人工智能时代，安防行业市场竞争将进入的一个崭新的局面，这里不再是传统安防企业的战场，新的玩家也在不断加入，不仅有华为、阿里、腾讯、百度，更有商汤、旷视、依图、地平线、云天励飞这些独角兽在虎视眈眈这块千亿蛋糕。在这个战场中，安防技术就是他们的“独门武器”，也是他们竞争的关键。 接下来，请跟着OFweek安防网来盘点一下2019年安防十大技术。一、8K在安防行业，在4K面世后，对于更高分辨率的跟进一天都没停过。早在2017年，华为海思携手ATER便展现了全球领先的8K图像处理呈现系统，在拼接大屏幕上展示应用海思8K芯片研发的8K摄像机信号采集能力。现在8K技术早已经是安防行业龙头海康威视和大华股份的发展重点。海康威视自主研发了8K CameraLink接口工业线阵相机、大华股份也曾公开展示过8K视频监控方案和5G通讯技术的结合应用。在2019深圳安博会上，华为海思携手ATER展现了8K图像处理呈现系统、豪威科技推出堆栈式BSI工艺超高清8K图像传感器；8K已经成为各大企业炫技的黑科技。OFweek点评：对于安防行业来说，更高的显示技术，带来最直观的核心价值就是图像更加清晰，在H.265、5G的辅助下，细节更加丰富。而这些更加清晰丰富的画面正好满足了安防智能化的发展需求，同时对安防厂商来说，更清晰的画面，更丰富的画面细节，所蕴含的分析价值就更高，这意味着更多的市场机会。8K在带来超高清画质和高分辨率的同时，也带来了高带宽、高存储、高码流等一系列问题。与AI技术在行业的发展类似，8K仍需经过一段时间的沉淀才能发挥其应有的价值。而近两年，8K技术或许会取得较大的突破，但要实现大规模落地仍需经过更长的时间。二、人脸识别人脸识别技术中被广泛采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。人脸识别已经在安防领域占据了举足轻重的地位。人脸识别在机场地铁安检、公共交通等领域应用越来越广泛，尤其是在家庭、楼宇乃至社区等场景下，这项技术已然成为标配。人脸识别技术在社会应用领域全面开花，落地应用迅速，为安防行业带来了极大的发展效益。随着安防监控对高清化、智能化、网络化、数字化的要求越来越高，人脸识别技术也会越来越完善。OFweek点评：毫不讳言，任何一种技术的发展应用，都会带来一些问题和担忧，由人脸识别技术应用引发的公民信息泄露，将会产生精准营销、网络诈骗等重大风险。虽然，当下人脸识别技术应用是利大于弊，但技术的应用和信息安全的管理总是相辅相成的，国家政府 需要不断完善相应的安全监管机制，以规范企业的行为和流程，而企业在追求人脸识别便捷性和体验性的同时，也需要对这类生物特征采取必要的措施，如考虑摄像机产品硬件的安全防护设计，另外，也应从软件的层面加强信息安全保护，以防患于未然。三、5G5G技术作为下一代通讯技术，具有高速度、泛在网、低功耗、低时延等特点，首先保障的是通讯传输的问题。而在整个智能安防环节中，以视频监控为主的监控系统环节涵盖了整个安防产业当中重要的数据传输环节，伴随着5G技术不断的深入融合到整个安防产业当中，最先受到影响并被变革的一个领域必然是视频监控。OFweek点评：区别于4G通讯条件下监控视频传输速率低、画质效果差等问题，未来5G技术所具备传输峰值超过10Gbit／s的高速传输速率将会有效改善现有视频监控中存在的反应迟钝，监控效果差等问题，能够以更快的速度提供更加高清的监控数据。5G所具备多连接的特性也更能促成安防监控范围的进一步扩大，获取到更多维的监控数据，这将能够为 智能安防云端决策中心提供更周全、更多维度的参考数据，有利于进一步的分析判断，做出更有效的安 全防范措施。四、H.265H.265是ITU－T VCEG 继H.264之后所制定的新的视频编码标准。H.265标准围绕着现有的视频编码标准 H.264，保留原来的某些技术，同时对一些相关的技术加以改进。