水平不足、耗时费力 还需技术突破

　　尽管当前人工智能技术已经极大改善了视频监控的应用，但从实际应用情况来看依然面临着许多挑战。毕竟无论是人工智能的发展，还是安防智能化的应用，其整体水平仍处在早期或者起步的阶段，系统的智能化程度在短时间内还难以达到科幻大片展现的实战效果。即使目前静态人脸识别已经很成熟了，红外监控摄像机公司，但动态人脸识别还面临着巨大挑战。除了前端高清摄像机必须要能够采集到高质量的人脸信息之外，还需要强大的算法和算力支持。通过***网络、深度学习、大数据自主训练以及并行计算能力等等综合提升才能解决当前应用难题。

　智能视频质量诊断：利用视频质量诊断功能，用户能够有效检测由于镜头、护罩和人为等原因导致的图像异常问题。此外还需支持亮度异常检测、雪花干扰检测、视频偏色检测、条纹干扰检测、信号丢失检测、画面检测、画面抖动检测、清晰度异常检测和摄像机遮挡检测等功能，及时发现视频资源无法正常使用的情况，并形成告警，便于对全网设备进行维护。

　　视频业务QoS：视频监控平台能够通过带宽自适应、前向纠错等技术，保证系统在网络状况下降情况下视频的有效性和可用性。

提升顾客满意度

　　拥有智能分析功能的摄像机可以对特定区域进行人数统计和拥挤检测，如果发现排长龙或大量人员聚焦，就表示顾客需要额外的帮助，应该立即采取措施，由此可以帮助企业提升客户满意度。通过提供超越常规安全应用的商业信息，我们可以轻松地将很多新功能添加到视频安全系统中。 按照这种方式，视频分析可以帮助企业降低成本，提效率并改善销售。

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