用视频数据支持视频分析
当人工智能迎来爆发年，海量数据成为这个人工智能学习的重要素材，安防成为人工智能的巨大应用领域之一。视频监控因为其直观、准确、及时、内容丰富而广泛应用于多种场合，但是庞大的视频数据带来的是人力难以克服的视频分析困局。视频分析技术应运而生。
(图片来自于网络)
区别于传统的移动侦测技术，智能视频分析首先将场景中的背景和目标分离，识别出真正的目标，去除背景干扰(如树叶抖动、水面波浪、灯光变化)，进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标行为。
笔者了解到，现在的智能分析主要应用在特定的行业中，例如监狱、看守所、仓库、地铁站等特定场景，但是实际的社会和民用监控领域会因为环境复杂程度的上升而导致误报率上升。除此以外，智能分析需要科学的系统搭建，前端与后端的不合理架构是在实际应用中出现的另一问题。说起无人驾驶，其安全是为首要，但是安全性建立在对大量道路数据和行驶数据的分析而实现的，视频分析是关键环节。
如何能识别和分析更多的行为是智能视频分析需要在2017年迎接的一大挑战，多少应用场景眼巴巴盼着呢。
智能摄像头的发展是个重头戏
从“看得见”到“看得清”，摄像头的发展跨越正是视频分析的基石。高清摄像头不仅让人类看得更清楚，也让机器“看”得更清楚，从而让机器“读懂”画面内容，更为有效获取画面内容的信息。
2016年摄像头，特别是产生更多需要管理的数据的高清摄像头的数量激增。预计，拥有更广阔全景、更高分辨率以及更多传感器的摄像头在2017年将会加速普及。去年10月，海康威视携手英伟达最新双目智能摄像机产品，天地伟业在安博会上推出超星光的一体机、球机等通用产品，网络摄像机才是摄像头未来的发展大势。
带宽和存储成本是阻碍摄像头向超高清发展的一个重要因素，硬件升级、提升编码效率成为实现视频高清化不得不解决的重要问题。智能摄像头的重头戏不好唱，唱好了将精彩绝伦。
生物识别掀起的热浪愈烈
我们听过最多的生物识别是嫌疑人识别和考勤识别，但是生物识别的应用领域远远不止这些。今年春运期间，广州、深圳等地实现刷脸进站，让生物识别好好酷炫了一把。笔者预计，伴随着生物识别的更“接地气”，更多民用领域将实实在在地应用生物识别技术，人数计算、可疑人识别、楼宇出入口都是生物识别大展身手的应用场景。
当可穿戴设备遇上生物识别，颠覆性的体验正在发生。生物识别技术现已用于穿戴式摄像头。犹记得在深圳双创周期间，安保人员的“智能执法眼镜”十分抢眼，这个眼镜不仅可以全程高清录像，而且还能将现场情况传输至指挥中心，用语音对眼镜下达指令。
视频未来要拼管理和服务
大家都在一窝蜂讨论数据数量、种类如何如何庞大，视频分析如何牛上天的时候，视频管理的挑战却高兴不起来。物联网将各类智能产品的数据连接起来，纷繁的数据如何安置、保护并被分析是各大IT数据管理的巨大挑战。
当嵌入式传感器让城市和生活更加智能，采集车辆和行人交通数据，并与火车、公交车和地铁的传感器数据相集成，最终缓解交通状况。一系列的传感器嵌入摄像机中，从而转向带内分析，这时候服务的价值就开始凸显。更小的部署将聚合到这种服务模式中，商业园区可以集中处理监控服务，即能够自动处理需要多位工作人员的功能，并实现更加积极主动的监控方式。
2017年，最好的一年或者最坏的一年。各大安防监控企业，你准备好了吗?