原始的視頻屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)拨臂，不能被計算機直接讀取和識別京多，難以產(chǎn)生實用價值秤皿，因此需要將視頻數(shù)據(jù)中的目標進行歸納整理，表達目標的性狀痛慷、屬性以及身份办溶，從而變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)可以進行大規(guī)模檢索樱炬、分析抠阴、統(tǒng)計，憑借視頻內(nèi)容信息處理和網(wǎng)絡(luò)化共享應(yīng)用兩大特點择绘，全面實現(xiàn)監(jiān)控視頻信息的情報化以及視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的智慧化粥割，大幅度提高技術(shù)的易用性。
在安防大數(shù)據(jù)的環(huán)境下异凹，荷榔荆康威視憑借行業(yè)領(lǐng)先的視頻智能算法優(yōu)勢，推出智能服務(wù)器“獵鷹”努释，“獵鷹”在單機狀態(tài)下即可完成實時視頻分析效果展示碘梢，并能夠?qū)崿F(xiàn)多任務(wù)動態(tài)分配資源，可靈活應(yīng)用于實時視頻流或歷史流分析伐蒂；大華股份也推出了新一代人工智能“睿智”視頻結(jié)構(gòu)化服務(wù)器煞躬，該產(chǎn)品采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)和人工智能算法架構(gòu)，對視頻中的目標進行檢測逸邦、識別與分類恩沛，從而充分挖掘視頻數(shù)據(jù)中的有用信息。
生物識別技術(shù)融計算機圖像處理與生物統(tǒng)計學(xué)原理于一體：利用計算機圖像處理技術(shù)從視頻中提取生物特征點缕减，再利用生物統(tǒng)計學(xué)原理進行分析雷客、建立數(shù)學(xué)模型，最后根據(jù)數(shù)學(xué)模型與被測者特征進行分析對比桥狡，根據(jù)結(jié)果即可實現(xiàn)對目標的精確識別搅裙。
目前以人臉識別與行為識別為代表的應(yīng)用市場日漸龐大，生物識別技術(shù)作為安防行業(yè)的熱門技術(shù)裹芝，熱度持續(xù)升溫部逮，眾多安防企業(yè)已經(jīng)在生物識別領(lǐng)域投入了大量人力物力，其中臀匹，部分企業(yè)已經(jīng)取得了不少成果：商湯科技senseID身份驗證解決方案讲幌、senseface人臉布控系統(tǒng)、瑞為技術(shù)實時人臉抓拍攝像機FaceCam等產(chǎn)品均已實現(xiàn)規(guī)模商用挠站。
AI火熱的當(dāng)下仙涡，AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)已廣泛應(yīng)用于物體特征識別中，尤其是車牌識別技術(shù)恃藐。與傳統(tǒng)車牌識別技術(shù)相比余源，基于深度學(xué)習(xí)的車牌檢測算法慈肯，框架相對簡單，在硬件性能較強且有足夠訓(xùn)練樣本的情況下天枣，能夠在短時間內(nèi)獲得更好的識別效果，網(wǎng)絡(luò)的進一步優(yōu)化也保證了識別的實時性虫犀。目前來看袖指，許多安防企業(yè)物體特征識別技術(shù)在科研與商用方面均比較成熟，基本處于世界先進甚至領(lǐng)先水平证莺。例如熟什，德亞的車牌識別框架在樣本量充足的情況下，至多1個月即可完成一個全新國家或地區(qū)的車牌識別猜旬，識別率達98%以上脆栋；捷順也將在深度學(xué)習(xí)方面繼續(xù)發(fā)力，完善優(yōu)化前端+后端二次識別的模式洒擦，進一步提升算法識別率和對復(fù)雜場景的適應(yīng)能力椿争。
結(jié)語
毫無疑問，未來人工智能將滲透進各個領(lǐng)域的各個應(yīng)用中熟嫩，未來十年將是人工智能落地的關(guān)鍵期秦踪，能否把握好產(chǎn)品落地方向?qū)⒊蔀槠髽I(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。對于安防企業(yè)來說掸茅，要通過腳踏實地的努力和冷靜客觀判斷分析椅邓，不斷戰(zhàn)勝對手、挑戰(zhàn)自我昧狮，才能夠在市場中劈荊斬棘景馁，高歌猛進。
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