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。
中国视频监控市场在2016-2021的复合增长率将从6.4亿美元增长到114亿美元，增长率高达12.4%，其主要的驱动来自基于深度学习的视频分析服务器及视频管理平台分析需求的驱动。具体来说，因为随着监控摄像头的覆盖及大量视频数据的积累，一些大型项目的终端用户，正在迫切寻找新的视频分析解决方案来重新解读这些数据，获取新的价值。深度学习必然会革新整个视频监控行业，让视频分析的能力更上一个台阶。例如加入GPU处理的视频分析解决方案，不仅能提升识别车辆识别的准确性，更能在大面积与拥挤的场景中快速***出相应的车辆。
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