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智慧安防发展趋势如何,请指点下?

四等奖

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2019年04月14日提问
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    蔡志濠 蔡志濠 的回答 2019-04-14 21:05
    1、视频云计算技术成为关键,推动视频监控 

    从概念上看,视频云计算是基于云计算技术的理念,采用视频作为"云端"向"终端"呈现处理结果的一种云计算方案。视频云计算技术可以在中央服务器端全部集中所有的计算能力,将前端应用和声音输出编码后经过网络实时传输给终端,然后终端进行实时解码后显示输出。如今被普遍应用在:在线教育、安防监控、云游戏、视频会议、电视转播等。 

    简单来说,视频云计算就是一个对超大型视频数据的存储、调用、处理的计算能力,通过该技术可以在超大型数据平台中,快速查找并使用所需视频数据,具有实时可控、高速处理、资源共享等特性。

    安防行业,特别是监控领域,常常伴随着超大规模的数据信息,必须建立视频云计算平台。例如公安部门的监控设备,一天24小时,成千上万的车辆、行人经过某街道。在以前没有云计算技术的年代,要从这些视频数据里寻找到某一部车辆、某一个行人,公安人员需要用人眼没日没夜地观看监控视频,犹如大海捞针。而如今,在云计算平台上,可匹配每个路过行人的身份信息,以图像进行匹配,快速圈定范围,提高案件处理效率。   

    当然,云视频计算数据不该仅仅运用在安防监控领域,在门禁、消防领域也有可借鉴的地方。

    2、边缘计算大幅提升视频分析速度   

    如果说视频云计算技术是查找、调用数据的关键技术,那么边缘计算对视频图像进行预处理的计算,便是对视频分析的速度的进一步要求。   

    边缘计算是指在数据源的边缘地带完成的运算程序。该技术包含了边缘节点和边缘域功能,是指通过统一调度IPC、NVR等分散式的智能设备资源,在数据源头就近提供以视频为核心感知数据,实时预处理、存与传等服务,在提升业务敏捷性、实时性和系统可靠性同时,分摊海量数据给中心节点带来的并发压力。   

    3、人脸识别的是安防人工智能化的直接表现   

    在安防行业,人脸识别成为安防人工智能化的最重要表现。除了视频监控外,还可植入出入口闸机、智能锁、可视对讲、门禁、报警等产品中,形式丰富多样,逐渐成为安防企业布局的新商机。   

    特别是2017年9月13日,iPhone X面世,所搭配的人脸识别功能,不仅可以解锁手机,还能进行Apple Pay支付,给消费者提供了极大便捷与科技感,引起了市场的追捧。   

    但对于人脸识别的安全性,大家仍然热议不断。最普遍的看法是,人体生物密码——指纹、声纹、虹膜、人脸都具有唯一性和不可变更性,传统的字母数字组合密码可以随意更换,但人体生物密码一旦泄露就是终身问题。   

    因此,对于安防企业来说,人脸识别的安全性能提升,才是其技术应用的重中之重。   

    最后,人工智能的道德代码与伦理嵌入,都会成为安防新技术的挑战。对人类文明而言,人工智能将是一个好消息还是坏消息,最终取决于我们的伦理智慧。在中国推出新一代人工智能发展规划的今天,安防产业融入人工智能化概念,是便利自己还是依赖机器,都是一体两面的结果。因此,智慧安防的道路,终究是人机和谐为妙。  
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    孙世峰 孙世峰 的回答 2019-04-15 09:58

    您好,谢谢您的提问

    中国智慧安防企业始终对科技创新保持较高的投入,全行业科研投入占销售总收入的5%以上,有的甚至超过10%,在全国各行业中处于领先水平,从而使行业保持了强大的技术创新能力和竞争力。2018年,我国智慧安防行业围绕人工智能、大数据与云计算、芯片等面向未来的核心技术,增强研发能力,加快技术商业化应用,并运用创新能力,持续探索、掌握行业未来发展的新需求,抓住新的机遇,引领行业发展不断向前。

    1.人工智能全面爆发。

    2017和2018年,可谓是人工智能爆发元年,无论是国务院发布《新一代人工智能发展规划》,还是"阿尔法狗"让柯洁甘拜下风,抑或是阿里巴巴宣布成立"达摩院",人工智能发展的趋势已经势不可挡。

    智慧安防企业同样没有错过人工智能"风口",纷纷加入战局。被誉为人工智能第一"着陆场"的智能智慧安防已经开启了新一轮的成长周期。一批龙头骨干企业先后马不停蹄地布局人工智能市场,发布新产品、新理念,打造产业新生态,在智能化产品落地方面持续取得突破。人工智能在公安行业、交通行业、智能楼宇、金融、工厂园区、民用智慧安防、医疗行业的应用,对智慧安防行业的影响是革命性的,对智慧安防行业的推动力比视频编解码技术、H265技术、传输高清等技术对智慧安防的影响都更巨大而深远。

    2.生物特征识别技术广泛应用。

    生物特征识别技术作为智慧安防行业中的焦点应用,在技术安全与市场应用层面远远优于传统密码、刷卡等方式。随着应用日渐成熟以及消费者认知度的不断提高,生物特征识别技术的应用更加广泛,生物特征识别技术在智慧安防业务领域的应用主要包括考勤设备、物理门禁产品、电子锁具产品、视频监控系统等四类。

    据Yole公布数据显示,全球人脸识别市场规模预计将从2018年的40.5亿美元增长至2022年的77.6亿美元,这期间的复合年增长率可达13.9%。iPhoneX的发布将人脸识别推到了一个小高峰,人们对生物识别的发展和对信息安全的关注已经上升到国民热度。

    全球人脸识别市场规模(单位:亿美元)




                                                                                                                  资料来源:Yole 前瞻产业研究院整理

    3.深度学习算法增强。

    深度学习在智慧安防行业的应用日益广泛,GPU、FPGA、TPU等智能芯片的运用使得运算效率大大提高,深度学习算法对于增强图像和视频分析的准确率也更为有效,在解决视频结构化和人脸识别、车辆识别等方面也变得更为"智能"。

    4.云计算规模扩大。

    数字化背后的基础技术是云计算,随着物联网应用和智慧城市的发展,几乎所有数据都需要连接到云,再通过云端存储、计算,通过网络互相连接。例如,在跨省破案时,需要协调公安、交通等不同政府部门的基础数据进行共享,此时就要通过云技术作为支撑才能实现。

    在智慧安防行业市场,已经率先展开了对云技术的应用。尤其是在政府的牵引下,公安、交通等行业已有成功落地案例。

    5.边缘学习全面布局。

    边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。其功能是就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

    6. SVAC 2.0版标准问世。

    SVAC 2.0版标准大量吸收了近年发展的新技术和新算法,支持前端嵌入式智能分析,支持对设备的加密与认证,支持视音频信息防篡改和加密传输,进一步提升了数据信息的安全性。其图像编码效率不亚于H265,在数字信号处理算法、运行效率、稳定性等方面也更加成熟。许多智慧安防行业主流厂家都推出了处理芯片、摄像机、编/解码、存储、平台等数百种符合SVAC国家标准的监控产品。

    中国智慧安防行业将会朝向人工智能等高端方向发展




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