如何将安全设备从通知后转移到预警，以及智能分析和判断大量安全数据，一直是安全公司研发工作的方向。让海量数据净化并保留本质，让监控人员摆脱大屏幕和小屏幕，通过有效的分析技术，帮助用户从海量数据中挖掘出粗糙的信息财富，探索人工智能的新时代与用户并成为安全企业。一直以来的愿景。随着雪亮项目，智慧城市，天网项目等的逐步实施，视频监控覆盖率和网络速率已接近100％的目标。由安全设备获取和存储的数据不能被描述为“大量”，并且数据是混乱的。堆叠在一起，给监控管理和安全工作带来了巨大的挑战。从实际考虑的角度来看，人类无法解决各种视频数据。回顾监视视频以找到特定目标通常需要大量时间和精力，甚至可能无法确定特定目标。这就要求视频监控自动学习挖掘视频监控情报的线索。包括人脸识别，行为，特定目标，车牌号和其他详细信息。特别是在车站和地铁等人多的地方，迫切需要监视和智能分析等新技术来支持稳定性维护和安全检查。不同的行业对智能分析以及信息提取和利用方法有不同的要求。例如，交通控制部门需要从视频中获取车牌，型号，驾驶员和其他信息；车站和其他交通繁忙的地方需要识别人员，并在网上比较公共安全后台的黑名单；饭店入住证明需要被识别为“骗局”。 ，确认是否为人；新零售等场所需要准确控制消费者的消费趋势，并对消费者进行准确的消费画像，以更好地进行精准营销。这就要求安全公司为子行业和实际应用场景提供不同的视频智能分析解决方案。监控视频智能分析技术，主要通过数据处理，存储管理，视觉交互分析等技术，实现视频监控智能，视觉关联分析和智能线索发现的功能。这是当前安全企业研发的重点。目前，视频智能分析技术可以按照产品形式分为前端智能和后端智能两大类。前端智能是将智能分析模块放在摄像机组中，从而消除了连接到后端服务器的步骤。海康威视的Deep Eye系列相机就是其中的代表。前端智能的优势在于它可以实时分析视频数据，并可以根据不同的应用场景按需提供服务。对监视信息的实时响应有更高的要求，并且前端智能更适合。后端智能是将分析服务器放置在后端上，以对监视设备收集的视频进行信息挖掘。它的优势在于更强大的处理能力以及同时处理多个视频数据通道的能力。对监视数据挖掘和计算功能有较高要求的方案更适合于后端智能。前端和后端智能的选择根据场景而变化。另外，前端和后端智能也是主流选择。一些专家认为，如果您想快速进入智能全面感知的时代，则需要前端智能和后端分析来协同工作。从前端到后端拥有一套完整的智能整体解决方案，可能是通往未来集成安全智能管理的唯一途径。结论：监控视频的智能化是大势所趋，必将带动监控设备的升级，并为安防公司带来新的发展机遇。未来，为了更好地从监控视频中提取关键信息数据，还需要从顶层设计入手，制定实现覆盖技术和应用系统的标准化体系，为实现覆盖技术和应用系统打下坚实的基础。从源头全面部署视频信息应用程序。