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安防展覽網(wǎng) 市場分析】視頻監(jiān)控系統(tǒng)，又名閉路電視 (CCTV)，廣泛部署在各種環(huán)境中，包括公共區(qū)域、公共基礎(chǔ)設(shè)施、商業(yè)建筑等。在大多數(shù)情況下，它們具有雙重用途：實時監(jiān)控物理資產(chǎn)和空間，并查看收集的視頻信息以識別安全指標(biāo)和規(guī)劃安全措施。
盡管視頻監(jiān)控系統(tǒng)幾十年來一直是公共和安全部門不可或缺的一部分，但在這些行業(yè)之外，人們對它們也有著濃厚的興趣。這種興趣主要是由于全球*率和安全威脅的增加，推動了視頻監(jiān)控市場的持續(xù)增長。
據(jù)Mordor Intelligence最近的一份報告顯示，2016年視頻監(jiān)控市場價值為299.8億美元，預(yù)計到 2022年將達到721.9億美元。這一市場潛力還受到IT技術(shù)的最新進展的推動——提高智能、視頻監(jiān)控解決方案的可擴展性和準(zhǔn)確性。是什么驅(qū)動了視頻監(jiān)控的主要技術(shù)趨勢？
1、具有智能感知能力的視頻數(shù)據(jù)收集
信號處理的最新進展促進了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展，尤其是可以靈活調(diào)整視頻數(shù)據(jù)收集速率的系統(tǒng)。尤其是，每當(dāng)檢測到安全事件指標(biāo)時，就會提高數(shù)據(jù)收集率，以便為更準(zhǔn)確和可信的分析提供更豐富的信息。
2、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施
最先進的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施為存儲和訪問視頻數(shù)據(jù)開辟了新的視野，這些數(shù)據(jù)4個重要特性：容量、速度、多樣性和真實性。 尤其是，從多個攝像頭收集大量數(shù)據(jù)，包括具有高攝取率的視頻流數(shù)據(jù)，比傳統(tǒng)方式容易得多。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)提供了無縫創(chuàng)建和高效實施、易于擴展的視頻監(jiān)控架構(gòu)的方式。
3、視頻數(shù)據(jù)流系統(tǒng)
在過去的幾年中，出現(xiàn)了許多流媒體視頻系統(tǒng)。后者提供視頻流管理和視頻流分析的功能，同時是之前討論的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的重要組成部分。
4、預(yù)測分析和人工智能 (AI)
2016 年和 2017 年是人工智能歷史上的重要年份，因為出現(xiàn)了顛覆性的深度學(xué)習(xí)方法，例如Google的 Alpha AI 引擎所采用的方法。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進化可以直接用于視頻監(jiān)控系統(tǒng)，賦予它們非凡的智能并實現(xiàn)更有效的監(jiān)控過程。 例如，人工智能可以啟用預(yù)測分析，這使安保人員能夠預(yù)測安防事件并主動響應(yīng)。
5、無人機和物聯(lián)網(wǎng) (IoT)
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和智能對象與視頻監(jiān)控系統(tǒng)的融合，也是提供下一代安防和監(jiān)控功能的關(guān)鍵。在這個方向上，如今部署了無人駕駛飛行器 (UAV)(即無人機)，以提供基于傳統(tǒng)固定攝像機幾乎不可能實現(xiàn)的視頻監(jiān)控多功能性。
6、整合物理和網(wǎng)絡(luò)安全
工業(yè)資產(chǎn)和流程的持續(xù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正逐漸導(dǎo)致物理和網(wǎng)絡(luò)安全措施的融合。視頻監(jiān)控系統(tǒng)在這種融合中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，因為它們代表了可用于監(jiān)控物理區(qū)域的 IT 基礎(chǔ)設(shè)施。 因此，它們可以靈活地與其他網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)集成，以實現(xiàn)安防和監(jiān)控的整體和集成方法。
7、構(gòu)建視頻監(jiān)控系統(tǒng)
上述技術(shù)為智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的開發(fā)、部署和運營開辟了新視野。但是，視頻監(jiān)控的開發(fā)人員和部署人員需要集成并充分利用這些技術(shù)的功能。為此，為視頻監(jiān)控基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計和實施適當(dāng)?shù)募軜?gòu)非常重要。
