本质上物联网是一个连接性问题，尽管前景看好，但问题在目前可能还有85%的设备是没有连接的。”英特尔(Intel)物联网事业部部门与大市场部门市场总监ToddMatsler说。同样地，安防领域目前也处于相同的“连接与非连接”的发展过程之中，长远来看，智能化视频监控正在成为前端收集数据的关键端口，为众多安防企掌中彩官网企业带来了全掌中彩平台全新的发展愿景。
 

本世纪初IP摄像机问世推动了监控大联网时代的来临。随着监控系统连接性提高，对智能化的需求也与日俱增，而智能化的范围还包含了智能网关、后端设备和平台等等。这些设备通过智能、无缝的连接和集成的系统，将能更好的理解用户的掌中彩平台，很多设备可以仅靠自己就做出一些行动来响应用户的需求。

“过去对于整个视频系统的应用是存储、回放;而现在的需求在于视频内容理解和基于这些内容的各种应用。”海康威视研究院常务副院长浦世亮说。基于大量智能化和连接需求，该公司今年提出了融合三维感知技术、热成像感知技术、RFID、无人机航拍技术等多维感知技术的智能安防2.0系统方案。这个名称意味着安防产业已经彻底从单品开发转向全系统化，不具备系统整合能力的企业很难再占据优势。

系统化的驱动力很大部分来自于海量视频数据的分析需求。“越来越多的数据需要好的解决方案来管理和存储，而目前市场上还有各种各样的视频分析功能，以及编解码和转码的各种集成，以及云计算等，这些都是推动视频监控系统性能不断跃进的关键因素。”ToddMatsler表示。

浙江大华研发中心副总经理暨大数据研究院院长许焰也指出，目前的视频监控系统关键在挖崛出结构化数据后的应用。所有前期的海量存储和数据分析都是数据预处理，但最终，这些数据将在行业应用内形成数据碰撞。这正是极复杂多重因素交叉分析的大数据应用，在安防产业甚至是所有消费应用中都已经形成主流。

横向扩展的视频应用

在物联网发展过程中，“影像”的重要性正在快速提升。不只是个人应用，汽车、商场、办公大楼，所有生活会接触的场合中摄像机安装数量都在飞快增加。有数据预测，到2020年，未来的车辆可能安装12个摄像机。现在有很多像高清的网络摄像头的使用，根据IRA的数据，预计2019年，摄像机的发货量应该是1.2亿。2017年预计这些摄像机生成的这些数据每天就可以生产859TB的数据。

在世界各地，视频分析的应用领域越来越多。ToddMatsler指出，零售店已开始采用用视频分析技术跟踪流量，包括门店流量，或是门店内产生的热能来构成地图;另外还包括收集店内客人排队和停留的时间等，这些都可以采用视频分析的技术进行分析，提高商业智能的价值。

正是这些分析需求推动了整体智能监控的发展。“在融入多维感知技术后，我们可以从前端采集更多的信息;同时整个系统的各个层面中也融入了人工智能的技术。”海康威视的浦世亮说。随着前端摄像机整合愈来愈多的视频技术，现在整个系统中的编码端传输、显示、存储、检索等各个环节都能够体现智能的价值。

挑战

智能分析需求将视频监控再度推上了新的发展高峰。然而，还有一些问题需要解决。“迄今信息孤岛仍是主要问题。”华为技术有限公司视频监控产品总监朱彦指出，“当我们把视频数据转化为结构化数据存储起来后，很多时候往往又面临孤立化的局面;因而原先的视频数据包括物联网的数据与其他数据如何结合与碰撞，是我们面临的主要问题。”

数据共享后带来的优先级问题也亟待解决。朱彦以应用量最大的平安城市为例指出，平安城市用户涵盖政府各个机构，甚至一些智慧社区民间的非政府部门。如何因用户在业务上的优先级，通过不同优先级的业务去对应他的优先级响应这些业务?因此，大规模高效率视频监控系统的建设迫切需要标准化、开放性和更弹性的网络，才能最大程度地发挥视频的应用价值。