中國安防展覽網訊 智能監控是一種源自計算機視覺的技術，是人工智能研究的一個分支，它在圖像及圖像描述之間建立映射關系，從而使計算機能夠通過數字圖像處理分析來理解視頻畫面中的內容。智能監控作為一種高端技術，分為前端智能交通和后端智能監控，兩者有什么區別?智能監控行業應用有何表現?

　　兩種架構方式智能監控技術比較

　　智能監控中，用戶可以根據分析模塊，通過在場景中預設不同的非法規則，一旦目標在場景中出現了違反預定義規則的行為，系統會自動發出告警信息，并觸發聯動相關的設備一種尖端監控技術。

　　有人說，智能監控技術使機械般的安全防范方式具備人類大腦的功能，它目前有兩種架構方式，即前端嵌入式視頻分析和后端純軟件視頻分析，兩者各有優缺點。嵌入式視頻分析可以在前端直接對視頻信息進行處理，減少了視頻信息上傳的網絡帶寬壓力，并且安裝簡單易于系統集成。

　　同時還可以支持前端存儲，無需進行圖像的遠程傳輸，并因此可以對圖像進行高質量的前端存儲，如果用戶需要獲得圖像信息，則可以通過分布式事件搜索完成，并通過點播獲得高質量現場畫面。更重要的一點是，前端嵌入式智能分析讓每個獨立的分析單元可以成為單獨的智能監控單元，即使整個系統的網絡都癱瘓了，這些獨立的前端單元還可以繼續獨立工作、進行存儲和報警，避開了系統網絡通信癱瘓所帶來的監控癱瘓的風險。

　　但是這種架構開發復雜，靈活性差，擴容與升級比較困難;而后端純軟件視頻分析是在視頻監控系統的后端，往往將智能視頻分析功能嵌入在平臺軟件上，由專門的視頻處理服務器來實現的。這種模式產品智能功能比較強大，并且容易擴容，但是它需要視頻監控系統前端將所有的視頻信息都上傳到服務器，這對網絡帶寬的壓力是非常大的。

　　此外，要在后端進行智能視頻分析就必須對前端傳來的圖像進行解壓再分析，這個過程占用了大量平臺軟件終端設備的資源，實際上并沒有降低成本，反而使得作為觀看與瀏覽圖像的平臺軟件運行終端運行效率大幅下降，甚至無法支持很多路的視頻解壓和顯示。

　　也因為如此，從圖像處理質量、智能分析的效率、實時性以及性價比上看，在后端進行大規模的智能視頻分析從目前安防產業的技術成熟度來說有些不合理，并且視頻內容搜索時無法實現大規模場景下的視頻事件搜索，這和前端分布式存儲與搜索的理念是無法比擬的。因此后端智能分析的模式，只有在智能分析視頻路數較少、存儲和搜索規模要求不高的應用環境下才適合。

　　因此，目前，前端嵌入式視頻分析架構方式占據一定的優勢，因為嵌入式視頻分析軟件同樣可以完成包括目標檢測、跟蹤、分類及規則定義等所有功能，并且選擇嵌入式視頻分析架構能將現有的傳統視頻監控系統升級為智能視頻監控系統，是一種成本低且易于改造的方案。

　　而后端智能監控軟件的核心是由各種算法組成的，不同的算法應用在不同的場景之中，比如面部識別算法、車牌識別算法、超分辨率圖像增強算法及去霧算法等，而且各種應用場景的需求會隨著具體環境的改變而改變。這表明，智能視頻軟件開發的難點在于投入應用后，面臨著根據實際情況的改變而設置參數的情形，這就需要智能視頻分析系統具有開放度高、兼容性好及操作方便等特性。