东莞监控安装公司称人工智能已经成为当下最火热的产业。近年经过各行各业的应用探索，安防成为人工智能最先着陆的行业，人工智能也促使安防大数据时代提前到来。
AI摄像机应用分拆
        目前，各个行业中基于视频监控的人工智能应用已经非常广泛。在公共安全领域，人脸识别、视频结构化、行为分析等技术已经非常成熟，帮助民警预防案件、侦破案件。在交通领域，车辆大数据系统能够分析城市交通状况，促进城市交通的流畅运行，降低交通违规现象，减少城市拥堵。在零售领域，客流统计能够对客源进行采集分析，促进零售行业合理布局。在银行领域，通过视频可以分析人员的动作行为，判断人员是否存在违规行为。
       人工智能技术已经逐步被市场接受，但后端智能存在硬件成本高、传输带宽压力大、受限于机房空间等缺点，已经严重影响人工智能技术的商业化。前端智能能够充分发挥摄像头的功能，在前端实现算法分析，提取结构化数据和有价值视图信息，将数据传输回云中心进行大数据分析。AI摄像机能够大幅度降低传输压力，加强数据采集能力，提供数据分析所需要的资源，提高云中心计算效率。
       人工智能的应用效果取决于算法，而算法的运行与计算芯片息息相关，目前最新的AI芯片，如海思的Hi3559A、英伟达Txl，使得前端计算性能大幅度提升，在前端实现视频图像分析成为可能。以人脸识别为例，安防行业主推方案为前端抓拍、后端识别方案，由摄像机完成人脸检测、识别、抓拍，后端只需负责分析前端抓拍的小图，进行数据比对，相比于后端识别，前端识别方案可以节省至少60％的服务器成本。而在一些简单的场景下，AI摄像机不仅能进行识别抓拍，也可能将后端的识别比对服务在前端实现。在社区中，单个摄像机即可覆盖一个出入口，实现社区人员管控，简化系统部署，保证网络安全；在学校教室，采用人脸识别摄像机进行学生点名，降低系统部署成本，提高教师工作效率。

        创通宝公司称基于AI芯片的道路智慧监控，与传统的卡口相比，结合车辆检测算法、道路状况分析算法和目标分析算法，在前端不仅能够检测车辆信息的同时，而且可以对道路状况进行检测，第一时间对拥堵、违停、异常变道等道路现象做出反应。除了车辆外，道路智慧监控还能分析道路上的行人特征与非机动车辆，实现视频中人、车、非机动车分类。

       AI监控摄像机对视频中的目标进行分析、提取的应用已经比较成熟，在各行业都能够落地，然而目前还存在技术问题限制AI监控摄像机深度应用。
       应用效果受场景限制
       人工智能的应用基础为视频，而视频的成像质量受环境、光照的影响较大，前端存在图像模糊、目标像素过小或者遮挡等问题，都会影响算法对视频解析的结果。在广场、景区等大场景，一般摄像机的像素不足以清晰的呈现每个目标，从而出现较为严重的漏抓现象。
        前端承载算法单一
        由于算法对于所识别目标的像素、角度要求是不同的，所以现在单个AI摄像机只能实现单一的人工智能算法。一般道路智慧监控与人脸识别摄像机的安装条件差异较大，如果要在设备间进行串用，会造成较大的误差。
        数据相互独立

        不同厂家之间的结构化数据也无法相互应用，严重影响大数据分析。即使是同一厂家，受限于前端算法单一，如果需要识别多种目标就需要有多个前端，不同的前端昕分析的数据无法进行关联，从而形成系统孤岛。

        本文章由东莞监控安装公司创通宝科技整理提供。