感知型摄像机在大数据的应用

　　感知型摄像机与传统智能监控设备的区别

　　以前，大家较为熟知的智能监控设备主要有智能分析服务器和SmartIPC。智能分析服务器属于后端智能，SmartIPC属于前端智能，但感知型摄像机与这两者均有着本质的差异。

　　先说感知型摄像机与智能分析服务器的差别。

　　以前，平安城市中的智能分析主要采用的是后端智能方式，其部署方案是：普通摄像机采集视频信号，由后台进行存储，再通过后端智能服务器进行分析，并将分析结果返送至存储设备中。这种部署方案的最大弊端是对后端智能分析设备的动用量相当大，成本很高。一个项目如果要实现2000路智能分析，则至少需要动用250台服务器。

　　而感知型摄像机将智能功能前移，在摄像机中就完成了目标识别、特征描述以及图片抓拍工作，这样后端就节省了大量的智能分析服务器。可以说，感知型摄像机是智能分析经济性和规模化部署的基础，也是智慧城市大数据应用的关键，只有感知型摄像机才能真正推动大数据应用在智慧城市中的普及。

　　再看感知型摄像机与SmartIPC的区别

　　SmartIPC的出现推广了“智能前移”的理念，其本身有着非常积极的意义。但是，SmartIPC存在的两个问题使得它的实用价值不大：第一，当前的SmartIPC主要提供禁戒线、区域看防等行为检测功能，输出的只是告警信息，这种信息对于深度应用价值不大，所以SmartIPC理论上只能替代传统的红外对射等告警设备;第二，由于应用环境的复杂性，使SmartIPC的行为检测很容易受到外界干扰，带来过高的误报率，所以当前来看，SmartIPC即使要代替传统告警设备也还有很长的路要走。

　　而感知型摄像机则能够基于视频的智能分析，识别出监控画面中的目标及其特征，并通过语言描述出来，然后传送给后端大数据平台。因此，虽然同为智能摄像机，但感知型摄像机与SmartIPC有着本质的区别：感知型摄像机识别的是目标的特征，是内容，而不是简单的告警信息，且海量的特征信息在大数据平台下可以开展一系列实战化的应用，进而在智慧城市、智能交通等领域发挥巨大作用。

　　感知型摄像机在公共安全中的应用

　　智能分析对平安城市意义重大。但是，以前的平安城市主要通过后端智能进行分析识别，成本非常高，因此只能开展小规模的应用，无法真正成为大数据的基础。

　　感知型摄像机的出现，改变了一切。首先，它的成本远低于后端智能;其次，它为智能分析的规模化部署扫除障碍;其三，海量的智能分析前端结合后端的大数据平台，使平安城市、智能交通等巨型体量项目真正具备了深度分析和挖掘的能力。这样的部署方式，才是大数据时代下的平安城市。

　　实际应用过程中，单个场景的目标特征提取在前端完成的，这些数据处理完成后将送到后台大数据库。接下来的碰撞、搜索等一系列复杂的功能都基于大数据、云计算来实现，通过调动成百上千的节点数据同时来做分析。这样，通过与平安城市大数据平台的结合，感知型摄像机可以在平安城市中实现实时布控、基于语义的智能搜索、高危人员比对、人脸照片搜索、全身像搜索、人像多点碰撞、车辆以图搜图、车辆多点碰撞等诸多丰富的智能应用。

　　此外，基于大数据平台对感知型摄像机上传的海量视频、图片以及结构化信息的深度挖掘，我们还能进行公共安全管理、城市交通管理、社会管理以及应急管理等更多实战应用。