视频监控新增长点出现，行业竞争更加激烈

随着国家大力建设雪亮工程、平安城市、布局“新基建”战略，以视频监控网络为基础的智能安防平台，为视频图像分析技术、计算机视觉、自然语言处理等人工智能技术提供了最佳的落地应用场景，与此同时，新兴技术的应用也为安防行业带来了新的机遇和活力。

据市场调查显示，预计2024年，我国智能视频监控市场将达到167亿美元，年均增长达9.5%，第一梯队的巨头厂商海康威视、大华和宇视预计占据59%的市场份额。但是随着AI、大数据、云计算、边缘计算等技术的高速发展，拥有技术优势的中小型初创企业也成为新的入局者，并不断抢占市场份额，“三超多强”的竞争格局也会更加明显。尤其是在“新基建”政策的推动下，我国的视频监控市场将迎来新的增长点，市场竞争愈加激烈，机遇和挑战并存。

AI驱动视频监控应用领域的拓展

以人工智能为代表的新兴技术，不断驱动着安防等各领域业务层面的创新，同时AI技术的深度应用将成为安防等各领域有效的视频监控解决方案。

目前在视频监控领域应用较为广泛的AI技术例如：智能检测与分析技术（如人脸检测与识别、物体识别、行为识别、目标追踪等）、图像及视频处理技术（视频图像处理、视频结构化等）。在场景上，视频监控的应用范围也逐步扩展，从之前的安防逐渐拓展到交通、旅游、金融、司法、教育、生产制造、城市管理、环保等等更多领域，例如生产车间的质检智能检测、旅游景区客流分析、城市管理中的AI人脸检测、公安部人脸识别系统等等，无一不和AI相关。

垂直领域个性化需求显著

目前，AI视频监控的实现方式分为两种：前端AI智能分析和后端AI智能分析。

前端AI智能分析
将相关的AI算法嵌入到智能摄像头中，对采集到的视频画面进行智能分析并输出结果，并且该智能分析模块只针对一个摄像头有效。如果每个点位都需要进行智能分析，那么每个摄像头都需要嵌入AI算法。
后端AI智能分析
利用后端系统平台对监控设备所采集到的所有视频资源进行智能分析，嵌入式与软件平台的区别仅在于运算平台不一样，但实现的功能一样。

以TSINGSEE青犀视频的EasyCVR视频融合服务平台为例，它是通过软件平台对接入、采集的视频图像进行AI智能检测与识别、处理、分发等服务，其实也属于后端AI智能分析。我们硬件设备EasyCVR智能边缘网关，也内置了带有AI检测与识别算法的EasyCVR视频融合服务平台，可对视频监控场景中的人、车、物进行抓拍、检测与识别，对异常情况进行智能提醒和通知，目前已经广泛应用于安防监控、智能分析、通行核验等场景。

AI智能通过对视频/图像资源进行深度学习分析，形成抽象、归纳、分析的结果，对人、车、物、行为等进行智能判断，检测出“异常”情况，结合各场景的个性化需求（比如工地的安全帽检测、工服穿戴检测、烟火识别、危化品泄露检测、煤矿的矿车脱轨检测等等），最终形成满足特点行业需求的AI+智能视频监控行业解决方案。

业界目前还有另一种应用也较多的模式，是将前端AI和后端AI互相结合，即前端智能摄像头和后端软件平台均带有AI功能。前端智能摄像头可以实时对大部分视频数据进行结构化处理，例如，在交通路口的摄像头可以提取车牌，车型、驾驶员是否系了安全带、违停检测等，并将相关信息回传给数据监控中心，而小部分不容易识别的视频数据会发送至后端软件平台进行处理，比如与交通数据库比对是否为套牌车、追踪黑名单车辆等等。

5G商用在即，视频监控迈向超高清+AI新阶段

AI改变了人机交互的场景，让机器“看得见、看得懂”，而5G通信技术则带来了网络环境的全新变革。伴随着5G网络的进一步完善和商用，视频监控的应用领域将进一步拓宽。

5G技术的大带宽特点可以满足超高清视频传输的需求，而当前视频也正朝着超高清趋势发展，4K、8K等技术已经逐渐开始落地应用。超高清是视频监控技术的必然趋势和目标。因为，高清化可以提供更佳的图像清晰度、更流畅的画面、更宽广的浏览体验、更精确的智能应用，尤其是是对于公安、交通、城市管理等部门，高清化的应用意义十分重大。

5G低延迟、大带宽的特点，尤其适合视频监控中对视频时延敏感、视频质量高清化的需求。比如对无人机或机器人等移动巡检设备的远程操控以及应急事故的布控、指挥和处理，5G高保真、大容量、多点铺设等技术优势，以及融合AI技术，将彻底推动公共安全领域的智能化布局。

AI助力行业走得更远

视频监控领域的技术门槛比较高，从前端视频采集、传输、存储，到视频的异地浏览、下载、回放，再到视频数据的分析利用，要解决很多技术难题。TSINGSEE青犀视频凭借多年在视频研发领域的技术积累，在视频监控领域已经拥有丰富的项目实践经验，为用户解决了大量关于视频领域的痛点和难题。在AI技术的研发与产品的深度融合中，我们也在不断思考、探索、创新、转型。作为新一轮产业变革的核心驱动力，AI让社会的生产方式走向数字化、智能化，我们也将持续传递价值，加速AI在各场景中的应用，帮助行业走得更远。