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监控知识

202 北京网络布线公司安全技术发展趋势

作者:亿杰监控安装点击: 发布时间:2020-11-30

北京网络布线与视频分析检索

在视频即服务解决方案中,用户可以定期支付基于云连接的视频监控服务。灵活的存储方法可以帮助用户保存数据。过去,这种模式不仅受到带宽和信息技术专业知识的限制,而且客户意愿也不高。随着安装的摄像机数量的增加,这意味着潜在用户的数量正在增加。许多企业根据当前趋势推出了新的服务和商业模式。

照相机的应用不再仅仅是安全预防措施。越来越多的摄像机会提前采取预防措施,根据目标物体的行为来预测可能发生的事件。随着摄像机数量的增加,数据也呈现出巨大的增长,这意味着在管理这些视频数据时,需要一个更好的分析和搜索平台,能够突出摄像机捕捉到的关键信息,如根据关键信息进行搜索,如目标大小、颜色、速度、时间等。可以有效提高业务效率。

评论:这两个概念都是为了国内安全而引入的,但它们在中国的发展形成了鲜明的对比。近年来,很少有人谈论前者。其核心模式运营平台需要雄厚的资金基础,在中国的发展并不尽如人意。后者近年来,中国制造商在技术和解决方案方面处于国际领先地位。除了传统的巨头之外,华为安全、苏州科达、紫光华智等优秀的智能安防厂商也在中国崛起,引领着智能安防的发展。

5G改善监控视频体验

2020年将是5G技术的重要一年。作为这项技术最大的潜在应用市场,中国已于2019年11月正式启动商用5G,预计明年将有助于推动安防行业的发展。

目前,5G应用场景可分为以下三类:

北京证券公司:移动宽带的提升,顾名思义,就是针对高流量的移动宽带服务。给人们带来的最直观的感觉是网络速度翻倍。例如,4K视频在线观看很容易实现,最高速度可达10千兆位/秒;

超高可靠性和超低时延通信,如无人服务(3G响应为500毫秒,4G为50毫秒,5G需要0.5毫秒),这对于安防行业也很重要,因此其低时延在行业中普遍受到青睐。

MMTC:大连接入物联网,瞄准大规模物联网业务,促进垂直产业融合。5G的低功耗大连连接和低延迟、高可靠性场景主要用于物联网服务。作为新扩展的5G场景,它致力于解决传统移动通信不能很好地支持地面对象联网和垂直行业应用的问题。低功耗大连接场景主要面向智能城市、环境监测、智能农业、森林防火等以传感和数据采集为目标的应用场景,具有数据包小、低功耗、大规模连接等特点。这些终端分布广泛,数量众多,这不仅要求网络具备1000多亿条连接的支持能力,满足100万条/km2的连接密度指标要求,还保证了终端超低功耗和超低成本。

对于监控行业来说,eMBB可以增强和拓展视频监控的应用空间。因此,5G eMBB比前一代技术更适合视频应用。它可以满足视频监控和录像的高带宽要求。预计最初采用5G监控方案的应用场景可能是临时或移动视频监控场景,如建筑工地、音乐会、展览等。这些场景只需要在活动或工作时间引入监控设备,有线连接不仅麻烦而且昂贵。

简而言之,5G可以很好地满足高分辨率相机(4K或以上)的带宽要求,具有出色的技术优势。预计更具成本效益的相机芯片模块,如专用片上系统(SoC),也将减轻中央服务器的人工智能负载

5G的低延迟可以显著增强云对另一端的响应能力。一旦5G网络覆盖成熟,可以通过实现更大容量的数据传输管道,扩大视频的应用范围,增强事件响应和态势感知能力,从而使城市的公共安全运行管理更加便捷高效。

除了城市公共安全,5G还可以帮助远程医疗和远程机器人着陆等应用。可以肯定的是,5G将促进视频的新发展,让城市变得更安全、更明智。然而,同样值得注意的是,5G应用仍然存在许多挑战,例如组件成本、网络覆盖范围和设备可用性。

点评:人工智能融入安防行业开启了智能安防的序幕。2020年5G时代的到来将进一步解决行业中的传输问题。根据华为5G白皮书,5G将在业务覆盖、感知和应用、防控能力等方面给安防行业带来深刻变化,将安防行业推向大安全时代。

视频伪造的深度令人不安。

IHS最近发布报告称,全球安装的视频监控摄像机数量已达到7.7亿台(2019年),视频已成为最常见的事件证据形式。基于“眼见为实共识”,视频监控视频作为证据具有很强的说服力。然而,随着人工智能和深入学习技术的进步,人们篡改和伪造视频变得更加容易。

例如,通过将一个人拼接到不相关的视频场景中,人们可以很快混淆真假。目前,人们称这项技术为“深度伪造”。世界上有许多真实的案例。在社交媒体平台的帮助下,这项技术得到了广泛的传播,而篡改事实的效果令人恐惧和不安。