新技术使用先进的技术用以改善码流、 编码质量、延时和算法复杂度之间的关系，达到最优化设置。具体的内容包括：提高压缩效率、减少实时的延迟、减少信道获取时间和随机接入时延、降低复杂度等。H.264由于算法优化，可以低于1Mbps的速度实现标清数字图像传送；H.265则可以实现利用1－2Mbps的传输速度传送720P（分辨率1280×720）普通高清音视频传送。虽然4K／8K超高清更适合用H.265进行压缩，但是目前来看，视频监控领域的4K摄像机占有率远远低于1080P或者3MP摄像机的市场占有率。所以H.265首先会在高清和高清＋的视频领域进行应用。同时这也给H.265预留出更多的空间进行标准的优化、H.265编码器的优化，以进一步降低计算复杂度、提升压缩效率。这样的优化工作需要通过标准制定＋芯片设计＋摄像机制造＋码流服务来完成，而不能仅仅依赖视频监控工业独立完成。随着无线传输基础设施的不断完善，以及支持超高清的显示大屏和显示监视器等设备的不断完善，低码流，高清晰度的特性会越来越明显，H.265也将成为应对8K或更高分辨率的视频编解码利器。OFweek点评：作为新一代视频编码技术，H.265有着前面几代编码技术，如MPEG－4、H.264等无可比拟的优势，即目前没有能够与之竞争的压缩技术，因此兼容性方面也是一个很大优势。总之，H.265将会促进包括高清视频在内的视频应用的快速发展。五、SVAC2.0SVAC解决了目前视频监控系统由于信源编码标准不统一导致的难以互联互通的问题，能提供视频的加密认证，确保视频不被随意篡改、外泄。SVAC还是我国首个具有自主产权的音视频编解码技术标准，能够实现自主、可控，减少国外标准的牵制。SVAC从2007年提上日程，2011年5月宣布实施1．0标准，2017年6月宣布实施SVAC2.0标准，此后不断有公司宣布相关芯片流片、产品应用。SVAC 2.0标准主要技术特点包括：支持高精度视频数据编码，支持多样化的帧内及帧间预测、变换量化、二进制算术编码等技术，支持感兴趣区域（ROI）变质量编码、可伸缩性视频编码（SVC）技术，支持代数码书激励线性预测（ACELP）和变换音频编码（TAC）切换的双核音频编码，支持声音识别特征参数的编码，支持绝对时间参考信息、智能分析信息等监控专用信息，支持数据安全保护，支持视频数据加密、认证功能。在2019年CPES安博会上，中星技术展示了公共安全SVAC 2.0技术、产品、业务生态全程自主体系亮相展台 。包括以综合性智慧应用平台雪亮云眼4.0为代表的视频应用产品，以时空大数据、SVAC视频云、人脸识别分析、车辆二次分析、魔方综合实战平台为代表的视频大数据产品，以交警AI超融合指挥调度平台、 智慧社区动态防控平台、应急管理、雪亮工程、警务合成化作战为代表的行业应用产品等。OFweek点评：在从安防应用上讲，SVAC2.0与H.265最重要的不同是安全性上的保护，以及对智能应用的支持。从压缩性能上讲，目前对比H.265还没有优势，后续需要继续努力改进。SVAC还处于成长期，需要政府和社会的继续支持与帮助，更需要各界同仁的共同努力。六、AI芯片AI技术对安防行业的驱动和颠覆力远甚于之前的高清视频和智能分析，而搭载AI芯片的实时智能视频监控系统将成为平安城市、智能交通、智慧商业以及智能家居等领域物联网应用的核心。AI安防芯片可以实时分析视频影像，及时发现异常信息，以直接高效的方法使摄像头智能化。AI芯片的实现主要有两种方案：一种是前端方案，AI芯片放置在摄像机，数据即时处理，然后输出到后端服务器； 另一种是后端方案，是指将摄像头采集到的视频信息發送到后端中控系统或者云端，然后再利用服务器 强大的计算能力对其进行分析、处理。此前“AI＋后端”的解决方案一直是主流，不过由于现在安防行业对实时性、隐私保密性、传输稳定性等要求越来越高，端智能的相关技术也越来越成熟，“AI＋前端”的解决方案开始逐渐受到行业欢迎。