機器視覺技術，開啟安防新時代
近年來，人工智能備受關注，機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支，也受到業內人士的高度關注，人們希望機器擁有了視覺后可以在某些應用中完成人類不可能完成的工作。機器視覺產業發展迅速，在多個領域全面開花，其中在安防領域的應用值得關注。
網絡化、高清化、智能化是安防的主要發展方向，目前，市場上的視頻監控產品已經基本實現了網絡化和高清化，因此智能化將是下一次革新的目標。機器視覺中的目標識別、目標追蹤、雙目技術、多球機跟蹤聯動技術應用為安防行業帶來了新的改變。如果說攝像頭是眼睛，智能分析系統是大腦，那么分析系統借助處理器的計算能力，能夠對海量數據進行處理，獲取人們需要的信息。但機器視覺出現后，就打破了原有的規則，其與圖像處理技術的結合，能夠設計出實時監控系統，該系統在監控錄像的同時就可以通過機器視覺技術，增加視頻變化檢測和自動錄像功能，能夠同時做出識別場景、發出警報等功能，這就大大節省了工作時間和效率。
機器視覺在人臉識別、車牌識別等方面得到大量運用。以智能交通行業為例，機器視覺具有低成本、穩定性強、準確性高、應用范圍廣等優點，目前已在國內外告訴公路和公路的交通監控系統中得到了廣泛的應用，具體體現在車牌識別、車身顏色識別、車型識別、違章識別、車流量統計、流量控制等。
基于用戶使用條件限制，當前安防發展的技術拐點在基于深度學習的機器視覺技術，帶動視頻結構化、大數據、云存儲的融合，構建以“視圖庫”為代表的安防新智慧服務，機器視覺形成了智能視頻分析的閉環，從特征提取到應用都極大提升了智能安防行業應用，是智慧安防2.0。一場由機器視覺引發的智慧安防風暴已經吹響全球，并在迅速蔓延中，將改變智慧安防格局。
此外，在智能視頻分析的應用領域中，最為重要的是智能視頻監控和智能視頻檢索技術。兩者的應用技術相近，主要區別在于：智能視頻監控是對當時采集的視頻進行實時處理，當發現危險事件或者可疑分子以及每個感興趣目標的信息，然后使用者可以對關心的事件進行選擇或者對關心的目標屬性進行定義，系統能夠快速查找到用戶關心的事件或目標。
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