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A 人工智能
Artificial Intelligence

主干道上。 础硬件的选择，会更偏向功耗控制优秀、性能稳定、
网络摄像机的技术包含了光学与ISP、编码与传 可靠性强的ASIC芯片。目前多家芯片厂商已经推出
输、工程实施等，但是其最好的解决方案落地和系 了算力从0.5T到4T不等的智能芯片，这些芯片不仅具
统工程交付，就是根据实际的场景应用来实现信息 备智能功能，同时还具备监控基础的编解码能力，
的最有效采集。场景化是网络摄像机永恒的命题， 非常适宜应用到智能网络摄像机当中。
为了应对不同场景的需要，早期的网络摄像机衍生 场景决定算法
出了非常多非常细的分类。不同形态、不同焦段、不 早期智能网络摄像机的应用场景以车辆卡口、

同光圈、不同分辨率的摄像机组成了如今包含成千 人脸卡口等为主，这样的应用场景在各个行业形成
上万款设备的摄像机族群。 了大量落地案例。这些场景主要依赖车辆识别和人
脸识别算法，随着大量的样本数据积累和工程实
践，车辆识别技术已经从初级的基于车牌的车辆识
别应用阶段，发展到车型识别、套牌车识别等精准
的车辆识别应用阶段，人脸识别也已经发展到人员
的精确匹配，在配合式场景中，人员的识别率可以
做到99%以上。
近几年随着技术的不断发展，新的智能场景需
求不断涌现，智能的场景也不再限于卡口类场景，
在周界应用中，需要提高入侵、周界类报警的准确
率，于是衍生出了报警过滤的智能算法；在各类通
道和主干道场景中，需要采集人员、车辆的大数据
信息，于是衍生出了视频结构化分析的智能算法；在
场景定义技术在智能网络摄像机发展
监控安防场景中越来越强调由事后追查转向事前预
中关键因素
警，于是衍生出了行为分析的智能算法，诸如此类，
未来的智能网络摄像机，也需要坚持场景化，
随着新的场景需求的不断涌现，智能网络摄像机上
根据不同的智能应用需要来使用匹配的硬件和匹配
的算法也将不断演进，当然所有的演进必将是为了
的软件。这就是场景定义智能网络摄像机。
更好的符合具体场景的应用。
场景决定算力
场景决定光学和ISP处理
在计算力上，目前已出现了很多AI芯片公司，有
相较于传统的网络摄像机，智能网络摄像机会
统计表明目前国内AI芯片公司超过40家，如寒武纪、
更关注目标（如人脸、人体、车、机动车等）的信息
地平线、比特大陆等。而在安防监控领域在AI芯片
处理，因此，智能网络摄像机在ISP部分必须具备自
上比较成熟的全球芯片厂商是因特尔、英伟达、海
动设定ROI（感兴趣区域）的功能，以便基于目标做
思等。对于智能网络摄像机而言，它的应用场景只需
集中图像的优化。
要处理一路视频或图片，所以算力要求并不高，反而
其次，智能算法的指标对图像有明确的要求，
是本身产品的功耗和成本诉求比较高，因此对于基
且无论是在低照度场景，还是宽动态场景，匹配算

40 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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