在物聯網的三大層次中，感知層作為物聯網識別物體、收集信息的來歷，催生了許多種類職業的科技商品。計劃物聯網工業，進口變成要害，在當時的科技國際中，智能家居、智能可穿戴硬件，監控攝像機等變成物聯網進口的首要范疇。據有關數據顯現，攝像機收集的數據信息，占據了全國際約一半的數據存儲量，但在安防職業運用中，物聯網概念盡管在安防職業提了多年，但物聯網對視頻監控收集的數據運用還未起步，工業化開展的商業模式還沒有雛形。

處理職業用戶需求是根底

關于沉睡著的海量視頻數據，業界一直在經過各種事務運用加以運用，但如今除了在卡口、套牌等范疇進行有關的運用，全體的運用效果并不好。究其原因，第一本身物聯網技能在IT范疇并未老練，滲透到安防工業的技能也就對比零散，加上視頻數據歸于非構造化數據，在IT技能轉化進程中需求必定的時刻去交融;第二安防職業關于物聯網運用的認識盡管現已開端，但權衡資金和商場計劃等要素后，安防公司挑選把更多精力和資金用于監控商品高清化和智能化運用，在職業沒有老練的處理方案之前，很難有公司在當時的安防競賽熱點中脫身去研討物聯網的運用;第三，許多物聯網在安防的運用并不是剛需，關于完成智能化管理的辦法，職業用戶能夠具有別的非常好的處理方案，或許運用視頻監控作為物聯網的感知層進口，本錢會比別的辦法更高。所以在此環境下，處理職業用戶需求是根底，本錢和管理方式變成用戶考量的重要要素。

在處理用戶基本需求方面，以技能層面講，需求在以下技能范疇做更多的盡力。

1、語音和圖像識別的準確度

作為感知層的硬件，視頻監控除了具有看得到的雙眼，還需求聽得清的語音識別才能，也就是說，在將來，高端攝像機的集成才能需求得到加強，一起在語音和圖像識別的準確率上，要得到大幅度的提高，否則誤報會困惑客戶，影響運用體會效果。當時，在一些簡略的運用場景，攝像機的智能剖析水平的準確度能夠到達98%以上，但在雜亂的場景，受光線、角度等要素的影響，準確率大大降低。走運的是，跟著職業運用的深入開展，三維建模的智能剖析技能現已出現，比較曩昔的二維建模剖析，在雜亂場景的運用的準確率現已得到保證。

2、芯片功能提高勢在必行

前端智能近期頗受職業重視，不僅由于前端智能會節約更多的存儲空間，減輕數據傳輸的帶寬壓力，還提高數據處理的功率，節約用戶的寶貴時刻。跟著因特爾的介入，本來的芯片廠商海思、TI、安霸及中星微(SVACFRI2010)的競賽壓力顯著加大，如今用于攝像機的芯片在本錢、功耗等方面比較曩昔現已有了很大的提高，在攝像機的芯片商業運用遍及進入賤價年代以后，攝像機在前端的智能剖析處理將變得更為一般。

3、大數據/云計算是中心

盡管職業有人憂慮前端的智能會將減少后端服務器智能剖析的商場，但某資深人士以為，前后端智能剖析是相互協作，并不存在前端智能將后端智能搶占的進程。前端剖析僅僅將數據優化，將有用的數據傳輸到后臺，減輕存儲和帶寬的壓力，后端剖析更多在于大數據的職業運用剖析，需求更強壯的芯片歸納處理才能，而在整個數據處理的進程中，公司在構建基于大數據的云計算的構造是要害，如今，干流的設備商在自主云架構方面都有相應的老練事例落地，將來的運用，將會愈加細分和多樣化，這一范疇的技能優勢，也將拉大干流設備商與中下游廠商的距離，一起人工智能的運用將激起職業的二次革命，安防的鴻溝將會得到延伸。

城市管理或許是突破口

當時，傳感器本錢的降低，給萬物互聯帶來更多的也許。在視頻監控范疇，攝像機關于傳感器的運用現已開端起步。有痕跡標明，攝像機除了傳統的畫面監控、錄像回放外，將依靠安裝在攝像機內的各類傳感器，在環境監測、城市管理、應急防災方面得到廣泛的運用。

以物聯網的概念在視頻監控范疇的初級運用來看，在城市某一區域的市政管理的計劃雛形已有了開始的方案，依靠在攝像機端的收集傳感器，加上后端服務器的智能剖析功能，能夠完成對這一區域內的市政管理工作進行智能化預警，例如下水道井蓋被盜、泥石流/洪水突發、交通堵塞、人群集合等景象進行后臺的監控和預警。

來自職業人士的剖析人，這方面的歸納運用，如今的首要困惑不是安防或有關技能本身存在多大的危險，而是來自管理部分責權的混雜，在城市根底設施管理方面，觸及的部分有交通、城管、環衛、水利、公安等部分，這些政府部分之間的協調變成項目推動的艱難地點，要處理此類疑問，需求做好頂層計劃，由上層管理機構進行一致的計劃，逐級對接負責，執行職責主體，一起在數據敞開、規范一致方面也要做更多的盡力。

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