OFweek点评：渗透至安防行业的人工智能技术被赋予了至高无上的光环，或许我们现在还无法全面地评定其影响，但可以肯定的是，AI芯片正在成为安防行业下一个产业竞争点。不管是产品形态抑或是性能，AI芯片未来都将变得更加工业化和智能化，更多可定制化的AI芯片也将面世。七、视频结构化视频结构化，简单来说就是将不能被计算机识别的视频数据通过多种计算机图像分析算法，将其变为可以被识别的结构化数据。在视频拍摄到的画面中，将其中的时间、地点、人车物等对象的特征信息，通过计算机的分析，对这些特征值进行描述，譬如几点几分在哪里、往什么方向、出现了什么颜色什么品牌的汽车，其车牌号又是多少，有无装饰物、遮阳板是否放下、安全带是否系上、驾车者人脸等，能够优化现有安防监控业务，大幅提升视频查找速度，降低存储量，并且可作为数据挖掘基础，盘活视频数据。目前视频结构化技术应用主要体现在对车辆特征、人像特征、行为事件等辨识方面。2019年，智慧城市在全球越来越多的国家得到推广，视频监控设备在智慧城市的建设中得到了更广泛的应用九游入口。摄像头逐渐增多，理论上来说，人们的生活也越来越安全。但是现在又出现了新的问题，那就是人不会主动配合摄像头进行拍照识别，甚至嫌疑人会故意躲避，相比之下，视频结构化则少了这些限制。许多场景下的监控视频受限于光照条件，画面也并不清晰。如果要充分挖掘监控数据信息，也要进行视频数据结构化。因此，视频结构化已经成了构建智慧城市的重点。OFweek点评：从海量视频到结构化技术提取关键信息数据，再到大数据平台及其行业应用，这个是监控 企业的产品发展主线，也代表了新时期下关乎于安防创新的新思路。未来，视频结构化技术还需要构建自身的标准化发展体系，不断突破与创新，将智能安防推向更高的发展层次。八、超星光低照度摄像机由镜头、传感器、滤光片、DSP信号处理电路等组成。在星光级摄像机问世之前，低照度摄像机内部选用具有高感光度特征的图像传感器芯片；通过双滤光片切换机构和彩转黑方式实现日夜型图像功能；在图像编码过程中采用图像降噪增强技术，外部通过红外灯、白光灯或激光等进行环境补光。天地伟业星光产品推出后，迅速占领了低照度摄像机市场赢得用户认可和行业技术趋势的调整，2016年低照效果再次升级，推出超星光系列产品，最低照度达到0．0008Lux，不再需要红外补光，真正实现24小时全彩监控。首先，超星光摄像机采用了极限光圈超星光镜头，独有光路设计，F1．2超大光圈，超低色散，多层镀膜，捕捉环境光的能力到达极致。其次，超星光摄像机搭载TVP超视觉技术，通过ISP图像处理算法软件的效果调优，从4个方面提升视频效果：1、通过时域、空域高精度双边滤波降噪，达到更高信噪比；2、宽色域白平衡技术，使色彩准确度提升30％；3、灰度分布自适应曲线图像增强技术，使视频可视化效果提升38％；；4、自适应锐化技术，达到更高的图像锐度。最后，超星光摄像机采用超低照度的传感器，超大靶面尺寸，对低照效果处理能力更强，彩色最低照度达到0．0008Lux。 2019年大华发布超星光＋智能球机，实现光线复杂场所的清晰成像、智能抓拍，可以满足7×24小时的新型城市管理需求。OFweek点评：超星光低照度技术的突破，使得高清视频监控系统可以满足弱光和低照等特殊场合等多种环境应用，满足了立体化社会防控体系中关于全景可辨全时可用的要求，也使得公共安全视频监控联网系统和公安实战应用系统增强了打击犯罪的防范能力。九、多模态生物识别多模态生物识别是指融合行为识别、人脸识别、声纹识别、图片识别、视频识别等多种识别方式，进行综合分析与应用。与单一生物识别方式不同的是，多模态生物识别技术能够充分利用不同人体生物特征 识别技术的特点和各自独特的优势，使得身份认证及识别过程更加精准、安全，从而提高整体系统的性能，满足不同应用场景的需求。多模态生物识别赋能多元化应用场景，目前在公共服务、信息安全及个性化AIoT应用等方面都起到了很大作用。