06.04 安防监控摄像机的发展历程

1.智能摄像机的发展阶段

（1）后端智能

早前，由于前端芯片运算性能有限，智能视频分析技术的工作几乎全部在后端进行。后端智能的实现方式是由高清摄像机采集视频图像信号，由后台进行物理存储，再通过后端智能服务器进行运算分析，最终将运算分析结果返送至存储设备中。此种部署方案中，后端运算分析大量占用带宽来传递数据，从而造成后端运算分析延迟，甚至造成了数据信息的丢失、阻滞，严重影响分析结果的时效性和准确性。此外，后端智能分析设备模式存储量巨大，成本高昂。

（2）智能分析前置化

如前所述，后端智能是采用前端采集，后端智能处理的运作模式，后端同时承担存储和智能分析运算，而当前平安城市、智慧城市建设中要应对的是几千路甚至几十万路不等的监控规模，后端压力可想而知，智能分析前移势在必行，前端智能的价值在于预防和事中控制环节，将智能处理、分析、研判融入到摄像机之中。智能前移可以让前端摄像机具备直接的分析能力，其成本又可控，无疑将推动智能分析在智慧城市建设中的规模化应用。智能前置摄像机是智能分析经济性和规模化部署的基础，只有前端实现智能，才能形成规模化的智能应用。这将深刻影响到整个安防行业的发展格局，也迎来更长足的进步和更宽广的市场空间。

（3）感知型智能摄像机

早期智能摄像机产品仅适用于禁止行人闯入和走动的应用场景，发出简单告警信号，但这种告警误报率很大，在警戒区内，由于对闯入物体无法识别，导致动物的闯入、巡更人员的走动以及灯光的变化都可能引起报警。而感知型摄像机能够“识别”视频中的内容，可以“思考”视频中发生了什么事情，最终把视频中的内容和有异常的事件用结构化方式“描述”出来。

具备感知功能的前端摄像机可以在收集海量特征信息的基础上，直接执行复杂智能算法，将图像信息与目标的特征、内容、警戒信息进行比对，生成结构化语义描述，从而在智慧城市、智能交通等诸多领域发挥巨大的作用。智能高清网络摄像机支持基于视频内容的智能分析，具有监控前端的视频自适应采集，适用于安防监控的可伸缩视频编码，具有良好的网络适应性，在媒体码流中嵌入监控专用信息可提供规范便捷的数据安全保护。

2.智能摄像机的组成结构

智能网络摄像机是能够获取监控场景高层次描述并且对其进行实时分析的嵌入式设备。在边缘实现视频图像目标的实时探测、跟踪和识别、行为分析和场景理解，把图像解析的大量计算压力从云端均匀分担到大规模的边缘计算资源上，仅把结构化智能分析结果数据上传云端处理。智能摄像机能够对动态场景中的目标进行实时探测、跟踪和识别、行为分析和场景理解的工作主要依赖于摄像机内部的三个模块：传感器单元、处理器单元和通信模块。

图像传感器是传感器单元的核心，多图像传感器也经常出现在嵌入式智能摄像机的设计中，用来完成立体视觉和协作跟踪等特殊功能。嵌入式处理器是智能摄像机的“大脑”，它的处理能力直接决定了智能摄像机所能支持的智能分析功能，在这部分可以对视频进行数据压缩、视频分析、数据处理等，多核结构是智能摄像机的发展方向。网络通信模块实现了远程监控，智能摄像机将经过处理后的视频数据通过网络通信模块传递出来，用户可以通过客户端或者其他点播平台观看实时画面，查看实时智能分析数据。