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智能视频安全系统中的“智能”:基于AI的识别系统和智能安全视频网络已导致安全视频系统架构发生范式转变

智能视频安全系统中的“智能”:基于AI的识别系统和智能安全视频网络已导致安全视频系统架构发生范式转变

席卷整个工业领域的数据驱动技术革命也改变了视频安全领域,留下了可见和不可见的变化。摄像机设备的快速发展是显而易见的变化之一。

固定式摄像机的时代早已被广泛的精密设备所取代,平移/倾斜变焦摄像机可以在整个场景中跟踪目标,改变角度甚至放大脸部;用于从明亮的光线到漆黑的夜晚全天候24×7安全监控的热像仪;安全人员,军队和警察使用的随身摄像机;从婚礼摄影到边境安检等多种应用中使用的无人机摄像机;可以识别并标记交通违章的车牌识别摄像头等等。

对安全视频行业的更大影响是互联网协议(IP)摄像机或连接的摄像机的出现。这些摄像机将数据(连续或触发运动)流式传输到云服务器。如此高水平的数据生成所带来的机遇导致了视频安全领域的重大转变。智能视频安全系统在安全方面,时间本身可能是敌人。安全方面的考虑要求对视频数据进行实时分析,这就是智能相机提供的功能。摄像机“了解”场景并采取行动。如果是入侵者,则相机可以缩放以捕获更详细的镜头。

如果是空旷的工厂中的热点,摄像机会触发火灾警报。智能安全摄像机的功能不只是流式传输静态视频。它们连接到传感器,具有嵌入式智能和存储功能,甚至还具有设备本身的处理能力。此外,这些设备还提供了丰富的视频数据流,这些视频数据可实时用于有价值的可行见解。

此级别的实时计算需要一种混合架构,其中数据通过基于云的分析和基于边缘的分析进行传递。(基于边缘的分析是指在设备级别或网络边缘分析数据的过程。)安全订阅源上基于边缘的分析可以帮助解决延迟问题并实现快速响应。

人工智能和预测分析

深度学习和AI技术提高了视频安全系统的功能,使其变得异常智能化。基于AI的系统使相机能够基于对特定形状,颜色,声音,振动,温度,化学物质,压力等。在这里,数据的作用变得至关重要。在“边缘”捕获的数据称为快速数据,因为它可以加快分析速度。智能手机中的面部识别,自动驾驶汽车中的模式识别,这些都是快速数据和视频数据分析的当代用法。

智能安全摄像机可生成大量快速数据,并且需要嵌入式存储和数据处理的支持。此类高级安全视频解决方案需要专用存储,以提供高数据访问速度和增强的耐用性。

超高清分辨率

你所看到的就是你得到的。这就是为什么对高级图像分析的需求导致高清和超高清(UHD)视频格式的增长趋势。有效利用基于AI的分析进行模式识别需要更高级别的分辨率,而UHD则使之成为可能。反过来,这会影响数据存储基础结构的设计和体系结构以及流式传输如此大量数据的网络能力。UHD视频需要在设备,平台和服务器级别上具有更高的存储功能。

超越安全

尽管安全性仍然是视频安全性的最常见最终用途,但该技术已越来越多地用于在业务中获得竞争优势。例如,零售企业可以分析视频流中的数据,以洞悉消费者浏览和购买行为。这是丰富而可挖掘的数据流,可用于帮助增强零售体验。在制造业和医疗保健等行业中,图像识别摄像头可以帮助维护操作控制,例如,通过运动触发式摄像头来识别受限区域的运动。在城市交通中,智能摄像机可以帮助识别事件并帮助改善交通或行人的流量,从而使城市街道更安全。

网络隐私

尽管上述所有趋势都在推动安全视频系统的广泛应用,但隐私规范日益严格的趋势促使人们对此类安全应用采取细致入微的方法。新法规和对数据隐私的日益拥护将成为决定公司如何使用,存储和管理从视频安全系统流式传输的大量数据的关键决定因素。围绕“老大哥”型方案的辩论将继续进行,直到有共同的理由和方法来管理网络隐私和持续的安全性。

IP摄像机,基于AI的识别系统,智能安全视频网络,所有这些都导致安全视频系统架构发生了范式转变。核心是数据功能。数据存储设备构成了此类智能安全系统的骨干,在这些数据存储设备中,可靠地实现了多年的不间断记录。流、存储和分析数据以及利用数据资产以实现最佳效率的能力将为视频数据提供可行的见解。随着视频馈送中的数据量呈指数级增长,公司将需要建立大数据基础架构,以便安全系统以无缝,经济高效的方式提供所需的影响。

作者:Western Digital India 市场总监 Jaganathan Chelliah

本文为作者 大咖说 独立观点,并不代表 我是CIO 立场。

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