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  • 平安城市项目是国家为维护社会公共安全而大力实施...然而,随着业务的拓展我们发现,在推进新型技术与现有的传统安防体系结合的过程中遇到了诸多困难,民用安防厂商鱼龙混杂、设备落后、子系统数据不共享等问题使智...

    平安城市项目是国家为维护社会公共安全而大力实施推进的城市安防工程。十年来,以视频监控系统为核心的平安城市项目已在全国范围内初步构建起覆盖公共区域、要害部位的“天网”,为我国的安防事业提供了强有力的监控武器。然而,随着业务的拓展我们发现,在推进新型技术与现有的传统安防体系结合的过程中遇到了诸多困难,民用安防厂商鱼龙混杂、设备落后、子系统数据不共享等问题使智慧城市、平安城市的发展受到了桎梏的限制。

    传统安防面临的痛点

    人口流动量大,难以监控。随着我国城镇化建设步伐的不断加快,城市人口不断膨胀,在城市中将会形成一些人流密集区域;另在一些大型会议、活动举办时期或节假日内,如杭州的G20峰会,其所在区域的人口流动量也会瞬间扩大。诸如此类,都会加剧安防工作者对人员监控的难度。

    安防设备落后。政府安全相关部门的安防设备与技术手段已不能满足其快速找出人、找到人、定位人的核心诉求;同时目前的监控系统多偏向于事后响应,缺少事前主动出击、主动预防的能力。

    视频监控厂商良莠不齐,产品质量堪忧。的确,国内安防行业有着极大的市场空间,但安防市场也同样鱼龙混杂。就安防领域中占有最大市场份额的视频监控产业来说,虽然新技术的进步让整体产业有了质的突变、市场需求也日渐凸显,但也吸引了很多不良厂商参与进来,很多供应企业根本没有自己的核心技术,只是花钱买个平台、或者贴牌一个产品就盲目跟风,造成现在市场上产品、系统质量良莠不齐,竞争混乱。

    视频资源利用率低,数据检索慢。这也是目前传统安防面临的最大困难和亟需智能化的主要原因。截止到2016年10月,我国现有的安防监控设备数量已经达到2600万台,虽然和发达国家相比每千人的覆盖率仍有较大差距,但中国的人口数量和城市规模还是决定了这些设备惊人的视频数据量。然而搭建基础的视频监控网络和基础设施并不难,难的是如何利用这些数据为安防业务提供既快又准的支持。

    目前警务处理仍是以事后取证为主,而多数公安系统运维以及资源使用方面还是偏低,视频故障丢失、视频不清晰或者是视频数量过多为办案人员侦查带来巨大障碍。显然随着海量视频数据的堆叠和系统逐步拓充,单纯依靠传统安防手段和人工识别已经无法完成快速检索工作。

    信息孤立、不对称。数据孤岛是整个智慧城市建设中都避不开的议题,在安防智能化改革中也面临着同样的问题。传统的安防体系中,各管辖区域、各平台系统之间信息不共享,也无法与公安部门的人员信息系统相对接,无论是硬件匹配还是平台架构之间都有难以填平的沟壑,在规模联网和智能化改造中复杂的异构系统架构使工程实施难度陡增。

    政策推动安防智能化

    传统安防业务举步维艰,为进一步利用现代化技术对公共安防进行掌控,两年前,发改委联合九部委共同出台了《关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》,《意见》指出,到2020年要基本实现“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的公共安全视频监控建设联网应用。

    而近日,为明确“十三五”期间公共安全科技领域的发展思路、发展目标、重点任务和政策措施,科技部也制定了《“十三五”公共安全科技创新专项规划》,指出安防领域在立体化社会治安防控中,要研究智能视觉与警务物联网应用技术。这些政策都与旷视(Face++)一直以来在安防领域的努力不谋而合。

