自從道路視頻監(jiān)控系統(tǒng)興起之后，目前城市視頻監(jiān)控建設(shè)即將進(jìn)入擴(kuò)張與結(jié)構(gòu)改變的階段，在這種需求變革下，安防監(jiān)控系統(tǒng)將需要更多元化與人工智能化的整體解決方案?，F(xiàn)代化的公共安全已不再僅止于無限的擴(kuò)充影像監(jiān)控覆蓋密度、廣度以及追求超高清解晰度，而是透過這些人工智能化的手段與工具，讓安防時(shí)代更進(jìn)一步，轉(zhuǎn)向注重?cái)?shù)據(jù)采集、應(yīng)用和管理的人工智能化AI安防時(shí)代。
　　

  面對(duì)這樣的挑戰(zhàn)，AI安防監(jiān)控使用者如何能在大量增加的數(shù)據(jù)中，利用既有的人工智能技術(shù)快速獲取有價(jià)值的資料，便成為當(dāng)前最重要的話題。以下簡(jiǎn)述幾種與AI安防監(jiān)控結(jié)合的AI人工智能技術(shù)：
        1、人工智能的模式識(shí)別技術(shù)
　     通常在監(jiān)控系統(tǒng)收集的影像數(shù)據(jù)資料中，資料本身并不具價(jià)值，必須再經(jīng)過深度挖掘、分析資料中影像呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)模式，才會(huì)產(chǎn)生出真正有用的價(jià)值。未來是大數(shù)據(jù)的時(shí)代，數(shù)據(jù)資料的模式識(shí)別將備受重視。
        2、人工智能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)
       此為AI人工智能機(jī)器深度學(xué)習(xí)研究中的新領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)路，它模仿人腦的行為思考機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)資料，例如影像內(nèi)容、聲音和資料本身。未來要讓AI人工智能的機(jī)器深度學(xué)習(xí)能夠大行其道，數(shù)據(jù)資料本身將是最主要的關(guān)鍵因素，而影像監(jiān)控資料占大數(shù)據(jù)總量的60%以上，也就是說，影像監(jiān)控領(lǐng)域有70%以上的數(shù)據(jù)資料分析是用來進(jìn)行影像識(shí)別。目前這種AI機(jī)器深度學(xué)習(xí)在AI安防產(chǎn)業(yè)的諸多領(lǐng)域都取得了很大進(jìn)步，包括：行人檢測(cè)、車輛檢測(cè)、非移動(dòng)車輛檢測(cè)等，其識(shí)別準(zhǔn)確率甚至超過人類的眼睛判斷。
      3、 AI人工智能的前端識(shí)別技術(shù)
      AI安防監(jiān)控智能化，系統(tǒng)就需有基于AI人工智能相關(guān)的「影像識(shí)別」運(yùn)算技術(shù)，才能夠開發(fā)出一系列的智能化監(jiān)控應(yīng)用設(shè)備，因此前端識(shí)別技術(shù)也就成了AI人工智能的第三個(gè)本質(zhì)技術(shù)。
      在AI人工智能分析市場(chǎng)的創(chuàng)新推動(dòng)下，人們挖掘影像監(jiān)控中有價(jià)值的數(shù)據(jù)資訊，并不僅只是局限于當(dāng)前人、事、物的基本資訊而已，同時(shí)也需依靠廠商強(qiáng)大的研發(fā)能力，可以不斷對(duì)AI安防大數(shù)據(jù)采集的關(guān)鍵資訊進(jìn)行有效補(bǔ)充，不但為最終的大數(shù)據(jù)平臺(tái)帶來更具附加價(jià)值的資料，也為深度的AI人工智能在AI安防產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用下，提供源源不絕的產(chǎn)品發(fā)展動(dòng)力。
      1、更智能的AI應(yīng)用
分布式結(jié)構(gòu)可以包含云計(jì)算和邊緣計(jì)算。它將人工智能(AI)算法從云端擴(kuò)展到本地視頻錄像機(jī)和服務(wù)器，并進(jìn)一步擴(kuò)展到安全攝像機(jī)等邊緣設(shè)備。三層架構(gòu)都支持構(gòu)建一類新的AI驅(qū)動(dòng)應(yīng)用目標(biāo)，甚至更智能，更快速。云端攝像機(jī)視頻分析和深度學(xué)習(xí)功能的結(jié)合可以改善視頻分析。攝像機(jī)可以配備基本的視頻分析，它們與云基礎(chǔ)設(shè)施相連，可提供額外的深度學(xué)習(xí)算法。這些攝像機(jī)提供計(jì)算機(jī)視覺預(yù)處理，而大量詳細(xì)的分析則可以在云端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中處理。
      2、從邊緣到云端的數(shù)據(jù)分布
      云計(jì)算允許具有各種計(jì)算功能的用戶在私有云或位于數(shù)據(jù)中心的第三方服務(wù)器上存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。然而，隨著計(jì)算業(yè)務(wù)變得越來越頻繁和復(fù)雜，對(duì)數(shù)據(jù)處理性能的需求甚至更高。在數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫说倪^程中，云計(jì)算消耗了巨大的網(wǎng)絡(luò)資源和時(shí)間，這些都導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁塞和低可靠性。
      3、云端增加了AI功能
      云端提供了AI和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用所需的額外數(shù)據(jù)計(jì)算功能。
      4、邊緣系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)
      深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算無處不在。它們現(xiàn)在已經(jīng)在本地計(jì)算機(jī)，嵌入邊緣設(shè)備的系統(tǒng)中，甚至云端廣泛使用。

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