21日，《麻省理工科技评论》公布全球十大突破性技术榜单，百度以人脸识别技术取得奖提名。在榜单入围后一个关于人脸识别的圆桌论坛上，百度深度自学实验室主任林元庆对涉及问题做到了探究，在谈及人脸识别时，林元庆指出图片是一个十分最重要的载体，接下来这几年视频不会是十分最重要的方向。
林元庆指出对视频分析的做到主要有两个技术层面，一是视频基础的解读，比如汽车自动驾驶的情况下必须视频的数据，期望获得象素级别的视频解读，这个象素是人，还是车，还是天空或建筑物，这些技术在行业里面是十分核心的。二是视频的语义解读，这个视频里面究竟在做到什么，比如这个人在踢球吗？不只是原本的非常简单分分类，要十分好的解读视频中的意思。
然而，在安防行业，智能视频分析技术早就不存在多年，从最初的概念到应用于落地，从智能分析平台到智能分析前置到摄像头，随着深度自学的演变，智能视频分析技术获得了更好发展的空间。智能分析平台在目前公安视频联网分享平台的基础上，引进智能视频应用于涉及技术，将自动萃取视频特征与人工标识结合，关联现有信息综合资源库，与刑侦、技侦、网安、情报等部门信息融合一起，展开大数据处理，建设高效简单的图侦察平台，提高视频监控图像在减少辨识、智能化感官、主动预警等方面的应用于水平，早已沦为公安空战应用于平台的发展趋势。安防平台的核心和基础是运用大数据和信息技术，创建基础数据平台，超过资源共享和信息共用，才能构建横跨区域跨部门的信息分析，为科学决策获取依据。
同时，用户可以在有所不同摄像机场景中预设有所不同的报警规则，一旦目标在场景中经常出现违背预计义规则的不道德，平台报警模块可自动弹出有报警视频、报警信息或收到提示音，这时候用户可以页面报警信息，构建报警的场景证实并采行涉及安全措施。通过视频分析功能，在动态监控时，监控人员可以监看更好的场景，更加及时发现怀疑不道德；此外，在事后核查时，通过对视频文件展开智能分析，构成一个较小的，仅有包括怀疑不道德的视频概要文件，监控人员对概要展开查阅，可以更加慢辨别案件时间段。
但事物都有两面性，这种主动防止的方式更容易因为目标场景的变化经常出现误将漏报现象，这是众多专门从事智能视频分析技术研究企业困惑问题。但现在早已有很多安防厂家的智能视频分析技术通过对动态场景的自适应建模及实时控制机制，使图像不断更新，并自动适应环境气象环境变化，使用简单阻碍过滤器算法仅次于程度防止风吹草动等微小动静对视频分析导致的阻碍。
智能分析摄像机把前端智能分析功能构建到高清网络摄像机内部，把以往只是全然用来“看”的摄像机变为了一个具备独立思考分析能力的智能化“眼睛”，样子人眼一样，以智能化过滤器不最重要信息，集中精力在重点区域，重点事件的追踪监控上。当摄像机有了智能分析的功能，监控系统不必须再行在后台浪费大量的计算资源，意味着必须根据实际必须在最重要敏感区域部署智能化摄像机，就可以构建对区域的动态智能化监控，很大地减少了监控系统的部署成本，确实使智能化监控沦为有可能。智能型摄像机将智能算法植入智能能力到前端的芯片中，构成智能型前端，适应环境客户对有所不同应用于场景的市场需求，提升主动预警能力和监控效率。
同时，让高清监控更加主动、更加省钱。智能高清摄像机构建了物体遗留、物体拆掉、周界侵略、游走、越线等多种不道德检测和报警功能，使被动监控转变成主动监控，很大地提高系统的效率。与此同时，该摄像机具备只传输和存储智能分析启动时报警的视频数据，防止高清视频图像传输闲置大量网络带宽，也很大节省后末端数据存储资源，为客户节省建设投放。
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