    旷视(Face++)作中国具有代表性的人工智能企业正在推进AI技术与各个行业尤其是安防行业的融合:拥有巨大数据流量的安防行业与人工智能结合有着天然的优势,人工智能在海量样本中高效的识别能力为安防诸多业务场景的难题给出了答案。

    旷视(Face++)的智能安防解决方案

    针对传统安防向智能安防升级的痛点问题,旷视(Face++)基于深度学习和感知融合技术推出了一系列“云+端”的智能安防解决方案,以帮助安防行业实现从前端数据采集到数据分析全方位、立体化的技术与产品支持。结合不同警种在治安管理、警情研判、人员检索、数据挖掘等实战需求,旷视一方面通过“智能前端化”推动采集终端技术升级,一方面结合安防行业海量的数据资源优势对相关算法进行优化和训练,从而形成从前端到云端再到前端的智能循环运维模式。

    而针对不同安防业务场景,旷视(Face++)将智能安防解决方案细分为人像识别系列、视频结构化系列、智能硬件系列、临侦系列、视频平台系列和车辆系列。

    利用基于深度学习算法训练出来的人脸识别技术、图像识别技术与视频结构化技术,旷视(Face++)智能安防系列解决方案可实现在区域治安防控、社区治理、临时区域布控、边检、监狱、军区等不同业务场景,对目标人员的高并发高精度识别及高速建模入库;对海量视频监控数据、图像数据进行实时结构化处理,迅速检索人员和车辆信息;同时系统还支持在千万级人像低库中对目标人员的秒级响应、自动报警。

    通过深度学习算法旷视的智能安防系统能够快速地将监控设备中的非结构化数据进行结构化处理,将重点人员和犯罪分子分门别类的进行标注,并盘活平台数据、激活数百万摄像头的生命力,而产品设计上,旷视智能安防系统采用分层结构和开放式设计,能够与公安现有视频监控系统无缝集成并实现实时分析和告警。这样一来,智能化的安防手段便能够将“事后取证”向“事中告警”和“事前预警”转移,最大程度降低犯罪事件概率的发生。

    旷视(Face++)智能安防解决方案可广泛应用于视频监控、入侵告警、出入口控制、门禁、电子巡更、联网告警等主要安防领域,有效解决公安、海关、机场、铁路等政府安全相关机构对于可疑人员身份确认、实名制认证、人脸电子围栏、重点人员布控告警等实战诉求。

    某市公安采用旷视立体防控系统保障对重点区域的综合治理

    截至2016年底,旷视(Face++)已为包括合肥、无锡在内的25个省市的公安部门提供了智能安防解决方案,协助警方抓获在逃人员和犯罪嫌疑人达500余名。其中无锡警方利用旷视为其打造的智能视频侦查系统实现了3秒钟锁定嫌疑人、25分钟破案的超高效办案奇迹,某地级市公安分局通过旷视人像卡口大数据应用系统在社区、公共交通通道的布控,抓获了数名身份洗白多年的犯罪分子。

    本文转自d1net(转载)

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  • 云计算助力传统安防智慧升级

    千次阅读 2021-04-07 09:25:24
    在面临着智慧城市更大更新的需求下,传统安防需要融合新的技术来满足市场的需求,作为维护社会治安的有效手段,安防行业在近些年来结合现下大热的云计算、AI等技术进行了智慧升级。 目前,随着摄像头设备的提升,...

    智慧安防是智慧城市建设中的重要部分,被誉为智慧城市中的隐形安全网。在面临着智慧城市更大更新的需求下,传统的安防需要融合新的技术来满足市场的需求,作为维护社会治安的有效手段,安防行业在近些年来结合现下大热的云计算、AI等技术进行了智慧升级。

    目前,随着摄像头设备的提升,监控视频文件的大小也急剧增加。目前,市场上安防视频市场主流分辨率多为720P、1080P,4K、甚至8K也逐渐出现;视频监控大联网、高清甚至超清化、智能分析的联合推动,促使视频监控系统的监控点数越来越多、视频码流越来越大,存储时间则要求保持不变甚至更长,安防视频容量的单位已经从“TB”变为了“PB”。

