大數(shù)據(jù)時代，我們需要的是真正具備感知和識別能力的攝像機(jī)。

　　感知型攝像機(jī)簡述

　　感知型攝像機(jī)(Intelligent IPC)能夠基于視頻的智能分析，識別出監(jiān)控畫面中的內(nèi)容，并對其進(jìn)行語義描述和最佳圖片抓拍，然后通過后端云計(jì)算平臺進(jìn)行分析，代替人們做出思考和判斷。

　　擁有感知能力的感知型攝像機(jī)，相當(dāng)于物聯(lián)網(wǎng)中的一個個視覺傳感器，大量攝像機(jī)感知的海量信息，進(jìn)入大數(shù)據(jù)和云計(jì)算平臺，使人們不僅能從單個攝像機(jī)中識別內(nèi)容作出判斷，還能從海量的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中，進(jìn)行深度分析和挖掘，從而對社會管理產(chǎn)生巨大作用。

　　根據(jù)監(jiān)控場景和需要識別的內(nèi)容，目前感知型攝像機(jī)主要包括特征分析攝像機(jī)、車輛卡口攝像機(jī)和人員卡口攝像機(jī)等。特征分析攝像機(jī)適用于視野范圍較大的場景，可識別人和車的基本特征;車輛卡口攝像機(jī)專門針對車，在視野較小的一個斷面中，可準(zhǔn)確識別車牌、車標(biāo)等更詳細(xì)車輛特征信息;人員卡口攝像機(jī)專門針對人，在視野較小的一個斷面中，可準(zhǔn)確抓拍人臉和識別更詳細(xì)的人員特征信息。

　　特征分析攝像機(jī)

　　特征分析攝像機(jī)適用于相對開闊的場景，能在較為寬廣的畫面中捕獲人、車、物等目標(biāo)，并準(zhǔn)確識別出每一個目標(biāo)的類型、大小、顏色、方向、速度等特征，然后生成語義與圖片信息，送入后端大數(shù)據(jù)平臺(如圖1)。

　　通過特征分析攝像機(jī)，能將場景中的運(yùn)動目標(biāo)全部提取出來，并且對每個運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行軌跡跟蹤，在持續(xù)跟蹤的過程中對該目標(biāo)進(jìn)行特征分析，例如人車物屬性、顏色、方向、速度、尺寸等特征屬性，最后與該目標(biāo)的最佳圖片一并輸出。

　　針對不同應(yīng)用環(huán)境，特征分析攝像機(jī)有槍機(jī)、紅外槍機(jī)、高速球、紅外高速球、槍球聯(lián)動、紅外槍球聯(lián)動等多種產(chǎn)品形態(tài)，基本能夠滿足當(dāng)前絕大部分監(jiān)控場景下的特征分析應(yīng)用，比如特征分析槍機(jī)就可用于識別固定視野范圍內(nèi)的人、車等目標(biāo)(如圖2)。

　　在一些視野范圍更大的場景中，遠(yuǎn)處的目標(biāo)較小，如果采用特征分析槍機(jī)，雖然目標(biāo)也能被檢測到，但可能無法準(zhǔn)確識別特征。這類場合更適合采用槍球聯(lián)動特征分析攝像機(jī)。槍機(jī)負(fù)責(zé)全景拍攝和目標(biāo)檢測，球機(jī)負(fù)責(zé)特寫跟蹤和特征識別;通過球機(jī)變倍，即使目標(biāo)較小，其特征也能被準(zhǔn)確識別。對于目標(biāo)較少的場景，可采用一槍一球;對目標(biāo)較多的場景，可采用一槍多球(如圖3)。

　　車輛卡口攝像機(jī)

　　車輛卡口攝像機(jī)專門針對車。

　　雖然特征分析攝像機(jī)也能識別車，但其主要應(yīng)用于視野較大的場景，難以識別車牌、車標(biāo)等更具體的特征信息。通過拍攝視野較小的道路斷面，高清車輛卡口攝像機(jī)不僅能夠準(zhǔn)確抓拍和識別車牌信息，還能準(zhǔn)確識別車標(biāo)、車型、車身顏色等更豐富的車輛特征。而且，無論是夜間還是白天逆光環(huán)境，它都能看清車內(nèi)細(xì)節(jié)，并準(zhǔn)確抓拍車內(nèi)司乘人員的人臉照片(如圖4)。

　　人員卡口攝像機(jī)

　　除了顏色、方向等基本特征信息，很多重點(diǎn)場所還需要準(zhǔn)確識別和抓拍人臉照片，以便于開展人臉識別等深度應(yīng)用。這類場所非常適合人員卡口攝像機(jī)的部署。

　　人員卡口攝像機(jī)專門針對人。同樣的，雖然特征分析攝像機(jī)也能識別人，但其主要應(yīng)用于視野較大的場景，難以準(zhǔn)確抓拍人臉及識別更豐富的人員特征信息。人員卡口攝像機(jī)通過視野較小的斷面視頻，能夠準(zhǔn)確抓拍最佳的人臉照片。而且，通過專利技術(shù)，人員卡口攝像機(jī)還能抓拍人的整個輪廓，即使背對鏡頭，頭部的輪廓和全身也能被準(zhǔn)確抓拍，同時還能識別人員行進(jìn)的方向、速度等特征(如圖5)。

