大数据时代，如何快速从海量的数据中提取最有效的信息成为当务之急。面对不同行业对安防的应用需求，厂商们摸准了用户的痛点，针对性的推出智能化安防产品。随着安防技术的成熟及市场需求的变化，越来越多的厂商把注意力集中到了智能前端这一块。本文就此采访了宇视算法团队，以他们在超感IPC方面的研究经验来对安防智能化话题做一些探讨！
智能前端的定义
“智能前端”是指具有视频分析功能的前端摄像机，但当前业界绝大部分的智能前端还停留在把简单视频分析算法集成到前端设备的阶段，这样的智能前端由于硬件性能上的限制，且在实际使用上智能分析结果易受环境干扰，准确率不高，给人“智能不智”的感觉。
对此，宇视认为，对智能前端的定义不仅包括软件算法上要智能，同时对硬件性能也相应有较高的要求，通过软硬结合的智能才是一个合格的智能前端产品。以夜间视频监控为例，普通的智能前端在无额外补光的情况下基本无法看清目标，给基于图像的智能分析造成很大的困难，夜间基本处于不可用状态。但现在随着星光级成像技术的加入，如宇视推出的超感星光级智能相机，在无额外补光的夜间环境，仅仅借助路灯等环境补光目标就能清晰成像，使得夜间智能的可用性大大提高。
智能前端目前的发展现状
智能前端化是智能化监控发展的必然趋势，当前智能前端已广泛应用于交通、司法、金融、楼宇、园区等领域，大有无智能不监控的架势。智能前端相比于传统的后端智能具有低成本、易安装、易维护等优势，因此市场对智能前端的需求也越来越强烈。
伴随着智能家居和安防民用市场的打开，智能前端也越来越多的应用到细分的行业领域，但提供的功能相对简单，主要是移动侦测以及绊线类，业务也主要集中在报警和省存储空间上。但民用的智能还有很多，相信随着这个市场的铺开，也会慢慢增加上去。
随着视频数据的爆炸式增长，智能的需求越来越多，现今的智能已经和大数据、云计算和云存储密不可分，智能化已经不仅仅是本身算法提升的问题，而是一个涵盖了算法、数据和业务的综合体。云计算和云存储是智能化的载体，一个提供计算资源，一个提供存储资源，大数据则是智能化精度进一步提升的利器，通过数据的分析挖掘和深度利用，使智能越来越准确。 |
