淺析智能前端目前的發展現狀
點擊次數：1714 更新時間：2019-01-25
淺析智能前端目前的發展現狀
智能前端化是智能化監控發展的必然趨勢，當前智能前端已廣泛應用于交通、司法、金融、樓宇、園區等領域，大有無智能不監控的架勢。智能前端相比于傳統的后端智能具有低成本、易安裝、易維護等優勢，因此市場對智能前端的需求也越來越強烈。
伴隨著智能家居和安防民用市場的打開，智能前端也越來越多的應用到細分的行業領域，但提供的功能相對簡單，主要是移動偵測以及絆線類，業務也主要集中在報警和省存儲空間上。但民用的智能還有很多，相信隨著這個市場的鋪開，也會慢慢增加上去。
隨著視頻數據的爆炸式增長，智能的需求越來越多，現今的智能已經和大數據、云計算和云存儲密不可分，智能化已經不僅僅是本身算法提升的問題，而是一個涵蓋了算法、數據和業務的綜合體。云計算和云存儲是智能化的載體，一個提供計算資源，一個提供存儲資源，大數據則是智能化精度進一步提升的利器，通過數據的分析挖掘和深度利用，使智能越來越準確。
安防智能化發展的障礙
盡管智能化是目前眾安防廠商大力推崇的趨勢，但安防智能化在現階段的發展過程中依舊存在一些問題，主要有以下幾點：
首先，智能化產品有“看天吃飯”的特點，容易受異常天氣、光線、攝像機角度等的影響;其次，當前海量視頻在做智能分析時，需要大量的運算資源，但目前很多智能產品性能有限，且不支持集群，沒有形成智能的計算云;第三，在資源利用方面，由于數據碎片化嚴重，智能分析的結果得不到很好地傳遞和保存，沒有形成統一有效地管理，且后期海量數據利用率不高，沒有進一步深入挖掘這些數據的價值。
后在產品技術研發方面，智能攝像機主要的問題還是運算資源的問題，運算資源不足會導致復雜的智能無法在前端落地;如果把運算資源不足的問題解決了，相信會有更多的算法在上面運行。
針對以上提及的一些安防智能化發展過程中的問題，小編認為，在克服外界環境干擾問題上，可以引進星光級成像、4K分辨率等新技術的應用，新算法和新芯片地引入以便進一步提升智能監控產品對多種場景(環境、天氣)的適應性及檢測準確率。智能前端對于目前很多智能產品還沒有支持集群的問題，廠商可以在以后的產品研發過程中，將后端拉通，形成支持各種智能算法的綜合云計算平臺，使系統能靈活調度，大化地利用各種設備、各種芯片的計算資源;在數據的深度利用方面，可以搭建一個智能云存儲平臺，把海量智能元數據存儲下來，再通過智能大數據平臺做進一步的深度分析和挖掘。
構造智能化安防大系統
智能化是把算法、數據、業務等融合于一體的前后端拉通的綜合解決方案。在對智能需求比較迫切的行業譬如公an、司法、交通、樓宇、園區等領域，針對不同領域用戶的不同需求，加強前端對海量視頻和圖像檢索分析的處理功能，實現提早預防和報警等。全面的構建一套智能化安防大系統，需要聯動智能前后端及相關智能配件，搭配安防云存儲、大數據及云計算平臺，將整個系統的智能資源拉通利用。
未來智能前端必定從處理芯片、智能算法、光學器件等多方面進行提升，提供更加清晰的圖像，更低的碼率，更準確的智能檢測結果。在泛智能化時代，比“智能”更“智能”是安防智能化發展趨勢所向！
