




水平不足、耗时费力 还需技术突破
尽管当前人工智能技术已经极大改善了视频监控的应用,但从实际应用情况来看依然面临着许多挑战。毕竟无论是人工智能的发展,还是安防智能化的应用,其整体水平仍处在早期或者起步的阶段,系统的智能化程度在短时间内还难以达到科幻大片展现的实战效果。即使目前静态人脸识别已经很成熟了,但动态人脸识别还面临着巨大挑战。除了前端高清摄像机必须要能够采集到高质量的人脸信息之外,还需要强大的算法和算力支持。通过***网络、深度学习、大数据自主训练以及高性能并行计算能力等等综合提升才能解决当前应用难题。
2、***识别。先拍摄到已停止汽车清晰的***图像,然后再采用图像检测方法检测出图像中***的位置,接着进行***文字的抽取和识别,通过对车道内通行车辆的视频流进行采集,实现对同一***的多次识别,***后输出经过优化选择的结果,一般无需外界触发信号、具有较强的适应能力,对车辆遮挡情况有一定的抵抗能力。主要用于小区车辆的登记查询以及收费,高速公路的车辆的抓拍。
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,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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