当前，人脸识别已经逐渐成为中国新城市视频监控项目建设的新要求，成为在文件中明确的要求，这也成为中国深入深度学习视频分析的一个信号。除了在安全及交通领域，基于深度学习的视频分析技术开始走进人们的日常生活中，如近热议纷纷的“无人零售”、旅游景区的“刷脸入园”等等，中国视频监控厂商已经开始发力监控之外视频的应用市场，红外监控摄像机公司，而围绕着深度学习的视频应用市场才刚刚拉开了帷幕，市场的需求也正在迅速的增长，未来也将成为监控市场的增长的新引擎。

人工智能为视频监控带来的机遇和挑战

　　但是有发展就必定会有挑战，当前，人工智能的发展也给视频监控行业带来不小的挑战。例如前端。前端摄像机应深度整合集成升级为一个微数据中心，集成音频采集、对讲设备、大气数据采集设备、4G、5G无线传输模块、存储设备等，同时在采集的数据上进行深度整合挖掘。第二是传输网络。随着无线网络传输速度的提升，与其租用光纤网络，不如前端存储采用无线网络传输，主动上传报警或者前端中心分析出来的重要数据，或者后端平台主动向前端获取数据。改变现有的“时刻满负荷传输”为“按需取数据”，变被动为主动，从根本上改变对传输光纤的依赖。第三是平台的开放。部分平台可以考虑允许市民上传视频，这能对目前前端摄像机点位不足作为一个补充。而且对于大多数突发事件，群众拍摄的视频比监控视频拍到的视角更多，时间上更加及时，反应更快。该段视频是经过筛选的，一般不需要后台再进行甄别分析，视频利用更有效。管理人员通过该平台提供的视频，可以更加及时地处理各种突发事件。

　　3、语音识别。语音识别根据对说话人的要求分为特定人语音识别和非特定人语音识别。特定人语音识别是指当前的语音识别系统被设计用来识别某个具体使用者的语音，这种情况下数据库中的音频样本均来自于使用者本人，所以数据库中语言的发声习惯、语速、语调均与使用者一致，可以大幅提升识别准确率。非特定人语音识别是指使用一套通用的系统来供所有用户使用，使用门槛低，系统推广性强。主要实现人机交互。

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