者遮擋等問題，都會影響算法對視頻解析的結果。在廣場、景區等大場景，一般攝像機的像素不足以清晰的呈現每個目標，從而出現較為嚴重的漏抓現象。
        前端承載算法單一
        由于算法對于所識別目標的像素、角度要求是不同的，所以現在單個AI攝像機只能實現單一的人工智能算法。一般道路智慧監控與人臉識別攝像機的安裝條件差異較大，如果要在設備間進行串用，會造成較大的誤差。
        數據相互獨立

        不同廠家之間的結構化數據也無法相互應用，嚴重影響大數據分析。即使是同一廠家，受限于前端算法單一，如果需要識別多種目標就需要有多個前端，不同的前端昕分析的數據無法進行關聯，從而形成系統孤島。

        本文章由東莞監控安裝公司創通寶科技整理提供。