隨著科技的發展， 安防技術也一直在演進中， 在網路化、高清化、智慧化成為視頻監控行業主要方向的當下， 如何讓產品更“智慧”是當今安企的重要突破口。 從2012年開始， 行業內就已經開始圍繞如何使產品、系統智慧化展開探討與研發， 引發了一波技術潮流。
今天， 小編想和各位探討下將主導2018視頻監控行業走向的幾項關鍵技術。
大資料
大資料時代的來臨， 在豐富世界形態的同時， 也帶來了許許多多的資料碎片， 為解決這些零碎資料， 大資料技術應運而生。 大資料技術是一個採集的過程， 可以統一大型資料集，
據IHS Markit 最新資料顯示， 中國在公共和私人領域共裝有 1.76 億個監控攝像頭， 每年產生數千萬PB的資料量。 視頻監控業務正是一個依靠資料說話的典型資料依賴型業務， 大資料與視頻監控業務有著天然的結合。 在大資料技術支撐下， 網路視頻監控資料存儲模型可轉向分散式的資料存儲體系， 提供高效、安全、廉價的存儲方式。 通過大資料技術實現視頻圖像模糊查詢、快速檢索、精准定位， 提高視頻監控資料的使用效率。
機器視覺
伴隨著人工智慧的高速發展， 機器視覺以它獨有的非接觸、速度快、精度高、現場抗干擾能力強等突出優點吸引了安防行業的目光。 機器視覺能有效地對資料進行“智慧化”存儲、分析以及應用，
機器視覺簡單的來說就是用機器代替人眼來做測量和判斷， 對圖像進行識別， 因此機器視覺在人臉識別、車牌識別等方面得到大量運用。 機器視覺技術由軟體和硬體的結合， 主要組成部分包括照相機、攝像頭、圖像感測器、視覺處理和通信設備。 完備的系統能捕捉任意物件的圖像， 並根據品質和安全性的不同參數來分析它們。
深度學習
深度學習雖然是人工智慧一個新的領域， 但近年來在安防行業中極為熱門， 並且與安防有著很高的契合度。 究其原因主要是因為深度學習的關鍵要素是資料， 而安防行業中視頻監控資料占資料總量60%以上。
深度學習主要研究領域在語音辨識和視覺分析， 而且深度學習有很強的塑造性， 可以應用到各個方向， 在不同的領域做出不同的技術創新。 隨著監控攝像頭的全面覆蓋及大量視頻資料的積累， 一些大型專案的終端使用者（如公安、交警）， 正在迫切尋找新的視頻分析解決方案來重新解讀這些資料， 獲取新的價值。 深度學習演算法的出現正好解決了海量資料與人力短缺之間的矛盾， 有效提高識別準確率， 直接建立從資料到目標模型的映射,不再需要人工選擇或創建特徵集來描述目標。
雲邊結合
對於雲計算我們已經不再陌生， 邊緣計算也正以破竹之勢迅速發展。 技術定義來說， 邊緣計算是在靠近物或資料來源頭的網路邊緣側，
當前雲計算是一種集中式中心化的雲， 但隨著IT基礎設施逐漸雲化， 大視頻、物聯網逐漸興起， 集中式中心化雲將不能適應低延遲、大頻寬等要求， 這時候就需要向“中心化”的雲發展。 由此看來， 雲邊融合是必然趨勢。 雲邊結合是將智慧演算法前置， 通過邊緣計算， 將人臉識別等應用的抓圖的壓力分攤到前端， 解放中心的計算資源。
結語：從類比監控到數位監控， 從存儲硬碟到雲端， 從人眼校對到智慧分析， 視頻監控行業正朝更加智慧化方向蓬勃發展。 無論從產業的發展角度， 還是技術的發展角度， 視頻監控行業都將會有更廣闊的市場和更大的發展空間。