現(xiàn)代視頻監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)遵循邊緣+云計算方式，以更接近現(xiàn)場處理視頻信息。這使他們能夠節(jié)省帶寬并執(zhí)行實時安防監(jiān)控。攝像頭部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣，作為能夠采集和處理視頻幀的邊緣節(jié)點的一部分。邊緣節(jié)點還能夠通過基于識別的調(diào)整幀速率來實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集智能。此外，它們連接到云基礎(chǔ)設(shè)施，在那里連接、查看和分析來自多個攝像頭的信息，并進行智能分析。
邊緣/云計算架構(gòu)也是支持視頻監(jiān)控與現(xiàn)有技術(shù)融合的理想選擇。物聯(lián)網(wǎng)無人機需要與適當(dāng)?shù)倪吘壒?jié)點集成，作為移動邊緣計算架構(gòu)的一部分。實時流分析必須在邊緣執(zhí)行，而不是在視頻監(jiān)控部署的云端中執(zhí)行。深度學(xué)習(xí)功能可以部署在邊緣和云端。
邊緣的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以支持實時提取復(fù)雜的安全模式。同時，只有通過在云端部署深度學(xué)習(xí)，才能提取許多邊緣節(jié)點(例如，城市范圍的部署)覆蓋的大區(qū)域的安全模式和信息。一般來說，決定某些功能應(yīng)該放在云端還是邊緣是非常具有挑戰(zhàn)性的。相關(guān)決策通常與權(quán)衡的解決有關(guān)(例如，某些監(jiān)控功能的處理速度與處理精度)。
視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以從多個硬件供應(yīng)商的開放架構(gòu)中受益。這是因為監(jiān)控解決方案可以包含不同的視頻采集設(shè)備和模式(例如，高清攝像頭、有線和無線攝像頭、無人機/UAV 中的攝像頭等)。開放式架構(gòu)可以提供靈活性、部署簡易性和技術(shù)生命周期。最近，行業(yè)人員正在努力為邊緣+云計算引入基于標(biāo)準(zhǔn)的開放架構(gòu)，以將視頻監(jiān)控作為云計算的主要用途之一。
面臨的挑戰(zhàn)以及如何部署
除了適當(dāng)?shù)倪吘売嬎慵軜?gòu)規(guī)范之外，視頻監(jiān)控系統(tǒng)部署者還必須應(yīng)對其他挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)之一涉及保護隱私和遵守數(shù)據(jù)保護法規(guī)。事實上，監(jiān)控傳感器的部署受有關(guān)隱私和數(shù)據(jù)保護的法律和指令的約束，這有時會對部署的性質(zhì)和規(guī)模施加限制。同樣，無人機的使用也應(yīng)符合相關(guān)規(guī)定。
另一個挑戰(zhàn)涉及解決方案的自動化水平。雖然自動化通常需要在沒有額外人力資源的情況下覆蓋和監(jiān)控更廣泛的領(lǐng)域，但人工審查和干預(yù)仍然是整體解決方案可靠性的關(guān)鍵。
此外，另一個挑戰(zhàn)可能源于視頻監(jiān)控系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)物理性質(zhì)的新威脅有關(guān)。物理攻擊可能伴隨著對視頻監(jiān)控基礎(chǔ)設(shè)施的網(wǎng)絡(luò)攻擊，作為損害后者檢測物理安全事件能力的一種手段。
另一個挑戰(zhàn)涉及數(shù)據(jù)驅(qū)動智能的實施(即作為預(yù)測分析和人工智能的一部分)，這需要大量數(shù)據(jù)以及幾乎無法采集的安全事件。盡管出現(xiàn)了具有邊緣人工智能產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新初創(chuàng)公司，但邊緣人工智能(例如，輕量級和高效的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))仍處于起步階段。
為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，視頻監(jiān)控解決方案的開發(fā)者和部署者需要更好地遵守標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)，同時采用漸進/分階段部署方法。
后者應(yīng)該能夠?qū)崿F(xiàn)從手動(即人工操作員介導(dǎo)的系統(tǒng))到基于人工智能的全自動視覺監(jiān)控的平穩(wěn)過渡。還需要逐步部署數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能，從簡單的規(guī)則開始，轉(zhuǎn)向更復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，以檢測更復(fù)雜的非對稱攻擊模式。
另一個最佳實踐是部署可以同時容納未來和傳統(tǒng)監(jiān)控傳感器的開放式架構(gòu)，以此作為利用最物有所值的先進功能的一種手段?？傮w而言，現(xiàn)代視頻監(jiān)控解決方案非常具有創(chuàng)新性，因為它們可以包含領(lǐng)先的 IT 和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。
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