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    監控工程商創通寶科技闡述智能分析技術“前置”與“后置”各有怎樣的優勢？

        后端智能實現方式是由普通攝像機采集視頻信號，由后臺進行存儲，再通過后端智能服務器進行分析，最終將分析結果返送至存儲設備中。這種部署方案的最大問題是帶寬受到制約，后端分析需要大量占用帶寬傳遞數據，從而使得后端分析出現延時甚至數據的丟失，影響運算結果；同時后端智能分析設備的動用量相當大，成本很高。但是，由于后端模式可以方便排除故障，可以有效地解決存儲容量的壓力。同時采用后端方式，可以節省很大一批模擬攝像機轉數字攝像機的成本投入，而只需要對服務器進行智能化升級即可，選擇后端明顯具有極高的成本優勢。

        而將智能前移，在監控攝像機中就可以完成目標識別、特征描述以及圖片抓拍工作，這樣后端就節省了大量的智能分析服務器。可以說，智能前置攝像機是智能分析經濟性和規模化部署的基礎。

        當然，智能前置攝像機指的是可以執行復雜智能算法的攝像機。智能前置攝像機識別的是目標的特征，是內容，而不是簡單的告警信息，最關鍵的是可以將圖像信息生成語義描述，連同抓拍的目標快照、原始視頻一起上傳至后端。這類的前端智能可以收集海量的特征信息，在大數據平臺下可以開展一系列實戰化的應用，進而在智慧城市、智能交通等領域發揮巨大作用。它可以擔任起物聯網世界中視覺傳感器的角色，使我們不僅能從單個攝像機中識別內容做出判斷，還能從海量的監控數據中，做出深度分析和挖掘。但是，目前來講，這種智能前端攝像機技術還有待進一步成熟，才能更適應更加苛刻的監控要求。

        當然，對于已經建設完成的監控系統，如果前端采用的不是感知型攝像機，但圖像還需要進行一定的智能分析的話，一般就采用后端服務器的方式，畢竟這樣可以節約一部分成本。但是針對城市道路、交通卡口等重點場所，視頻數據較多，提取次數頻繁，所以，為了獲得更詳細的車輛特征信息，可以考慮均部署智能型前端，以方便數據隨時調用與研究。

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