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　　安防的智能化，從2014年就開始提出來，歸到“安防四個現代化”的第三位。最早是以軟件和平臺為主，主要面向公安系統和交通系統。隨著技術的發展，安防監控系統的前后端設備都呈現出智能化趨勢。那么，智能化安防有哪些特點，需要包含哪些元素？

　　如圖所示，分為四大塊：智能前端，云，大數據，終端。它們各有分工，各司其職，將一個個點變成網，行程結構化信息數據為終端用戶所用。
　　智能前端

　　就是邊緣計算的硬件。相比于云的前端和遠程中心離得很遠，邊緣計算就是前端攝像機智能化，把初步的數據解析和解構在本地完成，再交付云端和大數據中心進行共享和二次解析并形成結構化數據。現在市面所用的絕大多數攝像設備和系統都是由攝像設備、傳輸記錄存儲設備、顯示設備組成。攝像機只管拍攝抓取，把拍攝到的東西由傳輸設備傳到DVR/NVR，在遠程的中心顯示出來。還有就是遠程中心平臺加入智能化分析軟件，進行數據解析；但是保安室一般用的，雖然比CCTV系統先進，但還是多以投到大屏幕墻為主。高度集成后，攝像機集采集、處理、解構于一體，減少了傳輸、存儲和處理的單元，實現了小型化，并且通過GPU介入前端，圖像處理的效率、準確率也隨之提升。

　　云

　　是一個中間件。之前做智慧城市、平安城市，大量的前端設備投入使用，但是信息共享卻成為了很大的難題，專人專崗。管拍交通的不管治安，管治安的不管交通，管銀行的就拍自個兒，包括之前的天網，都是專網專用，各部門之間不進行信息共享。前端是信息孤島，需要一個分類的中間件將其整合后交付后端匯集，給出實時動態的結論。每個關鍵行業一朵云，無論前端是治安的、交通的、是超市、小區的、街道的、還是銀行的、學校的，都會有行業屬性和劃分。將智能前端處理過后的數據和圖像按照屬性歸類到其行業的云端，就實現了所謂的“信息共享”和“實時大聯網”。

　　大數據

　　大數據中心是個公用平臺。它所做的就是將每一朵云匯集的數據進行吸收，二次計算。將公用部分存留，將細分行業所需要的信息進行分發，下發到每個行業。如果在視頻領域，它其實就是SDT的二次方。大數據中心屬于攻守兼備型。攻能為所有有需要的用戶提供各種不同的信息；守能存儲記錄海量數據以備后續之用。如果說云解決了共享，那大數據中心就是給共享指明了方向，告訴用戶該怎么用。并且高度結構化，把大量數據甩出接口，用戶按需領取。

　　后端后端智能產品

　　后端智能產品主要包括采用了高密度 GPU 架構的結構化服務器和智能 NVR。在后端利用智能算法對視頻數據進行深層次的結構化分析，仍然是當前的主流方案，具有軟件開發周期短、項目應用靈活、改造項目適用性強的特點。其中，結構化服務器主要是集成了基于深度學習的算法，每秒可實現數百張人臉圖片的分析、建模，也可實現“數十萬人臉黑名單布控”、“人臉比對”、“以臉搜臉”等功能；還能對人/車/物進行結構化處理。智能 NVR 則是基于深度學習算法，在兼顧傳統 NVR 存儲的基礎上，增加了視頻結構化分析功能。

　　智能化安防就是在視頻監控領域中智能化架構采用的是“云邊結合，協同智能”的方式，即前端攝像頭內置智能算法，進行邊緣計算；后端服務器和云中心進行視頻數據的解析和表述，利用龐大的大數據分析與挖掘系統對海量數據進行高效精準的處理。