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A 人工智能
Artificial Intelligence

AI，赋能视频采集 断，具有部署灵活、运算节点分散等特点。AI前端的重
监控摄像机作为视频采集设备，犹如监控系统的 点分析对象是人和车，涉及到身份识别和行为识别。可
“眼睛”，担当着十分重要的角色。 以说，从事后查证到事前预警，是AI前端应用场景最
过去，摄像机这只“眼睛”只需不眨眼地看，是不需 典型的变化。
要“思考”的。拍摄的视频图像存储到后台，需要时，可 近两年，华为、阿里等也在推进软件定义摄像机的
以调取出来一帧帧查看。后来有了智能分析技术，可以 落地，这让前端AI的适应能力和可塑性更强，让前端AI

通过后台存储系统的智能分析系统，来检索有价值的图 又有了新的活力和发展空间。
像信息。
早期，尽管从事视频监控产品研发的企业不少，但大 AI前端发展正当时
多采用中心智能模式，即前端以传统监控摄像机进行采 相对后端智能化，基于AI的前端智能系统具有独特
集，将智能视频分析或者人脸识别的处理运算移至后端 的不可替代的优势。
数据中心，这种全中心模式的智能模式虽然能提供计算 其实，AI算力部署在前端还是后端与使用环境、点
和存储的支撑，但效率过低，也会带来随着数据量的迅猛 位数量、智能高低等都有关系。当涉及的智能点位较多
递增，以及网络传输带宽所带来的压力和成本问题。 时，前端AI+后端AI的协同模式最为合适，这种方案经
其实，市面上绝大部分智能前端还停留在把简单视 济型更高，前端检测与抓拍，将目标简化，后端进行识
频分析算法集成到前端设备的阶段，这样的智能前端由 别、比对、结构化等进一步的分析，这样前端可以分担
于硬件性能的限制，并且在实际使用中智能分析结果易 很多后端的算力压力，同样算力的后端可以接入更多的
受环境干扰，准确率不高，使应用效果大打折扣。 前端点位。相对而言，AI前端的优势十分明显。
随着技术的发展和应用需求的变化，视频监控智能 AI前端的优势在于可以直接采集人脸、车牌等关键
分析开始“前移”，也就是从后端移向前端。尤其是AI 信息，帮助客户高效的抽取视频中的关键信息，降低系

技术的成熟应用，开启了监控摄像机发展的新纪元，加 统漏抓误报错误。同时前端分析，可以减轻后端的计算
速了智能前端的普及应用。由于AI的赋能，摄像机具备了 压力，使得后端的优势计算资源更加集中于实施深入的
“大脑”，成为“会思考”的“聪明”的摄像机。 分析工作。除此之外，前端方案无需将视频监控视频远
众所周知，AI+安防主要包括“视频+AI”、“数据 程压缩传输，可以为后端服务器提供更高清、高质量的
+AI”、“视频+数据+AI”。“视频+AI”也就是业界所说 现场画面，更出色的成像效果大大提升了后端的资源利
的前端AI。 用率，节省中心部署空间。综合分析，客户同样的投入，
AI前端应用的主要特征如下： 相对后端智能化，前端智能化可以产生更好的效果和更
人体分析：人脸识别、体态识别、人体特征提取等； 大的投资价值回报。
图像分析：视频质量诊断、视频摘要分析等； 相关数据表明，前端智能在未来二十年内将实现
车辆分析：车牌识别、车辆识别、车辆特征提取等； 100倍的增长，基于前端智能的监控摄像机市场总量将
行为分析：目标跟踪监测、异常行为分析等。 有可能突破10000亿台。因此AI前端正在引爆智能视频
前端AI通过对视频进行深度学习分析，形成抽 监控的全新市场。
象、归纳、分析的结果，对人、车、物等进行智能化判 目前，海康威视、大华股份、商汤、科达、天地伟业、

30 2019第八届深圳国际智能交通与卫星导航位置服务展览会(2019.6.20-6.22深圳会展中心)www.its-expo.com

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