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　　一、為什么安防會(huì)從IT轉(zhuǎn)入DT？
 
　　中國安防行業(yè)歷經(jīng)2003年至2013年近十年的飛速發(fā)展，基礎(chǔ)設(shè)施已比較健全，包括前端海量的標(biāo)清、高清監(jiān)控?cái)z像機(jī)，后端大規(guī)模的視頻存儲(chǔ)系統(tǒng)，基于視頻可視化應(yīng)用的系統(tǒng)遍地開花，為城市治安環(huán)境及個(gè)人生活提供了可靠的安全保障。但這十年的發(fā)展，攝像機(jī)從標(biāo)清到高清，從獨(dú)立到聯(lián)網(wǎng)，其使用方式并沒有發(fā)生明顯變化，還是以事后倒查錄像查找線索為主，需要人員快速查看和分析判斷，效益低下。轟動(dòng)一時(shí)的周克華案，其視頻就耗費(fèi)了上千警力進(jìn)行研判分析。用戶希望他們幾年來建設(shè)的大規(guī)模視頻監(jiān)控系統(tǒng)能發(fā)揮更大的效能，而不是一堆被周期性循環(huán)覆蓋的視頻錄像記錄。用戶的新需求，推動(dòng)了安防行業(yè)向DT領(lǐng)域進(jìn)行探索，通過利用最近幾年深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展成果，開展視頻內(nèi)容的結(jié)構(gòu)化，累積海量數(shù)據(jù)，并借用互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析思路，發(fā)展安防行業(yè)獨(dú)有的數(shù)據(jù)分析能力，這預(yù)示著安防行業(yè)開始從IT時(shí)代轉(zhuǎn)入DT時(shí)代。

二、進(jìn)入安防DT時(shí)代，用戶的使用習(xí)慣發(fā)生了什么變化？
 
　　在安防IT時(shí)代，當(dāng)發(fā)生事件時(shí)，用戶直接想到的是確認(rèn)時(shí)間、地點(diǎn)，查看事件周邊的視頻錄像，通過快速回放發(fā)現(xiàn)事件線索或前因后果。而進(jìn)入安防DT時(shí)代，用戶可以逐步減少倒查錄像的時(shí)間，先通過線索快速查找相似特征，如車輛、人臉等，再根據(jù)匹配到的信息去查看對(duì)應(yīng)的短視頻，縮短了時(shí)間，提升了效率。還可以通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，掌握整體態(tài)勢，根據(jù)區(qū)域的態(tài)勢特點(diǎn)合理安排人員及資源。用戶由被動(dòng)變主動(dòng)，不再局限于事后追查，已能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警及事前預(yù)警，增加了對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的防范時(shí)間。
 
　　三、視頻結(jié)構(gòu)化是基礎(chǔ)
 
　　從安防IT時(shí)代跨入安防DT時(shí)代，有個(gè)關(guān)鍵的變化，那就是視頻被結(jié)構(gòu)化了。原始的視頻錄像雖然忠實(shí)地記錄了監(jiān)控場景的信息，但這信息太豐富了，難以利用機(jī)器進(jìn)行快速計(jì)算。用戶對(duì)監(jiān)控場景的信息其實(shí)并不要求面面俱到，其主要的關(guān)注對(duì)象還是人、車、物、行為這四項(xiàng)，從用戶的需求出發(fā)，我們利用機(jī)器視覺技術(shù)，將視頻中的關(guān)鍵特征提取出來，對(duì)車輛可結(jié)構(gòu)化出車牌、車型、品牌等信息，對(duì)人員可結(jié)構(gòu)化出性別、年齡段、是否戴眼鏡等信息，對(duì)物品可結(jié)構(gòu)化出種類、形狀等信息，行為則有跑動(dòng)、聚集等。將這些結(jié)構(gòu)化信息進(jìn)行存儲(chǔ)，記錄采集的時(shí)間、地點(diǎn)、抓拍照片、圖像特征，為后續(xù)查詢、分析應(yīng)用累積數(shù)據(jù)資源。視頻結(jié)構(gòu)化是安防DT時(shí)代的基礎(chǔ)，通過視頻結(jié)構(gòu)化才能把非結(jié)構(gòu)化的視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可分析的特征數(shù)據(jù)，才能為數(shù)據(jù)應(yīng)用提供多種可能。
 
