在物联网的叁大层次中,感知层作为物联网识别物体、采集信息的来源,催生了很多类别行业的科技产物。布局物联网产业,入口成为关键,在当前的科技世界中,智能家居、智能可穿戴硬件,监控摄像机等成为物联网入口的主要领域。据相关数据显示,摄像机采集的数据信息,占据了全世界约一半的数据存储量,但在安防行业应用中,物联网概念虽然在安防行业提了多年,但物联网对视频监控采集的数据应用还未起步,产业化发展的商业模式还没有雏形。
解决行业用户需求是基础
对于沉睡着的海量视频数据,业内一直在通过各种业务应用加以利用,但目前除了在卡口、套牌等领域进行相关的应用,整体的使用效果并不好。究其原因,第一本身物联网技术在滨罢领域并未成熟,渗透到安防产业的技术也就比较零散,加上视频数据属于非结构化数据,在滨罢技术转化过程中需要一定的时间去融合;第二安防行业对于物联网应用的意识虽然已经开始,但权衡资金和市场布局等因素后,安防公司选择把更多精力和资金用于监控产物高清化和智能化应用,在行业没有成熟的解决方案之前,很难有公司在当前的安防竞争热点中抽身去研究物联网的应用;第叁,很多物联网在安防的应用并不是刚需,对于实现智能化管理的方法,行业用户可以拥有其他更好的解决方案,或者利用视频监控作为物联网的感知层入口,成本会比其他方法更高。所以在此环境下,解决行业用户需求是基础,成本和管理方式成为用户考量的重要因素。
在解决用户基本需求方面,以技术层面讲,需要在以下技术领域做更多的努力。
1、语音和图像识别的准确度
作为感知层的硬件,视频监控除了拥有看得到的眼睛,还需要听得清的语音识别能力,也就是说,在未来,高端摄像机的集成能力需要得到加强,同时在语音和图像识别的准确率上,要得到大幅度的提升,否则误报会困扰客户,影响使用体验效果。当前,在一些简单的应用场景,摄像机的智能分析水平的准确度可以达到98%以上,但在复杂的场景,受光线、角度等因素的影响,准确率大大降低。幸运的是,随着行业应用的深入发展,叁维建模的智能分析技术已经出现,相比过去的二维建模分析,在复杂场景的应用的准确率已经得到保障。
2、芯片性能提升势在必行
前端智能近来颇受行业关注,不仅由于前端智能会节省更多的存储空间,减轻数据传输的带宽压力,还提升数据处理的效率,节省用户的宝贵时间。随着因特尔的介入,原来的芯片厂商海思、罢滨、安霸及中星微(厂痴础颁贵搁滨2010)的竞争压力明显加大,现在用于摄像机的芯片在成本、功耗等方面相比过去已经有了很大的提升,在摄像机的芯片商业应用普及进入低价时代之后,摄像机在前端的智能分析处理将变得更为普通。
3、大数据/云计算是核心
虽然行业有人担忧前端的智能会将减少后端服务器智能分析的市场,但某资深人士认为,前后端智能分析是相互协作,并不存在前端智能将后端智能抢占的过程。前端分析只是将数据优化,将有用的数据传输到后台,减轻存储和带宽的压力,后端分析更多在于大数据的行业应用分析,需要更强大的芯片综合处理能力,而在整个数据处理的过程中,公司在构建基于大数据的云计算的结构是关键,目前,主流的设备商在自主云架构方面都有相应的成熟案例落地,未来的应用,将会更加细分和多元化,这一领域的技术优势,也将拉大主流设备商与中下游厂商的差距,同时人工智能的应用将激发行业的二次革命,安防的边界将会得到延伸。
城市管理或许是突破口
当前,传感器成本的下降,给万物互联带来更多的可能。在视频监控领域,摄像机对于传感器的应用已经开始起步。有迹象表明,摄像机除了传统的画面监控、录像回放外,将依赖安装在摄像机内的各类传感器,在环境监测、城市管理、应急防灾方面得到广泛的应用。
以物联网的概念在视频监控领域的初级应用来看,在城市某一区域的市政管理的规划雏形已有了初步的方案,依靠在摄像机端的采集传感器,加上后端服务器的智能分析功能,可以实现对这一区域内的市政管理工作进行智能化预警,例如下水道井盖被盗、泥石流/洪水突发、交通堵塞、人群聚集等现象进行后台的监控和预警。
来自行业人士的分析人,这方面的综合应用,现在的主要困扰不是安防或相关技术本身存在多大的风险,而是来自管理部门责权的混淆,在城市基础设施管理方面,涉及的部门有交通、城管、环卫、水利、公安等部门,这些政府部门之间的协调成为项目推进的困难所在,要解决此类问题,需要做好顶层设计,由上层管理机构进行统一的规划,逐级对接负责,落实责任主体,同时在数据开放、标准统一方面也要做更多的努力。