智能攝像機打破了視頻傳輸空間的限制,并能夠實現端到端的互動交流,使得智能攝像機在家用領域的應用場景進一步延伸。通過手機、平板遠程查看,消費者可隨時隨地了解監控環境,及時應對突發狀況,增強了老人、兒童看護功能的即時性;通過結合 AI 技術在深度學習領域的應用,并對算法和網絡進行針對性的優化,智能攝像機可對畫面中的人形輪廓智能分析,有效過濾報警狀態,使得自動報警功能更加精準。隨著網絡帶寬不斷增加,數據存儲空間快速擴張,智能攝像機在安全防范與監控、遠程教學與展示、家人看護與病房監護等方面應用正在逐漸推廣。未來隨著機器學習等技術將被進一步應用在智能攝像機領域,大規模地利用數據來生成可以理解自然語言的模型,智能攝像機產品可以通過進一步提升語音識別和語義理解的準確程度,在智能家居產品系統中扮演更加重要的角色。
安防是人工智能落地最快的行業之一,隨著 AI 應用逐漸深入,安防攝像機行業的邊界在不斷被拓寬,從傳統簡單的向政府銷售安防產品,到面向企業和個人用戶銷售視頻解決方案,呈現在人們面前的不再是原始的視頻數據,而是 AI根據感知到的視頻數據對視頻進行分析后的結果,移動偵測成為家庭安防產品發揮作用的最重要情景之一,視頻清晰度體驗直接刺激著智能攝像機產品的發展。
AI 芯片性能提升加速產品智能化。智能化是數字化網絡化發展的必然趨勢,智能攝像機作為一個承載智能技術的終端平臺,加入人與物等的智能算法軟件,將是智能攝像機重要發展方向。整體來看,簡單的智能分析包括移動偵測、遮擋報警等,目前這些方面應用逐步普及。更復雜的智能分析主要涉及行為識別與分析,比如動態跟蹤、人臉識別、自動遮蔽等。以視頻技術為核心的安防行業擁有海量的數據來源,可以充分滿足人工智能對于算法模型訓練的要求;其次,安防行業中事前預防、事中響應、事后追查的訴求與人工智能的技術邏輯完全吻合。隨著深度學習算法的逐漸成熟,智能攝像機產品智能化水平將隨著提升。