　　視頻結(jié)構(gòu)化的實(shí)用，其實(shí)得益于安防行業(yè)這幾年深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展。其最有影響力的突破發(fā)生在2012年，海康威視贏得ImageNet圖像分類比賽的冠軍小組采用的就是深度學(xué)習(xí)方法，比排名第2采用傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺方法、手工設(shè)計(jì)特征的團(tuán)隊(duì)，在準(zhǔn)確率方面超過10%以上，引發(fā)了深度學(xué)習(xí)的熱潮。這之后，各種訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)、訓(xùn)練方法如雨后春筍般冒出，并隨著GPU芯片的性能提升以及海量樣本數(shù)據(jù)的增加，使得目標(biāo)檢測和跟蹤、對(duì)象識(shí)別等算法快速成熟，準(zhǔn)確率提升到可實(shí)用階段。海康威視也在嘗到技術(shù)飛速演化帶來的豐碩成果后，于2015年年初成立海康威視研究院，進(jìn)一步加碼深度學(xué)習(xí)技術(shù)，利用技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新，并在2015年底推出第一代“獵鷹”產(chǎn)品，基于GPU異構(gòu)集群開展大規(guī)模視頻結(jié)構(gòu)化，探索安防DT之路。
 
　　利用“獵鷹”后端產(chǎn)品開展大規(guī)模并行分析，相比傳統(tǒng)服務(wù)器堆疊，節(jié)約了機(jī)房空間，能效比更高，而其承載的深度學(xué)習(xí)算法也比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺算法速度更快，準(zhǔn)確性更高。對(duì)于目前大規(guī)模聯(lián)網(wǎng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)，“獵鷹”只要完成對(duì)接，就能源源不斷地將實(shí)時(shí)視頻轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
 
　　四、從后端到前端
 
　　利用后端進(jìn)行大規(guī)模視頻結(jié)構(gòu)化，在短期來看是可行的，但從長期來看，投入產(chǎn)出比較低，用戶投入巨大。隨著技術(shù)的成熟，帶GPU或?qū)Ｓ行酒那岸藬z像機(jī)將分擔(dān)掉主要的智能分析功能，成本逐步下降，這滿足了用戶大規(guī)模視頻結(jié)構(gòu)化的成本效率期望。不具備前端智能化能力的攝像機(jī)廠商，市場會(huì)進(jìn)一步縮小。平臺(tái)廠商進(jìn)一步整合，只留少數(shù)自有知識(shí)產(chǎn)權(quán)、技術(shù)能力強(qiáng)的企業(yè)。而基于平臺(tái)、數(shù)據(jù)的第三方應(yīng)用開發(fā)者會(huì)進(jìn)一步繁榮，針對(duì)用戶需求開展有針對(duì)性的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。就以?？低晛碚f，2015年底推出了后端產(chǎn)品“獵鷹”，隨著安防DT時(shí)代的發(fā)展，在2016年10月份推出前端產(chǎn)品深眸系列智能攝像機(jī)，實(shí)現(xiàn)從后端產(chǎn)品到前端產(chǎn)品的布局。
 
　　當(dāng)然不論是前端還是后端，其對(duì)視頻進(jìn)行智能分析的目的還是為了產(chǎn)生海量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。有了數(shù)據(jù)才能進(jìn)一步加工應(yīng)用，創(chuàng)造出新的價(jià)值。
 
　　五、視頻數(shù)據(jù)的價(jià)值
 
　　從視頻中提取的特征數(shù)據(jù)有著重要的應(yīng)用價(jià)值，特別是車輛、人臉、行為。車輛方面，利用車牌信息，可以快速檢索車輛軌跡，了解車輛的通行規(guī)律。也可快速查找事件發(fā)生區(qū)域附近的車輛信息，逐步排查可疑線索。對(duì)于無牌車輛或頻繁換牌車輛，以車搜車技術(shù)還能就車輛外觀快速查找相似車輛進(jìn)行線索追蹤。截止到2016年底，全國機(jī)動(dòng)車保有量達(dá)2.9億輛，私家車總量達(dá)1.46億輛，平均每百戶家庭擁有36輛。如此龐大的機(jī)動(dòng)車群體，其每天通行產(chǎn)生海量的軌跡數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)開展全樣本分析，將給用戶呈現(xiàn)非常有意義的信息，幫助用戶洞察規(guī)律。