AI视觉监控

 提示:点击图片可以放大     2021-08-11

AI引领下的图像、算法和存储趋势

1. AI+视频的发展前景

AI技术的迅猛发展促进了全球视频分析产业的快速成长 近年来深度学习技术的迅猛发展,驱动了整体视频分析产业的快速成长。有数据指出,2018-2023年,视频分析产品的整体市场 规模CAGR预测达到37.1%;摄像机基于深度学习分析的智能化比例预计会从5%增长到66%。

AI技术在各行业的智能化发展中成为刚需 

随着AI技术不断成熟以及社会智能化发展要求,各行各业都在使用AI。目前,交通行业正在使用“AI+视频”改造生产流程。未 来“AI+视频”将逐步进入政府、金融、 能源和教育行业。

持续开展重点人、车的专项整治,提升城市交通安全治理水平。推进城市交通精细化管理, 依靠精准数据推动城市交通畅通优化。

 交通 部委机构改革提升行政运作效率,信息化建设将是核心抓手。通过对海量视频的分析,提升 各类应用系统的智能化程度,增强信息感知、分析、处理的能力。

 政府 银行网点从提高服务效率到增强营销、智能化、无人化方向演进,智慧网点改造加快。

 金融 勘探开发可视化、智能化管线、智能加油站将成为下一个建设热点。

 中央到地方行业标准,推进教育智能化,智慧教育示范区落地,推动普教联网快速普及。

2. AI技术发展需要面向智能摄像机的图像质量评价标准

为什么需要图像质量评价标准

随着近年来AI技术的迅速发展,安防行业已经从传统的面向给人看,发展到给人看和给机器看并重的阶段。当前的技术标准, 并不能反映安防新技术的发展和智能化能力。


摄像机从面向人眼看,到面向机器视觉的各种识别任务,机器识别的内容对象更广泛,如:人体、骑行人和车辆等。为了提 升识别准确率,AI算法对视频的图像质量要求高。



AI算法场景


全场景&全天候覆盖 :新智能应用对于夜晚低照全彩的诉求越来越高,如ReID行人重识别对于颜色及步态细节等的诉求, 全天候全彩成为产业技术趋势。红外多光谱技术的发展使得摄像机有更优的低照性能且对环境友好。

业界AI和图像增强技术的快速发展,通过全局及局部优化手段提升图像质量,例如AI降噪。针对车牌等目标重点优化图像质量, 给产业带来了蓬勃的发展生机。如何完整、客观的评价图像质量也成为业界普遍面临的问题和挑战。