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| 東莞監控力豐科技闡述智能分析技術的難題及發展趨勢 |
| 添加日期：2015-12-14 15:49:59 編輯：力豐科技 來源：m.10359.cc 閱讀次數：2274 |
東莞監控力豐科技闡述智能分析技術的難題及發展趨勢
第一、智能分析技術的難點
智能分析技術面臨的難點是：智能分析的準確率、智能分析對環境的適應性及不同場景使用的復雜性。
（1）檢測準確率達不到理想效果。視頻分析技術的準確率達不到非常理想的效果，特別是實時報警類的應用，誤報率和漏報率都是客戶最關心的問題，如果漏報，客戶更加接受不了。特別是一些要求比較高的應用，只要有漏報，實際作用就微乎其微。
（2）智能分析對場景的要求較高，關照變化引起目標顏色與背景顏色的變化，可能造成虛假檢測與錯誤跟蹤。采用不同的色彩空間可以減輕關照變化對算法的影響，但無法完全消除影響。
（3）安裝調試復雜。智能分析應用產品幾乎都需要按每一個應用場景進行不同的參數調試，而且會設計到非常多得專業的參數調試。非專業人員根本無法調試出理想效果。
第二、大數據與智能分析的融合
大數據與視頻監控具有天然的聯系，據統計，每天全國新產生的視頻數據達PB級別（PB=1024T），占全部大數據份額的50%以上，因此視頻就是大數據。安防領域，主要的數據來源是視頻，與其他行業結構化的數據不一樣，視頻本身就是一種非結構化的數據，不能直接被計算機進行處理或分析。因此，安防要進行大數據應用，首先就要采用智能分析技術將非結構化的視頻數據轉換成計算機能夠識別和處理的各種信息（主要是運動目標及其特征）提取出來轉換成文字描述并與視頻幀建立索引關聯，這樣才能通過計算機來對這些視頻進行快速搜索、比對、分析等。
綜上分析，智能分析具有如下發展趨勢：
（1）算法準確率和環境適應性不斷提高，特別是機器學習、人工智能等技術的不斷進步，促進智能分析應用的大規模部署。
（2）前端智能不斷發展，各種SMART IPC 不斷涌現，包括專注某幾種智能分析算法的專用IPC。
（3）智能分析與云計算、大數據的融合應用越來越多。
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