    云计算对传统安防升级的重点体现在云存储的应用上,云存储在系统容量、性能、功能应用及智能化上,弥补了传统存储的不足。相比传统数据存储方式,云存储不仅能够解决海量数据如何安全、可靠存储;而且很好地解决了存储容量扩展与存储性能瓶颈限制这一严重问题。

    01

    高扩展性、满足海量存储需求

    云存储架构在系统扩容中,基于scale-out架构的系统扩展几乎没有瓶颈,并可在现网动态环境中实现。扩容中,系统服务不中断、不影响正常业务,系统完全可在在线环境中轻松实现动态性能扩展和容量扩容。

    02

    高性能,突破存储系统瓶颈

    云存储系统能自动将工作任务均匀分配到不同的存储服务器上,可避免因个别存储服务器工作量过大而造成性能瓶颈;同时,云存储采用的分布式存储技术,将数据分散存储在各存储节点系统中,数据提取时,各节点并发提供数据下载业务,实现数据高速下载,性能更强。

    03

    效率更高,智能化应用发展

    传统的安防存储,更多的只是解决了提供存储空间的问题。安防云存储不仅具备数据存储功能,其核心是应用与存储相结合。例如,在安防视频云存储应用中,针对视频数据长时间不中断生成以及周期覆盖等特性,开发的数据直存存储,使数据存储效率更高、链路更短、检索更快,系统长期使用性能不下降。针对安防存储应用需求,还可提供补录功能、空间管理功能、智能流存储功能、轻量级计算功能等。

     

    安防需求根据不同的应用场景,也有着不同的侧重。有孚网络的智慧安防解决方案可针对安防行业的主要应用场景,有层次、有重点地逐一解决痛点:

    1.公共交通监控:城市公共交通监控设备分布广、数据量大,存在跨地域、跨运营商等问题,有孚网络视频监控解决方案可实现对数据、存储节点的全局管理和运维,解决高网络复杂度引起的各种问题,可灵活部署,多维调度策略选取传输链路,保障传输高速可靠。

    2.楼宇小区监控:楼宇小区监控视频涉及租住户隐私,有孚网络视频监控解决方案可就近处理视频数据,对数据传输及存储进行加密保护,保护租住户隐私。

    3.工厂园区监控:工厂园区生产环境及网络环境具有较严重的不可靠性,有孚网络视频监控解决方案可依托有孚云节点就近部署存储节点,提供专网服务,脱离公网也可继续运行,稳定可靠。

    4.校园安防监控:有孚网络视频监控解决方案结合网络摄像头,通过动态环境下对人脸生物特征的获取与识别,实现人员身份核验,对异常情况进行相应分析处理与预警。

    除了对海量安防视频的存储,有孚专有云存储智慧安防视频监控解决方案还具有以下优势:

     

    云、边、端协同,打通数据存储孤岛

     

    传统的安防系统更多的是基于本地的部署方式来搭建。随着5G、物联网、工业互联网的发展, 智能安防将会涉及到云、边、端等端的设备,云边端是一个相依而生、协同运作的方式,他们并不是相互独立的个体。有孚专有云存储智慧安防视频监控解决方案将云边端能够更好的结合,让三端的数据能够更好的融合,打破传统的数据孤岛,全方位提升。

     

    传输高速,保证AI技术游刃有余

     

    随着AI技术的发展,人工智能技术在智能安防领域的应用会越来越多,这就需要能够提供更好的性能来满足计算分析的需求。安防系统监控设备的数量达数十台上百台,会产生PB级海量监控数据,因此在海量视频应用中,需要更好的性能来支持。有孚专有云存储智慧安防视频监控解决方案提供高性能的数据吞吐能力,满足AI技术对性能的需求。

     

