近兩年，伴隨著智能終端設(shè)備及傳感器的數(shù)量急劇增長(zhǎng)，海量數(shù)據(jù)對(duì)視頻監(jiān)控后臺(tái)計(jì)算效率要求越來(lái)越高，連接前后端的傳輸系統(tǒng)面臨巨大的考驗(yàn)，網(wǎng)絡(luò)帶寬逐漸成為后端處理的另一瓶頸。系統(tǒng)僅靠提高網(wǎng)絡(luò)帶寬完全不能滿足萬(wàn)物互聯(lián)應(yīng)用對(duì)延遲時(shí)間的要求，尤其是目前公共安全行業(yè)對(duì)即時(shí)性響應(yīng)的高要求下，后端人工大數(shù)據(jù)處理分析的延時(shí)顯得不合時(shí)宜。

　　隨著芯片技術(shù)的成熟，尤其是專門為視覺(jué)處理設(shè)計(jì)的終端芯片體積減小，能耗降低以及處理能力增強(qiáng)，使得越來(lái)越多的智能算法可以從后端轉(zhuǎn)向前端完成。例如海思在手機(jī)終端領(lǐng)域推出的AI芯片麒麟970，實(shí)現(xiàn)手機(jī)端強(qiáng)大處理能力。在安防領(lǐng)域海思還推出了專為機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用的AI芯片，通過(guò)專用硬件加速，支撐前端攝像機(jī)實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)下計(jì)算視覺(jué)處理，再利用前后端系統(tǒng)結(jié)合實(shí)現(xiàn)更快、更準(zhǔn)、性價(jià)比更高的解決方案，輕松解決數(shù)據(jù)傳輸、反應(yīng)延時(shí)的問(wèn)題。

　　目前來(lái)看，在傳統(tǒng)攝像機(jī)亟需智能化改造的大背景下，基于AI技術(shù)的智能攝像機(jī)的應(yīng)用場(chǎng)景隨處可見(jiàn)。不但包括靜態(tài)場(chǎng)景下的應(yīng)用如出入口、交通以及重點(diǎn)場(chǎng)所等，還可以滿足廣域、移動(dòng)、便攜等場(chǎng)景下的需求。

　　不可否認(rèn)，伴隨著物聯(lián)網(wǎng)、5g技術(shù)來(lái)臨，具備AI智能分析的攝像機(jī)帶來(lái)的改變，不光實(shí)現(xiàn)安防智能硬件的進(jìn)一步繁榮，還將進(jìn)一步拓展安防應(yīng)用場(chǎng)景。

　　智能攝像機(jī)多場(chǎng)景應(yīng)用還面臨諸多難題

　　雖然基于AI智能分析的前端攝像機(jī)應(yīng)用前景廣闊，但目前安防行業(yè)中出現(xiàn)的智能分析攝像機(jī)還僅限于實(shí)驗(yàn)室中或者是單一場(chǎng)景化下的行業(yè)應(yīng)用，在一些復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境下的表現(xiàn)并不理想。

　　例如在公安領(lǐng)域中，實(shí)戰(zhàn)業(yè)務(wù)對(duì)智能攝像機(jī)的要求非常嚴(yán)苛。一方面當(dāng)時(shí)當(dāng)?shù)丨h(huán)境因素影響智能攝像機(jī)的性能，導(dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)。另一方面在面對(duì)具體應(yīng)用場(chǎng)景中，由于細(xì)分領(lǐng)域眾多，每個(gè)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)需求不盡相同，往往要通過(guò)重復(fù)建設(shè)來(lái)滿足多應(yīng)用場(chǎng)景下的需求。

　　同時(shí)，在目前全國(guó)公共安全視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的過(guò)程中，系統(tǒng)還面臨應(yīng)用領(lǐng)域不同，攝像機(jī)的廠家不同，各行業(yè)之間接口不協(xié)調(diào)，標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的困境，無(wú)法快速實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控大數(shù)據(jù)的融合貫通。

　　另外，目前大多數(shù)的智能攝像機(jī)依然借助傳統(tǒng)嵌入式軟件開(kāi)發(fā)模式，導(dǎo)致軟件更新、算法融入非常慢，雖然能滿足當(dāng)前的需求，但卻限制了后期攝像機(jī)的升級(jí)空間。隨著城市場(chǎng)景日益復(fù)雜，對(duì)于視頻內(nèi)容分析深度和廣度要求也越來(lái)越高，提升單個(gè)算法的精度，以及多細(xì)分場(chǎng)景下的智能算法并行已經(jīng)提上日程。