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如何判定智能分析平台的好坏

未来监控的核心必然是视频分析,但市场中的视频分析平台承诺的功能五花八门,如何确保我们选择的产品能满足我们的申请需求?在国外有相关的论坛也围绕这个话题进行讨论,小编将其大义整理如下,供各位看官参考
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  早在2005年开始,视频分析的概念便以兴起,基于录像机(DVR)或者视频编码器进行视频分析已经开始萌芽,但往往因为视频分析需消耗的计算资源多而芯片处理能力有限,加上图片清晰度受限,导致效果与想象中出现了落差。但最初的视频分析模式已经具备雏形,如入侵、丢包、拌线、滞留、逆行、计数等功能早已经规划在内,虽然实战效果太差,但所有的设备商或集成商都纷纷认为这是未来的方向。

  博世集成软件系统产品市场经理邓刚提到,当时智能视频分析技术未普及的原因主要是因为成像效果、智能分析的技术、缺乏与业务应用结合、专业人员缺位。但是经过这十余年的技术沉淀,现在来看,智能分析的技术逐渐成熟,并且商业化的速度也在加速,智能已经成为行业内不容置疑的趋势。

  在a&s举办的2016年成都GDSF论坛上,有听众曾经提问华为技术有限公司平安城市行业总监张涛——“现在华为要在智能分析做很多应用,你刚才讲的在前端要提取一些特征,把这些特征上传到后台做分析,有没有你们考虑在前端实现这些功能吗?”“这个需要一个过程,虽然目前芯片发展很快,但有些算法目前来看还很复杂,比如现在有的简单算法比较简单,我们便集成进来,在我们能力范围之内我们就做。但比如以图搜图,对于分析的处理能力要求非常高,暂时无法在前端实现,我们便放到后端去做,这是一步一步慢慢实现的过程。”

  从这段对话中,不难看出,虽然智能前置是明显的趋势,但是目前为止,选择后端也是大型项目的不二选择。那么如何选择更优秀的智能分析平台呢?

  未来监控的核心必然是视频分析,但市场中的视频分析平台承诺的功能五花八门,如何确保我们选择的产品能满足我们的申请需求?在国外有相关的论坛也围绕这个话题进行讨论,小编将其大义整理如下,供各位看官参考:

  1.场景选择。在智能分析平台的功能介绍中,厂商总会附有相应的场景应用案例,但作为用户而言,除了阅读这些简介之外,更重要的是要结合自身考虑:是否这些应用场景覆盖了自身业务,与现实工作、生活环境是否一致,而对于分析的数据结果是否真正能方便自身业务的开展都是考衡的重点。除此之外,系统是否能通过简单的语言描述或者通过简单的手机图片快速定位出嫌疑犯的相关视频数据,都是系统必须重点被考虑的因素。当然系统必须满足多种形式的搜索(以图搜图、精准搜索、或者模糊搜索等),具备灵活的方式响应用户的需求。

  2.兼容性。智能分析平台是否兼容目前正常工作的摄像机,是用户成本投入中重要的考虑因素,如果出现让其他硬件或者软件过载的现象,他们如果预算不足,便会中端购买的计划。在此基础上,解决方案的能力、适应特殊环境、需要其他投入(服务器、升级摄像机)以及未来智能分析平台的特性,关系到用户的成本和投入昂贵成本替代原有方案的主要因素。

  3.实战性。视频分析的结果与业务逻辑层的密切性,是关系到平台实战能力的根本。其次,数据检索及相应的速度是影响用户体验的重点。最后,视频分析结果之后的系统联动是否齐全。现在看市场上的智能分析平台,往往在锁定目标对象之后,接下来的动作和部署有所缺位,调取周边摄像机的速度以及通过相关数据对犯罪嫌疑人进行路线猜测、行为研判,这些将成为平台有力的竞争点。在实战性中,最重要的是即时将视频分析的结果或视频搜索的数据,推送到相关工作人员的手机或其他移动终端中,防范于未然。

  4.准确度。如何在人群中精准的找到用户要的数据,这是平台的本质属性。但在这点上,与实验室试验的数据不同,现实生活中的应用场景更加的复杂,例如在某商务场景之中,在一群深色西服的人群中,通过衣服搜寻到相应的目标人物?不仅在要在系统中加入帽子、胡子、装饰品等搜寻条件,也要在服装元素中加入图案及纹理的对比,才能方便找到目标人物。用户在选择平台时,一般会选择简单的字眼如“红色衣服”等进行测试,但这与现实生活应用是有所偏差,因为现实生活中更多的是“独特”的条件,而缺乏这样的条件的测试,并不能真正代表系统的准确度。

  5.性能。性能的满足因人而异,对于用户而言,是平台是否满足业务的开展以及平台的体验(系统响应速度),对于集成商而言,则往往是平台搭建的经验是否能成功复制到其他的行业,或系统能否应对特发状况,例如人流量暴增的环境等。

  虽然许多用户对智能分析平台产生众多的疑问,但是智能分析依然是未来的趋势,能够帮助用户在业务开展中更加便捷,但如果缺乏以上五点的考衡及评估,往往也会事与愿违。

  以上部分言论综合国外论坛

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