    如今,传统存储技术已无法满足社会发展的需求,云存储在安防领域的应用将会成为必然的选择。随着5G、物联网、工业互联网的发展,云存储方案将在智慧安防中发挥重要的作用。有孚专有云存储的智慧安防解决方案能够高效解决安防视频监控发展中遇到的海量存储、数据分层、数据保护等等一系列难题。伴随着云计算产业以及大数据分析的发展,有孚网络将持续为智能安防的普及应用贡献力量。

     

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  • 安防领域,其主要特点是设备多、用户少、智能化要求高,我们需要接入多种网络环境下的多种不同协议的设备,例如摄像机IPC、网络硬盘录像机NVR、硬盘录像机DVR、GB/T28181国标设备、单兵设备、SIP协议设备等,这就...

    写在前面

    如何应对各种千变万化的音视频应用的需求场景?从取流、封装、推流、分发,各个环节经过长时间夯实,LiveQing.com 已经形成了,一条完整的音视频数据传输链路。

    在安防领域,其主要特点是设备多、用户少、智能化要求高,我们需要接入多种网络环境下的多种不同协议的设备,例如摄像机IPC、网络硬盘录像机NVR、硬盘录像机DVR、GB/T28181国标设备、单兵设备、SIP协议设备等,这就会涉及到比较多的数据传输和控制协议,例如:RTSP、RTP、Onvif、GB/T28181、SIP、国网A/B接口等,而这些传输协议的数据封装格式又会各种各样:ES、TS、PS,PES,我们需要做的是将所有的这些协议进行兼容,对上层应用系统、用户侧提供统一的接口和兼容性强的音视频输出协议,构建一套高内聚、低耦合、易扩展、接口友好的视频能力平台,让应用系统的研发人员基于视频能力平台就可以研发出各种以视频为增值服务的应用平台。

    传统安防需求分析

    在传统安防结合互联网的音视频应用领域,基本上可以拆分为以下几点:

    第一步 协议兼容

    从设备取流与数据转发协议上,我们需要涉及到:

    • RTSP取流;
    • Onvif协议控制;
    • GB/T28181协议控制;
    • 国网A/B接口控制;
    • RTMP推流;

    第二步 流封装的处理

    通过取流协议获取到音视频数据后,我们需要对各种音视频数据的封装格式和编码格式进行二次处理,统一输出:

    • RTP数据解析;
    • PS数据解析;
    • RTMP/FLV数据封装;

    第三步 流数据的分发与存储

    流媒体服务是所有视频应用最核心的部分,主要要求能够稳定、高性能、全平台分发,并且能够提供一系列的外围管理服务,包括录像、检索、回放、鉴权等:

    • 高性能分发;
    • RTMP/HLS/HTTP-FLV同步输出;
    • 录像、检索与回放;

    第四步 音视频编解码

    • 视频快照;
    • G.711/G.726/PCM转码AAC;
    • 音视频的解码与播放

    传统安防互联网化解决方案

    LiveNVR技术实现我们采用技术流程是:

    • OnvifClient进行设备的发现和设备直播流取址;
    • RTSPClient进行RTSP取流;
    • 将安防类的G.711/G.726等音频格式通过AACEncoder转码为AAC格式;
    • PUSH对音视频流进行校正和推流到LiveQing流媒体服务器;
    • LiveQing流媒体服务器进行RTMP/HTTP-FLV/HLS同步输出,兼容所有终端;
    • 外围根据用户的接口请求控制拉流->推流->转发的节奏;
    • 各个流转节点同步会做一些快照、错误码的记录和对外输出;

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    安防流媒体互联直播-QQ交流群:615081503

    国标GB28181无插件LiveGBS-QQ交流群:947137753

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  • 他们认为,在人才缺乏期内,AI创业公司通过单一算法优势获取了机会+订单,但本质上并未对传统安防厂商产生大的影响。安防行业是一个需要深度了解客户需求、了解整个销售体系、产品体系、方案的行业,想要攻破绝非易...

