安防视频外延价值的拓展

□ 文/本刊记者 王华安

安防视频外延价值的拓展

□ 文/本刊记者 王华安

未来三五年，纯安防设备供应商将减少，企业将依能力向消费和集成/服务市场扩张。随着IT技术和思维的冲击融入，及需方市场反向推动，传统安防在系统层面已逐渐跳脱单品单系统的工具式的印象，开始朝整体解决方案和系统平台的趋势进阶。整体解决方案是综合实力的比拼，对厂商产品线的延伸及系统的融合应用在技术和市场布局上也将提出更高的要求。

近几年随着安防需求不断提升，以及“互联网+”发展的推动下，传统安防企业借助人工智能、云计算、大数据、物联网、移动互联等技术呈现多元化发展，安防应用已延伸至智能家居、智能交通、智能医疗、智慧城市等领域。安防的外延成放射状发展。下一步随着传统安防与互联网行业进一步深入融合，安防应用将延伸各个领域，行业市场发展也将呈现多元化、全方位发展。

国内安防监控市场在最近几年开始进入高速增长期，而增长的动力来自于城镇化步伐的加快，无论是智慧城市、智能交通，还是大量的楼宇监控，都是安防监控市场成长的动力。安防相关产品种类繁多、市场规模巨大，安防产品从各自实现功能的角度上可以分为视频监控、入侵报警、出入口控制、可视对讲、门禁、电子巡更、车辆防盗防劫、联网报警等八大细分专业领域。视频监控产品是安防产品最重要的组成部分，产值占行业总产值的50%以上。视频监控下游应用行业较广，横跨了政府、金融、电信等各类行业应用。这些终端需求的扩张，为视频监控产业的成长提供了充分市场空间。随着下游行业应用的深入，不同行业对视频监控系统的需求也开始出现变化，视频监控的行业化趋势逐步体现。

视频监控到视频管理的需求正在延伸

目前来看，安防行业可以归类于电子信息制造业，这其中视频监控行业占到其中一半以上，另外防盗报警及其运营服务、出入口控制、楼宇对讲以及传统意义上的实体防护产品等等。尤其是近几年随着安防需求不断提升，以及“互联网+”发展的推动下，传统安防企业借助人工智能、云计算、大数据、物联网、移动互联等技术呈现多元化发展，安防应用已延伸至智能家居、智能交通、智能医疗、智慧城市等领域。安防的外延成放射状发展。下一步随着传统安防与互联网行业进一步深入融合，安防应用将延伸各个领域，行业市场发展也将呈现多元化、全方位发展。

未来三五年，纯安防设备供应商将减少，企业将依能力向消费和集成/服务市场扩张。随着IT技术和思维的冲击融入，及需方市场反向推动，传统安防在系统层面已逐渐跳脱单品单系统的工具式的印象，开始朝整体解决方案和系统平台的趋势进阶。整体解决方案是综合实力的比拼，对厂商产品线的延伸及系统的融合应用在技术和市场布局上也将提出更高的要求。

一方面，系统横向整合让集成效应日趋明显；另一方面，针对安防的核心——视频监控的纵向应用也被厂商进一步挖掘出来。尤其是“互联网+”概念的提出，互联网化的趋势更加明显。视频，围绕其应用的探讨愈演愈烈，仅仅将视频定位为监控和安全的概念已经过时，视频已经成为社交、教育、医疗、娱乐的核心，渗透于各行各业。部分安防企业已经看到视频的重要作用，通过将多年积累的视频核心技术应用到更广泛的行业和智能硬件中去，横向整合更多行业，纵向加深视频技术应用，探讨和挖掘联网视频的价值。从视频监控到视频管理的需求延伸依然在发展，基于视频监控内容的行业深度应用将推动产业发展到一个新的高度。

随着高清视频、智能分析、云计算和大数据等相关技术的发展，安防正在从传统的被动防御向主动判断、预警发展，行业也从单一的安全领域向多行业应用、提升生产效率、提高生活智能化程度方向发展，为更多的行业和人群提供可视化、智能化解决方案。