例如在个性化AIOT领域，酒店、商超及个人消费领域目前已针对多模态生物识别的技术应用展 现出了新的探索模式，其他行业领域后续将陆续跟进，充满未知的领域也同样充满想象；而在信息安全领域，面对新一轮的贸易战形势，国家将持续推进政务系统相关产品及技术的国产化，以此来保障国家 政务信息运营的安全，这些都将为国内生物识别技术厂商提供了新的机会。OFweek点评：多模态生物识别平台可将电信、零售、交通等各个行业结合起来，助力智能安防实现跨行融合，从而推进智慧城市建设。对中小企业来说，深耕有持续用户价值的细分领域，发挥该领域的领跑 优势，或可实现突围。十、超宽动态超宽动态智能监控是能够令智能监控逆光环境下也能清晰的拍摄出大量优秀的监控视频。使得光线强的空间不会曝光，光线暗的空间也不会看不清楚。通俗点说，超宽动态智能监控就是能很好的适应统一场 景中不同部分光线强弱差别较大的情况，并能够在最终的视频中淡化这种光线亮度差异，使整个画面每一个部分都能清晰可辨。智能监控在同一场景中对最亮区域及较暗区域的表现是存在局限的，这种局限就是通常所讲的“动态范围”。超宽动态智能监控的技术特点是运用宽动态主要解决智能监控的逆光补偿问题。OFweek点评：超宽动态技术在非正常环境中，可以看清监控的事物，克服了普通智能监控处于亮场的包 围之中时，画面昏暗、无层次的弱点。超宽动态智能监控的应用场景非常广泛，包括金融、教育、交通 等多个领域。目前，超宽动态已经成为高清智能监控必不可少的一项功能，市场需求旺盛。总结：安防市场产业链异常复杂，人工智能、边缘计算、机器视觉等技术已将传统安防场景的六脉逐渐打通。未来，在国家政策支持与安防企业的不懈努力之下，新技术将加快应用到安防产业中，最终形成大安防系统，守护社会平安。 .adva-cont{margin: 20px 0;background: #f2f2f2;width: 604px;height: 200px;padding: 20px;position: relative;}.adva-cont .img-cont{float: left;position: relative;width: 160px;height: 160px;padding: 20px;background: #FFF;}.adva-cont .img-cont img{position: absolute; top: 50%; left: 50%; max-width: 90%; max-height: 90%; transform: translate(-50%,-50%); -webkit-transform: translate(-50%,-50%);}.adva-cont h3 a{font-family: SimHe, '黑体';text-decoration: none;font-size: 20px;color: #000;display: -webkit-box;-webkit-box-orient: vertical;-webkit-line-clamp: 2;overflow: hidden;}.adva-cont .adva-text{position: absolute;top: 50%;transform: translateY(-50%);padding: 20px 20px 20px 230px;}.adva-text p{margin-top: 30px;}.adva-text p a{height: 79px;text-decoration: none;font-size: 14px;color: #666;display: -webkit-box;-webkit-box-orient: vertical;-webkit-line-clamp: 4;overflow: hidden;}#keywordsHidden{display:none;}