    他们认为,在人才缺乏期内,AI创业公司通过单一算法优势获取了机会+订单,但本质上并未对传统安防厂商产生大的影响。安防行业是一个需要深度了解客户需求、了解整个销售体系、产品体系、方案的行业,想要攻破绝非易事。对此,各家AI初创公司也给出回应并对于传统安防巨头做AI给出看法。

    在安防市场被几家传统巨头“垄断”的今天,也有很多新兴力量强势登场。他们代表着新鲜血液、代表着革新力量,给原本岑寂的安防圈带来万分躁动及巨大变革,在这种变革之下,新兴企业意气风发,力破藩篱;传统企业稳若磐石,坚守优势。

    2000年前后,中国安防力量崛起,以海康、大华为榜的传统安防企业由几个年轻大学生从板卡弄起,画图纸、焊板子、跑市场,短短几年就扭转了海外安防企业主导国内市场的局势,并逐步侵食海外市场。

    然而,当传统安防巨头们正在享受来之不易的胜利果实时,竞力的主角却换成了国内的AI新贵们。一群有着高学历的互联网新秀带着他们的技术及产品冲进安防圈,一时间市场争夺战烽烟再起。

    对此,传统安防企业认为,在人才缺乏期内,AI创业公司通过单一算法优势获取了机会+订单,但本质上并未对传统安防厂商产生大的影响。因为安防行业是一个需要深度了解客户需求、了解整个销售体系、产品体系、方案的行业;再者,基于AI初创公司的互联网背景,血液里流淌的就是宣传及高调的基因,在获得相同的成绩下,低调的传统安防企业会显得不是那么的显眼。

    在他们看来,AI初创公司只有将他们的核心技术融入到安防产业链的前端到后端才是成功布局安防圈的关键,但这也是最难攻克的一关,因为现在算法的门槛并不高,所以拿下安防产业链闭环的生态绝非易事。

    那么,基于传统安防厂商对于他们的看法,AI新贵们作何评说?藉由此,雷锋网找到众多AI公司中拥有优秀技术、产品能力和垂直业务背景的安防解决方案一线专家谈了一下他们的看法:

    商汤科技产品总监张广程

    在以深度学习算法、异构并行计算以及大数据技术的快速发展的推动下,安防行业已经开始进入云、管、端、用全面智能化时代。

    此前安防行业核心问题是解决信息的采集、传输、存储、查看的管道问题,智能安防解决的问题是如何将管道中的信息更好地数据化和进一步的数据挖掘和分析决策。

    类比于互联网的发展,思科、3com、华为是建造信息高度公路管道基础设施的公司,是信息的搬运工;谷歌、亚马逊、Facebook是在管道之上构建内容以及挖掘数据宝藏的公司。

    智能化安防虽然也依然叫安防,但是需要面对的具体问题和解决问题的思路办法都发生了比较本质的变化,就像交通称谓上一直没有变化,但是之前马车和现代高铁、飞机、无人驾驶汽车等已经无法相提并论。

    智能安防这个大背景下,以商汤等公司为代表的新晋AI公司和以海大宇等老牌安防劲旅某种意义上可以认为是站在同一起跑线上,两方互有优势。

    新晋AI公司的优势,首先在于强大的系统性算法创新能力,值得注意的是,这个算法能力已经不仅体现在单个点位上的识别算法解决方案,更体现在海量输入情况下结合大数据的系统性综合算法能力;其次在于其源于互联网基因的工程开发技术栈,这些源于互联网的工程能力在处理分布式、大数据以及人机交互等问题时显得更加得心应手。

    安防老牌劲旅的优势主要体现在强大的软硬件一体化产品能力、行业解决方案能力、营销渠道能力和项目交付能力。至于人们经常提及的对于业务理解上的差异,从我们的实践经验来看,只要AI公司愿意把脚踩在泥里愿意花功夫去干苦活、脏活、累活,两类公司并不会有明显差别,另外智能化催生了很多新的大家都没有做过的业务需求,很多垂直业务系统AI公司比传统安防公司做的更好。

