智能前端的定义
“智能前端”是指具有视频分析功能的前端摄像机，但当前业界绝大部分的智能前端还停留在把简单视频分析算法集成到前端设备的阶段，这样的智能前端由于硬件性能上的限制，且在实际使用上智能分析结果易受环境干扰，准确率不高，给人“智能不智”的感觉。
对此，宇视认为，对智能前端的定义不仅包括软件算法上要智能，同时对硬件性能也相应有较高的要求，通过软硬结合的智能才是一个合格的智能前端产品。以夜间视频监控为例，普通的智能前端在无额外补光的情况下基本无法看清目标，给基于图像的智能分析造成很大的困难，夜间基本处于不可用状态。但现在随着星光级成像技术的加入，如宇视推出的超感星光级智能相机，在无额外补光的夜间环境，仅仅借助路灯等环境补光目标就能清晰成像，使得夜间智能的可用性大大提高。
智能前端目前的发展现状
智能前端化是智能化监控发展的必然趋势，当前智能前端已广泛应用于交通、司法、金融、楼宇、园区等领域，大有无智能不监控的架势。智能前端相比于传统的后端智能具有低成本、易安装、易维护等优势，因此市场对智能前端的需求也越来越强烈。
伴随着智能家居和安防民用市场的打开，智能前端也越来越多的应用到细分的行业领域，但提供的功能相对简单，主要是移动侦测以及绊线类，业务也主要集中在报警和省存储空间上。但民用的智能还有很多，相信随着这个市场的铺开，也会慢慢增加上去。
随着视频数据的爆炸式增长，智能的需求越来越多，现今的智能已经和大数据、云计算和云存储密不可分，智能化已经不仅仅是本身算法提升的问题，而是一个涵盖了算法、数据和业务的综合体。云计算和云存储是智能化的载体，一个提供计算资源，一个提供存储资源，大数据则是智能化精度进一步提升的利器，通过数据的分析挖掘和深度利用，使智能越来越准确。
安防智能化发展的障碍
尽管智能化是目前众安防厂商大力推崇的趋势，但安防智能化在现阶段的发展过程中依旧存在一些问题，主要有以下几点：
首先，智能化产品有“看天吃饭”的特点，容易受异常天气、光线、摄像机角度等的影响;其次，当前海量视频在做智能分析时，需要大量的运算资源，但目前很多智能产品性能有限，且不支持集群，没有形成智能的计算云;第三，在资源利用方面，由于数据碎片化严重，智能分析的结果得不到很好地传递和保存，没有形成统一有效地管理，且后期海量数据利用率不高，没有进一步深入挖掘这些数据的价值。
最后在产品技术研发方面，智能摄像机主要的问题还是运算资源的问题，运算资源不足会导致复杂的智能无法在前端落地;如果把运算资源不足的问题解决了，相信会有更多的算法在上面运行。
针对以上提及的一些安防智能化发展过程中的问题，宇视认为，在克服外界环境干扰问题上，可以引进星光级成像、4K分辨率等新技术的应用，新算法和新芯片地引入以便进一步提升智能监控产品对多种场景(环境、天气)的适应性及检测准确率。对于目前很多智能产品还没有支持集群的问题，厂商可以在以后的产品研发过程中，将后端拉通，形成支持各种智能算法的综合云计算平台，使系统能灵活调度，最大化地利用各种设备、各种芯片的计算资源;在数据的深度利用方面，可以搭建一个智能云存储平台，把海量智能元数据存储下来，再通过智能大数据平台做进一步的深度分析和挖掘。
构造智能化安防大系统
智能化是把算法、数据、业务等融合于一体的前后端拉通的综合解决方案。在对智能需求比较迫切的行业譬如公安、司法、交通、楼宇、园区等领域，针对不同领域用户的不同需求，加强前端对海量视频和图像检索分析的处理功能，实现提早预防和报警等。全面的构建一套智能化安防大系统，需要联动智能前后端及相关智能配件，搭配安防云存储、大数据及云计算平台，将整个系统的智能资源拉通利用。
未来智能前端必定从处理芯片、智能算法、光学器件等多方面进行提升，提供更加清晰的图像，更低的码率，更高效准确的智能检测结果。在泛智能化时代，比“智能”更“智能”是安防智能化发展趋势所向!
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作者：汪琴丽
