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监控摄像头前端智能的应用发展趋势

监控摄像头前端智能化分析一方面要保证大量信息分析跟踪的实时性，选择计算量小的分析算法，对芯片减负，同时为了使分析算法对复杂背景、光照变化和遮挡等情况有较强的适应性，则要选择复杂的分析运算方式，但若要同时满足两者，从技术的角度出发，本身便存在一定困难。

实际环境中光照变化、目标运动复杂性、遮挡、目标与背景颜色相似、背景杂乱等都会增加智能分析算法设计的难度。当应用环境背景复杂，光照变化引起目标颜色与背景颜色的变化时，分析软件可能造成虚假检测与错误跟踪，这种光照变化对算法的影响是无法完全消除的。此外，当视频图像中运动目标被部分或完全遮挡，目标信息的缺失会影响智能分析软件在分析跟踪时的稳定性。

因此，在不同行业不同视频监控系统和画质条件下，同一款智能监控产品同时应用于多个不同行业、不同方案中，便会实现差异程度较大的智能分析效果。当智能分析技术应用在各个行业时，若能进行应用环境的区分和运算方法的简化，实现单一应用，为每个行业进行特定开发，并嵌入专门的算法，或只针对某一种或简单几种事件进行分析，比如重要出入口的人员跟踪，系统只需嵌入分析及跟踪算法等，则会简化智能分析技术的运算方式，而智能分析技术也会更贴合行业需求特点，进行更为精确的分析运算，这也正成为智能前置的发展趋势。

从市场情况来看，智能摄像头是前端硬件处理能力快速发展的必然产物，但对一些复杂分析智能算法的执行还需要通过后端平台智能来实现，随着大数据时代的来临，前端智能和中心智能两者的有机结合，必将使智能分析应用获得进一步深入的发展。

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