     这两类公司的能力本质上是互补的,比较理想的情况下是双方结合起来达到共赢。但是我们发现安防行业的生态环境其实不太乐观,就是要一家独大和通吃者赢。

    这些年来单纯卖算法的公司要么转型做产品解决方案项目,要么被收购,要么就没有然后了。单纯做产品的公司也基本是相同的命运。这种生态环境对于鼓励创新和良性竞争是不太有利的,当然也有可能是因为相当长时间里面并没有出现太多真正有门槛的技术和产品。

    商汤非常乐于与安防企业合作共赢做安防行业智能化的使能者,但是对于如何定义这个“能”新的时代可能需要转变思路,我发现很多安防企业对于这个能力的理解还停留在比较原始的sdk阶段。我们愿意在云、管、端、用各个环节为安防行业提供综合的系统化的智能化能力,只有系统化的智能才是真正的智能、负责的智能、好用的智能。

    我们非常乐于看到传统安防公司和更多创业公司开始做安防领域的深度学习算法,深度学习可以覆盖的领域和应用实在是太多了,这么多需求单靠几家AI公司根本做不完也做不好。

    最后说一个大家经常忽视的现象,奥迪和奥拓都是汽车,但是差别还是非常大的。

    旷视科技(Face++)副总裁陈雪松

    本质上这其实是一个相向而行的路径——是人工智能公司利用技术优势结合行业特点和吸收传统安防人才(行业经验和业务渠道)加快行业落地更快?还是传统安防公司建立AI团队突破技术瓶颈更快?安防厂家更多的是指望AI技术水平发展的平民化,人工智能公司期待的是新的变革和行业换代,是润物无声(像之前的车牌识别)?还是石破惊天(像特斯拉对汽车行业的冲击)?

    从目前的应用效果和实际测试上来看,还是算法结合行业落地的模式更合适,所以人工智能公司行业落地后的突破性效果远好于传统厂家,对用户的日常工作模式也带来了很大的变革(能力体系的重新建设),客观上在改变这个行业的很多业务规则,进而引起整个行业的变革。 

    另外安防是一个综合性的产业,基础设施设备主流厂家具有高度的相似性,和人工智能公司结合共同提升完善产品也是现行的一个主流模式,短时间内一定是人工智能公司的AI行业化、传统安防公司的行业+AI、人工智能公司与传统安防公司的AI携手行业三种模式并行的过程,至于能走到最后的,一定是在这次变革中真正推动行业变革的人工智能公司和面对变革转身足够快的传统安防公司。

    云从科技总经理张兴旺

    创新的AI企业进入安防行业会面临几个难题,而这几个难题也正是传统安防企业不看好AI初创公司的点所在:

    一、虽然有技术,但对行业背景、行业习惯、行业环境不熟悉,这是最大的挑战;

    二、行业需求问题,如何才能做出满足行业需求的产品及方案;

    三、耕耘行业市场,这是培育和发展的过程,需要很长的时间。

    四、行业运营,这也是很复杂的问题,一般纯粹的技术公司很难有耐心做下去。

    但这几点,云从都做到了。从成立至今,云从就一直在积极从行业挖角行业专家;也深耕行业,拿出了很多产品应对传统安防产商的激烈竞争。

    安防市场庞大,只要有想要持续做下去的信心,大家都能活下去,也许AI初创公司会比传统安防厂商活得更好。对于传统厂商做AI其实是他们的一次转型,这里有一个反面案例,当年发明数码相机的巨头企业柯达,最后也败在了数码相机上,这里很像传统安防公司做AI,他们知道AI很重要,但对他们来说:

    • 传统业务部门会给AI部门带来很多麻烦,如果内部协调不好,后果很严重;

    • 另外,最大的问题也是最难解决的问题就是传统安防企业发展多年,公司内部文化已与制造业非常类似,口头上要紧跟技术发展趋势,但由于缺乏科技氛围,这条转型之路很难成功。