　　感知型攝像機(jī)與傳統(tǒng)智能監(jiān)控設(shè)備的區(qū)別

　　以前，大家較為熟知的智能監(jiān)控設(shè)備主要有智能分析服務(wù)器和Smart IPC。智能分析服務(wù)器屬于后端智能，Smart IPC屬于前端智能，但感知型攝像機(jī)與這兩者均有著本質(zhì)的差異。

　　先說感知型攝像機(jī)與智能分析服務(wù)器的差別。

　　以前，平安城市中的智能分析主要采用的是后端智能方式，其部署方案是：普通攝像機(jī)采集視頻信號，由后臺進(jìn)行存儲，再通過后端智能服務(wù)器進(jìn)行分析，并將分析結(jié)果返送至存儲設(shè)備中。這種部署方案的最大弊端是對后端智能分析設(shè)備的動用量相當(dāng)大，成本很高。一個項(xiàng)目如果要實(shí)現(xiàn)2000路智能分析，則至少需要動用250臺服務(wù)器。

　　而感知型攝像機(jī)將智能功能前移，在攝像機(jī)中就完成了目標(biāo)識別、特征描述以及圖片抓拍工作，這樣后端就節(jié)省了大量的智能分析服務(wù)器?？梢哉f，感知型攝像機(jī)是智能分析經(jīng)濟(jì)性和規(guī)?；渴鸬幕A(chǔ)，也是智慧城市大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵，只有感知型攝像機(jī)才能真正推動大數(shù)據(jù)應(yīng)用在智慧城市中的普及。

　　再看感知型攝像機(jī)與Smart IPC的區(qū)別。

　　Smart IPC的出現(xiàn)推廣了“智能前移”的理念，其本身有著非常積極的意義。但是，Smart IPC存在的兩個問題使得它的實(shí)用價值不大：第一，當(dāng)前的Smart IPC主要提供禁戒線、區(qū)域看防等行為檢測功能，輸出的只是告警信息，這種信息對于深度應(yīng)用價值不大，所以Smart IPC理論上只能替代傳統(tǒng)的紅外對射等告警設(shè)備;第二，由于應(yīng)用環(huán)境的復(fù)雜性，使Smart IPC的行為檢測很容易受到外界干擾，帶來過高的誤報(bào)率，所以當(dāng)前來看，Smart IPC即使要代替?zhèn)鹘y(tǒng)告警設(shè)備也還有很長的路要走。

　　而感知型攝像機(jī)則能夠基于視頻的智能分析，識別出監(jiān)控畫面中的目標(biāo)及其特征，并通過語言描述出來，然后傳送給后端大數(shù)據(jù)平臺。因此，雖然同為智能攝像機(jī)，但感知型攝像機(jī)與Smart IPC有著本質(zhì)的區(qū)別：感知型攝像機(jī)識別的是目標(biāo)的特征，是內(nèi)容，而不是簡單的告警信息，且海量的特征信息在大數(shù)據(jù)平臺下可以開展一系列實(shí)戰(zhàn)化的應(yīng)用，進(jìn)而在智慧城市、智能交通等領(lǐng)域發(fā)揮巨大作用。

　　感知型攝像機(jī)在公共安全中的應(yīng)用

　　智能分析對平安城市意義重大。但是，以前的平安城市主要通過后端智能進(jìn)行分析識別，成本非常高，因此只能開展小規(guī)模的應(yīng)用，無法真正成為大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。

　　感知型攝像機(jī)的出現(xiàn)，改變了一切。首先，它的成本遠(yuǎn)低于后端智能;其次，它為智能分析的規(guī)?；渴饞叱系K;其三，海量的智能分析前端結(jié)合后端的大數(shù)據(jù)平臺，使平安城市、智能交通等巨型體量項(xiàng)目真正具備了深度分析和挖掘的能力。這樣的部署方式，才是大數(shù)據(jù)時代下的平安城市。

　　實(shí)際應(yīng)用過程中，單個場景的目標(biāo)特征提取在前端完成的，這些數(shù)據(jù)處理完成后將送到后臺大數(shù)據(jù)庫。接下來的碰撞、搜索等一系列復(fù)雜的功能都基于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算來實(shí)現(xiàn)，通過調(diào)動成百上千的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)同時來做分析。這樣，通過與平安城市大數(shù)據(jù)平臺的結(jié)合，感知型攝像機(jī)可以在平安城市中實(shí)現(xiàn)實(shí)時布控、基于語義的智能搜索、高危人員比對、人臉照片搜索、全身像搜索、人像多點(diǎn)碰撞、車輛以圖搜圖、車輛多點(diǎn)碰撞等諸多豐富的智能應(yīng)用。

　　此外，基于大數(shù)據(jù)平臺對感知型攝像機(jī)上傳的海量視頻、圖片以及結(jié)構(gòu)化信息的深度挖掘，我們還能進(jìn)行公共安全管理、城市交通管理、社會管理以及應(yīng)急管理等更多實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。