安防大数据回归应用当中

安防大数据技术英文简称SDT，即Security data technology。SDT专注于安防领域，其核心是视频监控，关注的目标包括视频中的人、车的属性和行为，以及各类传感信息，采用视频结构化、云计算等技术，提取出人、车、物的结构化信息，以这些数据为基础展开深度应用。安防大数据主要服务于平安城市、智能交通、智慧医疗、智慧环保、智能楼宇、智慧金融等等智慧城市的相关应用。

简单来说，SDT的系统架构可以分为感、知、用三层架构，分别对应数据采集、分析挖掘和深入行业业务应用三个层面。“感”，位于整个系统的最前端，立体的感知网络+多维的感知类型+可视的感知内容，构成了SDT系统的数据来源；“知”，是整个系统的核心，用安防的语言来说就是视频结构化，即实现对视频中的人、车等信息的高效的结构化信息提取，比方说，从视频中提出车牌号、车身颜色、人员性别、人员身高等；“用”，是整个系统最重要的部分，也是用户最关心的部分，即安防大数据如何回归到应用当中。

作为安防大数据最为重要的数据来源，视频图像实际上是一种非结构化的数据，它不能直接被计算机读取和识别，而在电商、舆情分析等目前大数据取得较好应用效果的领域，它们所产生的都是结构化的数据，能够直接利用计算机来进行数据的分析和挖掘。因此，视频图像能否通过智能分析技术经济而又高效地进行结构化处理，是视频大数据在安防领域落地的关键。

当数据全面实现联网、共享，得到有效存储，并予以充分分析和挖掘，安防领域的大数据时代将真正深化。那时警察可以轻松地搜索某一时段某一颜色或某一品牌汽车的所有视频并快速识别违章行为；在没有人为干预的情况下，视频监控设备通过自动分析对动态场景中的目标进行定位、识别和跟踪，在异常情况发生时做出反应，进行自动报警；联网共享这些视频资源，将为更多的老百姓服务……

视频监控行业的应用里面，视频监控数据量规模庞大，并且随着高清化、超高清化的趋势加强，视频监控数据规模将以更快的指数级别增长，那么如何处理持续增长的大数据与视频监控的关系，如何利用大数据发挥视频监控的最大效能与数据本身的应用价值。已经有不少企业正在着手这些问题的处理：

海康威视作为中国安防视频监控的领先企业，积累了各行业海量用户及存储数据，将SDT的深度挖掘应用于交通、仓储、气象、健康、环保、建筑等领域，并形成了各行业大数据应用的综合解决方案。比如，海康的“萤石云+”平台，通过萤石手机APP来查看实时路况再决定通行路线。在海康威视的“明厨亮灶”解决方案中，通过视频分享，让消费者能通过互联网直观地看到菜品的切配烹饪、冷食类和生食类食品加工、餐饮具消毒等过程，让食品服务单位后厨及食品加工过程从幕后走到前台，消除食品服务单位、食品加工企业与公众间信息不对称的障碍，引导公众直接参与食品安全，实现全民监督，最终实现食品安全的根本好转。至于需求量最大的交通领域，海康威视的“城市交通诱导”通过摄像头、GPS等综合信息的分析，可以绘制出路网流量分布图，状况趋势图，道路拥堵指数等，并以此作为交通诱导的依据。

大华在视频大数据领域构建了围绕数据存储、分析、搜索和挖掘的端到端的整体解决方案。通过云存储来解决海量摄像头的接入、转发、存储的问题，通过云摘要、车辆云等智能产品来解决海量视频图像数据的内容识别和结构化的问题，最后通过大数据分析查询系统来完成对结构化的挖掘，形成人、车数据关联分析。全球数据中，76%的数据是视频数据，而这其中绝大多数数据又是视频监控的数据。针对视频数据，大华通过智能化的手段首先进行内容分析，识别人、车、物的特征，然后将这些特征数据落库。针对这些数据库，再结合行业的应用就可以提供高价值的数据服务。比如针对商铺门店的人物分析，可以形成门店的客流；门店的主要客户群体是男性还是女性，哪个年龄段的客户；不同时段的不同客户群体分析。也可以针对交通场景，形成城市热力分析，也可以针对某个路口做人流热力，从而提供交通决策的数据支撑。

人工智能、机器视觉、深度学习为视频外延提供技术保障

在安防大数据时代，包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合，成为大数据分析领域的热点。大数据分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标，需要提升对数据的认知计算能力，让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力，其背后的核心技术就是人工智能。