许多科技公司已经开始研究如何处理深度伪造。视频监控公司也在积极扮演这一角色。基于熟练的网络安全、摄像技术、数据保护机制等关键因素,他们进一步加强了产品和解决方案的安全性。解决深度伪造威胁的另一个重要方法是规范视频证据的数字监管链,从摄像头采集到视频管理软件,再到证据管理软件,建立安全规范的保护机制。其中,区块链被认为是该方法的关键技术,它通过创新保存和维护方法来保证数字和实物证据的安全。

作为评论:全球打击假货的斗争已经开始。去年,美国国防部高级研究计划局媒体取证项目的成员测试了一个原型系统,该系统可以通过寻找非自然闪光等线索来自动检测人工智能生成的视频。Truepic在7月筹集了800万美元,并试图使用深度假货的“检测即服务”商业模式。2019年12月,脸谱网与人工智能、微软和学者合作,联合发起了深假检测挑战,将提供数百万美元的赠款和奖励,以刺激深假检测系统的发展。

然而,从悲观的角度来看,企业用户的信息技术系统和网络威胁在未来将面临更高层次的挑战。因此,在网络安全方面还有很长的路要走,新的商机也将被激发出来。

从物联网到智能交通

2020年,越来越多的人提到了人工智能,这是一个结合了人工智能和物联网的新术语。AIoT主要是描述人工智能技术在云端涌入物联网设备和大型物联网设备的智能能力。AIoT的本质是通过各种传感器收集多种数据。

在新时代,大量的智能摄像机和AIoT设备相互连接或结合,使视频的应用不再局限于安全防范,如视频和火灾探测器的集成,视频和门禁系统的结合,视频和温湿度传感器的结合。因此,多功能视频应用解决方案开始不断涌现。

在城市公共安全建设中,通过阿里、华为和新华三大城市管理平台,AIoT的概念已经被公众所认可。随着边缘计算的发展,AIoT也开始扎根于细分领域,如智能零售、智能公园、智能停车场和智能校园。作为一个新市场

评论:许多新面孔出现在知识物理联盟时代。无论他们是想通过将硬件产品与算法和软件系统相结合来形成一个整体解决方案,还是以技术创新为突破口,他们都在将人工智能推向行业的前沿。未来,随着行业界限的消失,新的跨国巨头也可能高调进入该行业。

寻找更具成本效益的边缘分析方案

在过去的一年里,边缘的发展呈现出积极的趋势。自2016年推出支持深度学习加速的摄像头以来,监控制造商在选择DLA芯片时只有英伟达泰格拉(NVIDIA Tegra)和英特尔(Movidius Myriad)。然而,当智能相机开始大规模生产时,相对较高的价格和功耗阻碍了DLA相机的市场增长。

IHS Markit预测,网络摄像头中的SOC将持续集成DLA子系统并改善嵌入式视觉分析,从而消除图形处理或DLA协处理器的额外功耗需求。在当前的行业中,许多企业都在研究和开发低功耗、紧凑设计的专用片上系统,以加强摄像头的时钟嵌入式视频分析。这些高性价比的产品无疑将加速智能相机的普及。

例如,安巴、海斯、高通、英特尔、昔兰尼、寒武纪、田芸李飞等。一个接一个地积极布局市场。

点评:新的行业人工智能核心将在前端实现飞速增长的计算能力,使摄像机和其他设备具备独立学习的智能能力,打破传统应用的局限,为感知一切建立一个智能入口。为了满足智能安全时代的现场需求,为了克服硬件设计的快速发展和上层应用的集成带来的挑战,国内外制造商都在秘密地争夺“核心”。

视频监控云?

视频监控的云趋势正在增加,但这并不意味着模式的改变,因为云的发展还没有达到行业标准。对于用户来说,云的一些优势受到了他们的青睐。目前,基于云的异地管理和存储最适合于小型通道计数系统或多站点少通道系统。在其他使用云的系统中,混合是最典型的方法。

当然,这并不意味着所有视频监控管理和存储都必须转移到公共云或私有云。用户更多地取决于视频数据的敏感性和部署云基础设施的成本。值得注意的是,越来越多的视频监控系统已经由用户的IT部门负责,因此在符合IT云战略的组织中,将尽可能多的系统迁移到云将是首选。但是,如果成本太高,IT部门也会选择其他方式,如大力推广超融合基础设施(HCI)以实现“云的本地部署”。人机交互的概念是将信息技术基础设施的三个主要组成部分(计算、存储和网络)结合起来,并使用软件将它们作为灵活的资源进行虚拟化和管理。

今年早些时候,IBM斥资340亿美元收购了红帽(RedHat)(提供开放资源软件解决方案,其软件主要为客户提供高性能、可扩展、灵活、可靠、安全和稳定的技术,以满足企业所需的信息技术基础设施),正是因为它在混合云方面的优势。与信息技术市场相比,这些技术在安全领域的采用速度较慢。然而,随着安全系统的增加,这些信息技术将不可避免地覆盖视频监控的基础设施,改变传统的安全性。

点评:近年来,安全厂商和用户越来越意识到,只有基础设施的云化才容易导致“云烟囱”现象(独立软件、专有资源、个性化界面和不同的调用方法)。整个云架构在业界被提及的次数越来越多。随着探索的深入,新的云建筑的轮廓越来越清晰。


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