而深度学习是需要进行大量的大数据训练，目前有的人工智能企业采用人工对数据进行标注，费时费力。中科院自动化研究所李子青***表示：“我认为深度学习还有一定的发展空间，不管是提升算法、改进网络架构，还是通过增大数据标注的方式，提升的空间并不大，它已经接近天花板，安防 摄像机 品牌，具体是多少，我不能给一个定量，我们必须在这方面突破，必须像开复老师说的那样，要形成应用场景的数据闭环，能够利用生产环节的大数据进行自主标注、自主学习，安防摄像机，不管你会不会标注，至少是自主学习”。
人工智能为视频监控带来的机遇和挑战
但是有发展就必定会有挑战，当前，人工智能的发展也给视频监控行业带来不小的挑战。例如前端。前端摄像机应深度整合集成升级为一个微数据中心，集成音频采集、对讲设备、大气数据采集设备、4G、5G无线传输模块、存储设备等，同时在采集的数据上进行深度整合挖掘。第二是传输网络。随着无线网络传输速度的提升，与其租用光纤网络，不如前端存储采用无线网络传输，主动上传报警或者前端中心分析出来的重要数据，或者后端平台主动向前端获取数据。改变现有的“时刻满负荷传输”为“按需取数据”，变被动为主动，从根本上改变对传输光纤的依赖。第三是平台的开放。部分平台可以考虑允许市民上传视频，这能对目前前端摄像机点位不足作为一个补充。而且对于大多数突发事件，群众拍摄的视频比监控视频拍到的视角更多，时间上更加及时，反应更快。***主要该段视频是经过筛选的，安防摄像机 高清，一般不需要后台再进行甄别分析，视频利用更有效。管理人员通过该平台提供的视频，可以更加及时地处理各种突发事件。
从视频监控产品的下游应用结构来看，目前视频监控产品的应用主要集中在***项目、交通、治安、***、电力等特殊部门，在其它领域的应用还比较少。这主要与其应用领域扩展过程是从特殊、***部门向一般部门扩散有关。在普通经济领域应用量小，未来空间还很大。 市场竞争方面，安防摄像机，我国视频监控企业多达数千家，视频监控作为目前安防行业发展***快***重要的领域，一直以来呈现海康威视、大华股份两大行业巨头竞相快速发展，少数二线龙头紧追猛赶的势头。
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