近些年，人工智能的研究和应用又掀起新高潮，这一方面得益于计算机硬件性能的突破，另一方面则依靠以云计算、大数据为代表的计算技术的快速发展，使得信息处理速度和质量大为提高，能够快速、并行处理海量数据。随着科技革命的高速发展，人工智能将得到极大的发展和推广，物联网也将逐步走入社会的各个角落，安防领域的终极平台将是以物联网为基础的大数据平台的建设。随着安防行业的发展，人工智能的重要作用正逐步显现。当前，用户面对海量的视频数据已无法简单利用人海战术进行检索和分析，需要人工智能作为专家或助手，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风险预测。

以公安行业为例：公安行业用户的迫切需求是在海量的视频信息中，发现犯罪嫌疑人的线索。人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有着天然的优势。前端摄像机内置人工智能芯片，可实时分析视频内容，检测运动对象，识别人、车属性信息，并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储。汇总的海量城市级信息，再利用强大的计算能力及智能分析能力，人工智能可对嫌疑人的信息进行实时分析，给出最可能的线索建议，将犯罪嫌疑人的轨迹锁定由原来的几天，缩短到几分钟，为案件的侦破节约宝贵的时间。其强大的交互能力，还能与办案民警进行自然语言方式的沟通，真正成为办案人员的专家助手。

海康威视去年底北京安防展上，发起了“AI+：感知未来、融合发展”的主题论坛，携手英伟达（NVIDIA）和Movidius发布了基于深度学习技术的从前端到后端全系列智能安防产品，事先预告了“深眸”、“脸谱”、“神捕”等新产品。由此可见，海康威视已经“跳出了安防做安防”，融合人工智能的技术应用，不断盘活自身的市场范围，在一个产品、技术的生命周期结束前就已经开始了下一个创新点。

同期，宇视科技发布了SMV-安防机器视觉的战略规划，披露在芯片、算法、架构、产品四大层面取得的全面突破，其中基于Movidius+NVIDIA芯片全球战略首发深度学习人脸识别摄像机、深度学习智能交通抓拍机、深度学习USB智能棒、“昆仑”结构化智能分析服务器、智能存储融合一体化设备等。

2014年，科达发布感知型摄像机，通过前端智能化，使智能分析的规模化部署成为可能，从而开启了视频大数据的大门。2015年，科达又基于云计算技术，推出了安防大数据平台，从后端实现了海量视频数据的存储、分析和检索，同时提出了机器识图的理念。2016年，基于前端感知与后端大数据平台的结合，总结实战应用经验，科达推出猎鹰系列智能分析系统，聚焦视频大数据的实战应用。科达猎鹰智能分析系统采用的智能分析算法，该算法采用了深度学习技术，经过五大类场景，数千万样本迭代训练，不仅分析准确，而且适应性强，能有效服务于公安实战应用。在智能技术不断突破与成熟，公安对视频实战应用需求日益迫切的今天，科达推出的智能分析系统，希冀能进一步提升公安实战效能，在维护稳定、反恐处突、治安防范、侦查破案、服务群众方面做出新的贡献。

智能化在安防系统的建设中越来越重要，是安防行业发展的必然选择。未来安防技术的应用将不再限于视频监控本身，而是以视频为核心，结合人工智能技术，拓展多维感知手段，并将视频监控智能技术与互联网、云计算、大数据等技术进行融合，实现传统安防应用向深度智能应用变革。

结束语

正如大华提出的“视频＋”概念一样，未来视频所能延伸出来的价值是无穷的。“视频+”既是以视频为主的多物联感知信息技术体系，也是以满足各行业领域应用为目标的视频内容提供与服务能力。所以“视频＋”是一种全新的技术，一种全新的内容，一种全新的能力。视频+音频、视频+动环系统、视频+热成像、视频+FRID、视频＋GPS……安防企业通过成熟的视频技术，把信息感知端从单一的安防监控系统拓延到更丰富多样的物联感知系统；视频+智慧城市、视频+智能交通、视频+危机处置、视频+生产增效、视频+食品溯源……通过大数据、云计算、人工智能等技术，为更广阔的行业应用锻造个性化业务助手。