智能手机、平板电脑、可穿戴设备和PC的普及化应用，加上通信网络的升级，让每一个人都成为了图像视频采集者。

而这些视频信息还仅仅是互联网与移动互联网产生的非结构化数据，如果算上非结构化数据来源的大头——负责城市安全与公共管理的视频监控摄像机，这些视频数据将会无法量化。

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以某一个城市南京路为例，整条街道有45个摄像头，其中有35个是1080P高清摄像机。一个高清摄像头一秒钟产生0.5MB大小的视频，一分钟为30MB，一小时为1800MB;如果算上一条街，一小时35个 高清摄像头将有63000MB大小的视频。

如果是一个城市6000个高清摄像机，一小时的视频大小将有10800000MB。而安防行业通常便是24小时运作，一天算下来，一个城市将有247TB的视频数据，一个月7416TB，而这仅仅是一个城市的数据量……

人工智能的软肋

与文字、声音相比，视频承载了更丰富的信息量。要在短时间内读懂读全视频里的信息量，对人来说不是件容易的事。

机器没有人类的大脑，没有洞察力，但与人相比，它有强大的计算能力，如果用视频科技的力量激活机器的神经，让每一个摄像机都能识别出监控画面中的内容，并通过后台的云计算和大数据分析，来做出思考和判断，并在此基础上采取行动，我们就能够真正的让镜头代替人类去观察世界。

如今，越来越多的行业开始关注智能视频分析的应用，如公安、金融、监管、交通、零售行业等。他们希望通过智能视频分析技术，来解决对庞大的 视频数据的查询与分析效率。

现在也有越来越多的国际顶级研究机构和学者在智能视频分析领域大力投入，由此不断涌现出性能更优秀的算法，不断提高产品中视觉分析技术的性能。

智能视频技术的发展

智能视频分析技术正式进入国内安防市场，基本上是以后端服务器智能为主，由于成本太高，因此只能开展小规模的应用，无法真正成为大数据的基础。

在2008年左右，智能逐渐的前端化，率先在智能交通摄像机中实现。几年过去，前端的智能应用逐渐五花八门。到了2012年，以安防报警为主的摄像机出现在人们的视野之内，但这些摄像机并非真正意义上的智能摄像机，也无法打开前端视频监控与后端大数据之间的隔阂。

2014年10月，具备识别、思考、描述三个典型特征的感知型摄像机出现了，它能基于视频的 智能分析，识别出监控画面中的内容，用语言与图片进行描述，然后送入后端大数据的世界。它带来了智能识别的新方向，也真正推开了视频监控与大数据之间的隐形门。

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