大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)相互交叉融合開創(chuàng)了安防行業(yè)新的時(shí)代，傳統(tǒng)智能視頻監(jiān)控在與新技術(shù)的碰撞中不斷地創(chuàng)新。面對大數(shù)據(jù)時(shí)代的技術(shù)與挑戰(zhàn)，中安消技術(shù)有限公司與國內(nèi)頂尖的中科院院士、工程院院士專家團(tuán)隊(duì)合作，共同研發(fā)、創(chuàng)新，為大數(shù)據(jù)時(shí)代的視頻監(jiān)控技術(shù)發(fā)展提速貢獻(xiàn)企業(yè)力量。

　　 2014第九屆GDSF論壇上，中安消以“大數(shù)據(jù)、大集成、大應(yīng)用”為主題分別在廣州、成都、上海以及北京四地發(fā)表了精彩的專題演講。

　　中安消在GDSF論壇中提出：目前的視頻系統(tǒng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要面臨三大技術(shù)挑戰(zhàn)，可以概括為“存不下”、“找不到”、“看不清”三個(gè)方面。這三大挑戰(zhàn)在一定程度上反映出當(dāng)前視頻大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域存在的主要問題，同時(shí)也對視頻大數(shù)據(jù)處理技術(shù)提出了更高的要求。

　　何為“存不下”、“找不到”、“看不清”呢？

　　“存不下”主要體現(xiàn)在視頻壓縮編解碼性能的限制。

　　隨著數(shù)字視頻應(yīng)用產(chǎn)業(yè)鏈的快速發(fā)展，政府、學(xué)校、社區(qū)、民用以及網(wǎng)絡(luò)終端所產(chǎn)生的海量視頻向傳統(tǒng)視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)發(fā)出宣戰(zhàn)。存儲(chǔ)的視頻數(shù)量不斷加大就需要更大程度地提高編解碼效率，提高視頻壓縮率，從而降低存儲(chǔ)空間。網(wǎng)絡(luò)化進(jìn)程的加快也要求編碼后的視頻在快速、便捷傳輸?shù)耐瑫r(shí)保證解碼還原的視頻質(zhì)量。

　　視頻壓縮也制約著智能視頻領(lǐng)域的發(fā)展。很多情況下我們要求降低解碼后的視頻損耗，比如多媒體視頻認(rèn)證領(lǐng)域，視頻的無損還原是提高算法判斷準(zhǔn)確度的先決條件，只有控制在一個(gè)合理的損耗范圍內(nèi)，它才能提高視頻篡改提示的準(zhǔn)確度。因此隨著視頻的網(wǎng)絡(luò)化、高清化、智能化時(shí)代的來臨，領(lǐng)先新一代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)，超越新的技術(shù)框架和編碼性能，才能在城市級(jí)視頻應(yīng)用領(lǐng)域中取得核心的主導(dǎo)地位。

　　在對視頻編解碼問題的解決上，中安消專注于智能視頻監(jiān)控技術(shù)的引領(lǐng)和創(chuàng)新，廣泛開展國際技術(shù)交流和合作，與北京大學(xué)深圳研究生院信息工程學(xué)院共同創(chuàng)辦“圖像與視頻處理”孔雀團(tuán)隊(duì)，邀請中國工程院院士高文、三菱電機(jī)美國研究院、Google美國研究院等專業(yè)院校聯(lián)合研發(fā)，將前沿視頻監(jiān)控處理技術(shù)與現(xiàn)有的各項(xiàng)智能產(chǎn)品不斷融合，擴(kuò)展到產(chǎn)品形態(tài)中，應(yīng)用于視頻監(jiān)控的各個(gè)環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)對現(xiàn)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)從前端采集、網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)胶蠖舜鎯?chǔ)顯示的全新技術(shù)突破。

　　“找不到”主要體現(xiàn)為智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域中的算法檢測識(shí)別準(zhǔn)確率的問題。

