认清前端智能的形态
智能摄像机其实早在几年前就有议论，只是近一两年随着芯片技术的发展才逐渐进入商业化阶段。从目前行业探究的领域分析，前端智能是智能摄像机在采集视频信息时进行视频智能化分析的应用形态，是在原有网络摄像机的基础上加入智能算法模块(也有CPU本身就可以进行简单的智能分析)。
一台智能摄像机的运作总体可以由摄像镜头图像采集环节、A/D与图像预处理环节、智能分析与计算环节、编码压缩环节和网络传输环节等五部分组成，在参考网络摄像机CPU的处理能力后根据应用场景决定是否需要嵌入智能算法模块，目前在人脸识别和车牌识别的功能应用上较为广泛，并可在博物馆、银行内部等区域实现报警功能。
NVR与DVR的形态
作为安防IT化过程中视频监控的核心产品，NVR从本质上已经变成了IT产品，其本身智能化的门槛已经降得极低，并且率先通过网络接收IPC(网络摄像机)、DVS(视频编码器)等设备传输的数字视频码流，在存储和读取时实现对视频数据的智能化分析。从这个发展历程来看，前端智能分析只不过是后端智能的延伸，是为了提高视频监控对数据的处理效率，将工作人员从海量数据中解放出来，节省运营成本。
DVR的产品前端是模拟摄像机，是同轴闭路电路系统后端的存储和读取设备，相对于一般的用户而言，如果选择了DVR产品，则证明其价格和功能需求都不会趋于选择智能化分析，两者不搭配。所以智能前端摄像机不会对DVR产品构成实际的威胁，反而最大的挑战来自于网络高清时代崛起的产品NVR，但在低端市场，DVR的分布足够大，不要杞人忧天担心会遭到淘汰，而是要关注其技术的演变如何切合新的市场需求。
前端智能的劣势
现在的前端智能产品，都是在鼓吹好处，但前端智能的局限性应该也要被揭出来。比如算法与功耗、芯片的造价、功能与环境的应用等。举一个现实的例子，如果在夏天炎热的室外，智能摄像机的CPU在烈日下出现不断处理视频数据的情况，就可能导致散热不及时出现受损的问题。另一个限制智能摄像机普及应用的是不能在嘈杂且流动性较大的环境下使用，这对智能算法和CPU的性能的要求都比较高，造价成本自然也被拉高。
目前，据一线市场反馈的信息可以得出，摄像机的前端智能功能很多是以附加值来销售，是区别于专业化应用的另外一个差异化竞争趋势，技术和造价成本成为急需解决的难题，业界也有许多企业开始着手解决，未来的应用将会更加普及扩大。
安防系统整体的智能化
那么问题还是要搞清楚，到底未来前端智能摄像机会不会把NVR和DVR之类的后端产品干掉?!
先从一个现实来看，假如一个片区的视频监控数据都由前端智能摄像机来进行采集、存储、分析、处理和传输，作为单位用户而言，你敢吗?你不担心你的摄像机被人拿个梯子偷走了吗?不害怕摄像机内的存储数据被人破解加以利用吗?摄像机被偷走后，你家的监控系统要恢复原状，需要的时间是多少，会对企业的运营安全构成威胁吗?
不到万不得已，谁会把鸡蛋全放在一个篮子里。在安防智能化的过程中，也逃不过先点后面的自然发展规律。智能前端摄像机与NVR、DVR一样，都是构建整个安防系统智能化的一个零部件。在笔者看来，它们既有一定的竞争关系，也有分工合作的义务。因为后端设备确实在面对高峰期时，疲于多路摄像机数据的同时输入和分析处理，所以智能前端的任务是将摄像机所采集的信息进行优化处理，把海量的数据通过区分哪些是有价值的，哪些是不需要传输到后台的。后端设备再将这些前端传输回来的数据进行进一步的加工处理，然后提取出核心的数据，为决策者提供科学的决策依据。两者前后分工，在超负荷的应用范围内提高工作的效率，这才应该是安防智能化的发展趋势。
世间万物总存在博弈的关系，安防产业在实现智能化的过程中，应尊重科学，理清发展思路，市场是检验产品贡献价值的生死靶场。新产品的研发，倾注了企业大量的心血，花费了大量的人力物力，可以打广告，但不能乱吹。
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作者：黄亮
