从“看得清”到“看得懂”：视域提升带来的管理“魔法”

熟悉脑极体的读者可能会对极术社区有印象，我们好几篇有关芯片的稿件中都提及过这个技术社区。极术社区是我们科技码字工最常逛的论坛社区。在这里浏览前沿的技术讯息，总会get到新知，收获一些灵感。

最近因为寻找选题在极术社区里瞎溜达，发现了一个《安创芯视野》系列栏目，里面分享的内容干货满满。其中有一期是安谋科技视觉方向市场经理李黎明分享的智能摄像机，内容引起了社区内的讨论。这期分享的内容也给笔者带来了一些新知和思考。

我们知道，摄像头早已不是此前简单的小相机了，现下摄像头的功能丰富，是一种高度集成化的微小型机器视觉系统。它将图像的采集、处理与通信功能集成于相机内，具有多功能、模块化、高可靠性的机器视觉系统，可以为后续的安防、交通等应用提供助益。

同时得益于云计算、AI、机器学习、DSP、FPGA及大容量存储技术等，其智能化程度不断提高，可满足多种机器视觉的应用需求。总体而言，正如安创芯视野分享的内容所言，摄像头近几年的变化开始向边缘计算、部署安全性、走向云原生转变，这些变化不仅丰富了摄像头的功能与应用，也延长了相机的生命周期。

在计算机视觉技术的深入影响下，摄像头产品近年的变化与发展，趋势与应用还是值得我们记录与讨论下的。

延长生命周期

回溯摄像头的变化，每次的升级都离不开算法、芯片、关键零部件等的创新，在AI技术还未成熟以前，摄像头一直作为视频图像的记录设备，功能简单，记录与存储是其主要的功效。如果需要对一些视频数据进行处理，也只能上传到服务器或者一些其他智能网关上进行分析。

在计算机视觉技术的飞速发展下，摄像头也走过了数字摄像、网络摄像的阶段，进入到智能摄像的时代，摄像头产品也发生了巨大的变化。

1.第一个明显的变化就是，向边缘计算的转变。目前摄像头端侧都会具有AI计算的能力，可以对物体进行识别、检测、定位等功能，例如我们在机场、火车站等公共场所都会看到闸机摄像头的应用，其人脸识别等功能直接是在设备端侧应用。

2.摄像头设备安全性越来越高。无论是因为数据本身的价值，还是因为数据隐私越来越被关注，摄像头的安全性愈加被看重，安全性能也不断升级。摄像头背后蕴含着丰富的数据，一旦被别有用心的黑客入侵窃取，带来的损失无法估量。在一些固件升级的过程中或数据传输的过程中，都会有安全管理的流程层层把关。

3.在万物都可上云的时代，云原生的功能也是各类AI智能设备重点考虑的选择之一。对于智能摄像头来说，在云端的应用商店中，可以选择一些新应用场景，用来丰富功能，设备可以根据需要不断更新，这也间接延长摄像头的生命周期。

摄像头从简单的记录设备到具有分析处理数据的功能，并且依靠云原生的能力可以不断的在线升级。这些变化不仅丰富了相机的功能，也拓宽了应用的场景与规模，延长了其生命周期。而在智慧城市、智慧交通等具体的应用中，我们会真切地感受到这些摄像头加持下的魅力。

管理效率的升维

智慧城市的建设是近两年许多城市不断加码与升级改造的重点项目，也被写入十四五规划中。而在智慧城市的管理前端，一个个遍布全市区的智慧摄像头是排头兵。

此前在深圳举办的高交会参观学习中，我们看到了这些智慧社区管理的“魔法”景象。在智慧城市基层事务的管理中，社区是最小的行政管理单元。如果社区覆盖的单位人口密度高，处理的琐事就非常繁杂。就拿咱们常见的井盖丢失事件来说，如果没有热心群众的举报，社区一般是不容易发现这类事件。但如果在有智能摄像头的情景下，这类事件就会立马被摄像头捕获，通过后台系统的警情预告，社区工作人员会接收到后台推送的讯息，可能过去井盖丢失两三天才能被完全处理，现在可以即时得到解决。

而在一些公共场所中，一些具有火灾隐患的物品被堆积，也能被智能摄像头迅速抓取，后台设备会红框显示出来；在工地施工的场所中，施工过程中是否存在安全隐患、垃圾堆放与清理是否到位等，这些曾经只能去现场抽查督导的情况，现在可以通过智能摄像头来远程监控。在一些社区工作人员人手有限，存在人力视觉盲区的地方，这些智能摄像头就可以作为社区工作人员拓宽视觉的存在，不仅能够迅速发现异常信息，也能通过与其他系统协同快捷的反馈信息，助益社区治理工作的效率提升。

在我们常见的家庭场景中，智能摄像头也在不断发挥出越来越重要的作用。过去的家用摄像头只是具备记录的功能，现在的智能摄像头可以精准识别人形的异动，如果遇到一些突发状况，如小孩哭泣、老人跌倒、物品碎裂等，会立即向手机推送提醒消息。我们不用在眼巴巴地盯着摄像头来时刻关注守护家庭的安全。

视域升级，普惠未来

摄像头可以执行的功能变得越来越丰富，智能摄像头也成为视频监控智能分析的主流发展方向。据悉目前智能摄像头已经占到视频监控智能化应用近70%的市场，随着技术与应用的需求与变化，智能摄像头的未来前景无限。

不过在现阶段，摄像头还需要在分析能力方面进行升级。虽然智能摄像头拥有识别监控的功能，但在行为分析方面，如一些重要物品监视、可疑危险物品遗留等行为的机器识别，数据的分析能力还有较大的提升空间。在对群体的态势分析方面，如人群密度分析、人员聚集分析等，对重点区域或人员聚集较多的场所态势进行分析等，仍然需要加强。

随着5G网络带宽的不断增加，数据存储空间快速扩张，智能摄像机在安防与监控、家庭看护、疾病监护等方面应用愈加深入。未来随着算法模型的不断升级，可以进一步提升语音识别和语义理解的准确程度，在安防、教育、交通等系统领域中发挥更加精准的功能，从事前预防、事中处理与事后监控等事件全流程助力。

深度学习算法的成熟为计算机视觉技术带来革命性进步，人、车、行为、场景识别等功能纷纷突破应用门槛，摄像头也从“看得见”“看得清”走向“看得远”“看得懂”。

拿交通领域来说，摄像头的车辆识别技术已经从初级的基于车牌的车辆识别应用阶段，发展到车型识别、套牌车识别等精准的车辆识别应用阶段。得益于车牌识别技术的提升，使得“以车找人”成为现实，这也为警方破获各类案件提供助益。

这些智能摄像头的升级变化与案例只是冰山一角，在实现安防功能之外，智能摄像头在智慧城市的管理、家庭的防护、医院的监控等各个行业将全面释放潜能。基于这些应用场景的变化与需求，未来也会有更加深度的系统智能化改造。

新增的场景需求、不断升级的软硬零部件设备，将共同驱动摄像头上下游产业规模空间不断增加，当然这不仅仅是商业价值方面的提升，也会为人群的安居乐业助益，带来普惠的社会价值。