    • 再者,这个“作业”很难完成,需要投入大量的资金、时间、研发,传统的安防公司经营多年,很多已经上市,如何说服董事会进行长期、大量的投入是很麻烦的事情,如果这个层面做不好或者做不快,董事会也许会失去耐心。

    云天励飞解决方案总监程冰

    云天励飞分析过这个市场,经过三年市场期后,肯定会有几家算法公司和传统安防公司脱颖而出,大家形成一个既竞争又合作的关系。

    传统安防企业在硬件、渠道方面优势明显,但短板在于不可能精确把控每个‘细节’。对于传统安防企业认为AI初创公司落地困难,云天励飞近几年已经做了很多努力,也收获了一些成绩。

    AI目前已经得到了资本的认可、也得到了社会的认可,这对于AI初创公司来说是莫大的鼓励,也坚定了我们在公共安全行业深耕下去的决心。安防市场很大,没有哪一家公司能包打天下,单打独斗不能成功,安防企业更应寻找新的合作伙伴,形成撬动传统安防格局的新力量。

    明略数据公安事业部总经理黄艳

    创业公司切入安防领域往往依仗人才和算法技术优势,但是在传统安防大厂商及越来越多进入行业的新企业的冲击下,这种优势未来必定会被逐步缩小。

    对此,明略数据也不会坐以待毙,这几年也有一直补强,包括深挖行业大数据及AI科学家团队,另外注重项目能力,聚集了很多来自IBM、NEC,惠普等国际500强的骨干。 

    至于传统安防厂商做AI也并不一定意味着创业公司生存空间受到挤压,安防领域关乎国计民生,可以说是国家最重要的领域之一,涉及到的方方面面工作极其复杂,且都关系重大不容有失,很难想象有任何一家企业能够把安防行业“吃透”,所以合作共赢、共同发展是行业大势所在。但在这段时间内,AI初创公司还得找准行业痛点,不断前进,形成与传统安防厂商不同的自身独特价值。

    值得一提的是,企业级服务市场经过这么多年的培育,已经越来越不接受传统套装软件产品,尤其是AI领域。对于新进入安防领域的企业,既是挑战又是机遇,挑战是根据细分业务特点和业务知识,需要定制化开发的场景多,无法实现一键部署安装。但机遇也在此,因为传统安防企业习惯了用更“舒适”的方式赚钱,虽进入AI领域,但没有动力做一些细分领域的事情。

    除了以上几家AI初创公司,厦门瑞为技术给出了不同看法:

    瑞为安防事业部总经理詹红梅

    安防的智能化是一个必然的趋势,市场空间巨大,这两年也看到越来越多的AI创业公司进入安防领域,相比传统安防企业,AI创业公司在机器视觉技术上无疑具有先天的优势,大多具有更深厚的技术积累、更活跃的创新能力。但,不得不看到,大多数AI创业公司客观上也存在一些劣势,主要体现在:

    1. 产品化能力太弱,创业团队比较集中在算法背景,算法能力没问题,但在转变为可商用、符合市场需求的产品上,能力就偏弱,大多停留在仅仅拥有核心算法层面,所以会出现有些AI公司开发出来的智能相机光成本就要一万多,完全不具备可规模商用的可能;

    2. 大多数AI创业公司,对安防行业缺乏理解,更无行业背景和经验;

    3. 安防产品需要完备的解决方案,从硬件到平台软件,算法只是其中的一个维度,AI公司做安防,需要补足的产品系统很多,难以短期之内形成完备的有竞争力的完整解决方案。

    因此,各家初创公司需在以上三个方面积极补齐短板,设定更加清晰的战略,同时抱有更加坚定的信心,唯有此,或许能在智能安防行业脱颖而出。

    结语

    从以上来看,大多数AI新贵们对传统安防企业对于他们的看法持否定态度,同时也对传统安防厂商做AI持怀疑态度。

    实际上,传统大企业与初创公司的竞争在任何一个国家、任何一个行业都存在。有人认为市场竞争有利于促进市场的发展,但是这种强力对抗似乎已经背离了公开场合的“圆滑”之词。很明显,表面和善的双方都在积极补齐短板,目的很简单,胜利者永远是少数,留给他们的时间不多了。

