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　　尽管视频监控系统几十年来一直是公共和安全部门不可或缺的一部分，但在这些行业之外，人们对它们也有着浓厚的兴趣。这种兴趣主要是由于全球*率和安全威胁的增加，推动了视频监控市场的持续增长。
 

　　据Mordor Intelligence最近的一份报告显示，2016年视频监控市场价值为299.8亿美元，预计到 2022年将达到721.9亿美元。这一市场潜力还受到IT技术的最新进展的推动——提高智能、视频监控解决方案的可扩展性和准确性。是什么驱动了视频监控的主要技术趋势？
 

　　1、具有智能感知能力的视频数据收集
 

　　信号处理的最新进展促进了智能视频监控系统的发展，尤其是可以灵活调整视频数据收集速率的系统。尤其是，每当检测到安全事件指标时，就会提高数据收集率，以便为更准确和可信的分析提供更丰富的信息。
 

　　2、大数据基础设施
 

　　最先进的大数据基础设施为存储和访问视频数据开辟了新的视野，这些数据4个重要特性：容量、速度、多样性和真实性。 尤其是，从多个摄像头收集大量数据，包括具有高摄取率的视频流数据，比传统方式容易得多。大数据系统提供了无缝创建和高效实施、易于扩展的视频监控架构的方式。
 

　　3、视频数据流系统
 

　　在过去的几年中，出现了许多流媒体视频系统。后者提供视频流管理和视频流分析的功能，同时是之前讨论的大数据系统的重要组成部分。
 

　　4、预测分析和人工智能 (AI)
 

　　2016 年和 2017 年是人工智能历史上的重要年份，因为出现了颠覆性的深度学习方法，例如Google的 Alpha AI 引擎所采用的方法。深度神经网络的进化可以直接用于视频监控系统，赋予它们非凡的智能并实现更有效的监控过程。 例如，人工智能可以启用预测分析，这使安保人员能够预测安防事件并主动响应。
 

　　5、无人机和物联网 (IoT)
 

　　物联网设备和智能对象与视频监控系统的融合，也是提供下一代安防和监控功能的关键。在这个方向上，如今部署了无人驾驶飞行器 (UAV)(即无人机)，以提供基于传统固定摄像机几乎不可能实现的视频监控多功能性。
 

　　6、整合物理和网络安全
 

　　工业资产和流程的持续数字化转型正逐渐导致物理和网络安全措施的融合。视频监控系统在这种融合中发挥着关键作用，因为它们代表了可用于监控物理区域的 IT 基础设施。 因此，它们可以灵活地与其他网络安全系统集成，以实现安防和监控的整体和集成方法。
 

　　7、构建视频监控系统
 

　　上述技术为智能视频监控系统的开发、部署和运营开辟了新视野。但是，视频监控的开发人员和部署人员需要集成并充分利用这些技术的功能。为此，为视频监控基础设施设计和实施适当的架构非常重要。
 

　　现代视频监控系统架构遵循边缘+云计算方式，以更接近现场处理视频信息。这使他们能够节省带宽并执行实时安防监控。摄像头部署在网络边缘，作为能够采集和处理视频帧的边缘节点的一部分。边缘节点还能够通过基于识别的调整帧速率来实现数据收集智能。此外，它们连接到云基础设施，在那里连接、查看和分析来自多个摄像头的信息，并进行智能分析。
 

　　边缘/云计算架构也是支持视频监控与现有技术融合的理想选择。物联网无人机需要与适当的边缘节点集成，作为移动边缘计算架构的一部分。实时流分析必须在边缘执行，而不是在视频监控部署的云端中执行。深度学习功能可以部署在边缘和云端。
 

　　边缘的深度神经网络可以支持实时提取复杂的安全模式。同时，只有通过在云端部署深度学习，才能提取许多边缘节点(例如，城市范围的部署)覆盖的大区域的安全模式和信息。一般来说，决定某些功能应该放在云端还是边缘是非常具有挑战性的。相关决策通常与权衡的解决有关(例如，某些监控功能的处理速度与处理精度)。
 

　　视频监控系统可以从多个硬件供应商的开放架构中受益。这是因为监控解决方案可以包含不同的视频采集设备和模式(例如，高清摄像头、有线和无线摄像头、无人机/UAV 中的摄像头等)。开放式架构可以提供灵活性、部署简易性和技术生命周期。最近，行业人员正在努力为边缘+云计算引入基于标准的开放架构，以将视频监控作为云计算的主要用途之一。
 

　　面临的挑战以及如何部署
 

　　除了适当的边缘计算架构规范之外，视频监控系统部署者还必须应对其他挑战。这些挑战之一涉及保护隐私和遵守数据保护法规。事实上，监控传感器的部署受有关隐私和数据保护的法律和指令的约束，这有时会对部署的性质和规模施加限制。同样，无人机的使用也应符合相关规定。
 

　　另一个挑战涉及解决方案的自动化水平。虽然自动化通常需要在没有额外人力资源的情况下覆盖和监控更广泛的领域，但人工审查和干预仍然是整体解决方案可靠性的关键。
 

　　此外，另一个挑战可能源于视频监控系统的网络物理性质的新威胁有关。物理攻击可能伴随着对视频监控基础设施的网络攻击，作为损害后者检测物理安全事件能力的一种手段。
 

　　另一个挑战涉及数据驱动智能的实施(即作为预测分析和人工智能的一部分)，这需要大量数据以及几乎无法采集的安全事件。尽管出现了具有边缘人工智能产品和服务的创新初创公司，但边缘人工智能(例如，轻量级和高效的深度神经网络)仍处于起步阶段。
 

　　为了应对这些挑战，视频监控解决方案的开发者和部署者需要更好地遵守标准和法规，同时采用渐进/分阶段部署方法。
 

　　后者应该能够实现从手动(即人工操作员介导的系统)到基于人工智能的全自动视觉监控的平稳过渡。还需要逐步部署数据驱动的智能，从简单的规则开始，转向更复杂的机器学习技术，以检测更复杂的非对称攻击模式。
 

　　另一个最佳实践是部署可以同时容纳未来和传统监控传感器的开放式架构，以此作为利用最物有所值的先进功能的一种手段。总体而言，现代视频监控解决方案非常具有创新性，因为它们可以包含领先的 IT 和网络技术。