　　目前的視頻監(jiān)控方法只能在非常簡單的環(huán)境下聚焦少量目標(biāo)，檢測、識(shí)別、跟蹤性能還無法達(dá)到一個(gè)較高的水準(zhǔn)，多數(shù)軟件都存在場景、環(huán)境的限制，例如在簡單、純凈的場景中，檢測目標(biāo)背景與前景差別較大時(shí)，檢測結(jié)果較為準(zhǔn)確；而在一些人流量密度大的復(fù)雜場景中，如地鐵、車站、商場，監(jiān)視成千上萬個(gè)個(gè)體時(shí)，準(zhǔn)確地識(shí)別、跟蹤、檢測則是一項(xiàng)非常艱巨的任務(wù)。

　　同時(shí)算法檢測會(huì)受到光線、顏色、化妝、攝像機(jī)硬件誤差及精密度等一系列的問題影響，因此在低端智能與真正的人工智能之間還存在一個(gè)較大的鴻溝，它需要計(jì)算機(jī)處理能力及處理速度的提升。我們需要的是一種接近人類，甚至高于人類的識(shí)別準(zhǔn)確率，并且能夠檢測區(qū)分人群行為，預(yù)測潛在的群體災(zāi)難。這不僅僅在智能視頻領(lǐng)域，而且從多領(lǐng)域的交叉融合角度，智能分析的研發(fā)與探索對機(jī)器人的發(fā)展也能夠起到積極的推進(jìn)作用。

　　在算法檢測精準(zhǔn)度的問題解決上，中安消與香港中文大學(xué)湯曉歐教授及其研發(fā)團(tuán)隊(duì)合作，一直致力于人臉面部識(shí)別的科技研發(fā)創(chuàng)新工作，研發(fā)出世界最精確的面部識(shí)別軟件，高出人類自身97.53%的識(shí)別準(zhǔn)確率，可以從數(shù)千張照片中準(zhǔn)確辨識(shí)出同一個(gè)人的兩張照片，并且不受光照、外界硬件因素的影響。該技術(shù)對智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域來說無疑是一劑強(qiáng)心劑。

　　“看不清”主要體現(xiàn)在高清監(jiān)控?cái)z像機(jī)的智能化處理上。

　　以往大多數(shù)城市級(jí)安防監(jiān)控?cái)z像頭錄制的視頻畫面都較為模糊，刑偵破案分析的依據(jù)僅僅為模糊畫面動(dòng)作方向，甚至是模糊的像素點(diǎn)，對具體人物細(xì)節(jié)的描述不清晰導(dǎo)致刑偵難度加大，輔助公安機(jī)關(guān)研判的力度不強(qiáng)。在智能監(jiān)控領(lǐng)域，傳統(tǒng)的智能分析方法較多的是在CIF格式下進(jìn)行算法處理，這樣處理速度更易達(dá)到實(shí)時(shí)。當(dāng)傳統(tǒng)視頻向高清視頻轉(zhuǎn)換過渡時(shí)需要多重處理策略相結(jié)合進(jìn)行算法分析，這需要持續(xù)的研發(fā)革新。在從標(biāo)清向高清的門檻跨越過程中，網(wǎng)絡(luò)帶寬的承載力、視頻的顯示、存儲(chǔ)等問題也不斷顯現(xiàn)。

　　在解決智能監(jiān)控領(lǐng)域的關(guān)鍵問題上，中安消在與北京大學(xué)合作成立的智能視頻技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，主要研究領(lǐng)域包括數(shù)字視頻編解碼、計(jì)算機(jī)視覺、人臉識(shí)別算法與系統(tǒng)、移動(dòng)視頻檢索理論與算法等。在解決智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域主要問題、探索智能視頻監(jiān)控技術(shù)開發(fā)的進(jìn)程中，中安消正不遺余力地追求突破，與智能視頻技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心一同開展智能監(jiān)控領(lǐng)域的前瞻性研究。