    其实说到底,这就是在博弈,谁能在最短的时间内补齐自身短板,谁就能获得最大胜利。博弈论创始人纳什认为,当两个只追求自己利益的人博弈时,相互之间不会选择合作,即使有合作也不会持久。我们不难发现包括海康与依图等公司都存在过短期合作,一旦相互利益发生碰撞,这种表面的合作就会土崩瓦解,剧烈的纷争一发不可收拾。

    在商业这片汪洋大海中,不存在永不沉没的大船,一些创新型小企业更容易“借风起航”。但反之,如果初创企业的船帆不足以扛住海上的风力,到最后也会被大海所吞噬。


    本文作者:张栋
    本文转自雷锋网禁止二次转载, 原文链接
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  • LiveNVR安防流媒体服务,支持RTSP稳定拉流接入,支持Onvif协议接入,支持RTMP/HLS/HTTP-FLV分发,将传统安防监控设备互联化,无插件直播等。 将传统的安防摄像机,通过RTSP拉流的方式配置到通道中,可以实现无插件的...
  • ,支持RTSP稳定拉流接入,支持Onvif协议接入,支持RTMP/HLS/HTTP-FLV分发,将传统安防监控设备互联化,无插件直播等。 功能模块 1. 设备接入 支持RTSP协议接入设备; 支持Onvif协议接入设备; 支持Onvif...
  • 人工智能的应用,是安防从被动防御转向主动防御的关键,也是安防行业不断拓展边界的有效手段。 图片来自“123rf.com.cn” 人工智能的应用,是安防从被动防御转向主动防御的关键,也是安防行业不断拓展边界的有效...
  • 领先的市场研究公司Strategy Analytics发布了一份新报告,详细阐述了“智能家居”对传统安防行业的影响。 《Smart Home: Disrupting the Security Industry》(智能家居:颠覆安防行业)指出,美国的住宅安防模式...
  • LiveNVR安防流媒体服务,支持RTSP稳定拉流接入,支持Onvif协议接入,支持RTMP/HLS/HTTP-FLV分发,将传统安防监控设备互联化,无插件直播等。 上面的连接是演示地址,右上角可以看到资源下载链接 和 支持二次开发的 ...
  • [导读]传统安防的概念升级成为以视频为核心的物联信息管理体系,这也给安防产业链条的各个环节带来前所未有的机会。据预测,未来几年内“智能视频分析、云、联网”都将在不同程度塑造和改变未来的监控市场。 ...
  • 传统安防监控摄像头Onvif云台控制如何转换成GB/T281811、应用背景2、部署流媒体服务2.1、Onvif探测添加2.1.1、通道编辑2.2、视频广场播放2.3、云台操作3、GB/T28181国标平台搭建3.1、第三方平台3.2、LiveGBS国标平台...
  • 安防行业一直以来被公认为“朝阳行业”,最近几年随着国家经济形势的趋...传统安防产业市场逐渐饱和,一些技术多年未有实质性提升,门槛越来越低,低层次的竞争越来越激烈,传统安防企业必须顺势转型。  试论安防...
  • 传统智能家居安防系统功能单一、效率低下、误报率较高、维护成本大、不能很好地与快速发展的互联网技术相融合,已经难以满足市场及大众对家居安防系统的要求。现代无线传感器网络技术(WSN)和物联网技术的发展使得...
  • 基于传统安防系统在终端采集相应信息、以有线通信方式上传至监控中心模式易导致如布线繁琐、无法实现终端设备全覆盖及无法进行信息共享等局限性。文中设计 了一种基于ZigBee通信网络的无线安防平台。该平台通过...

空空如也

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