设备诊断

　　可以对编码设备的连通状态、磁盘状态、录像状态、安全漏洞、综合检测等诊断。

　　统计分析

　　用户能够采用多角度、多条件的方式进行及时、详尽的统计分析，系统同时能够指导用户及时维修故障设备，为用户提供运维过程与结果的考核依据。提供了视频类设备的在线率、完好率、及时维修情况、故障类型分布情况等各类统计数据。

　　运维管理

　　系统运维管理能实现对摄像机图像故障进行运维管理，可以对故障按照***、时间段、类型、编号等条件进行运维确认、分配、维修好确认、故障不处理等流程的跟踪查询功能。运维管理支持故障自动发现和自动报修两种形式，告警通知和人工巡视发现故障报修来进行远程运维或者分配工单，系统每一步运维操作记录详细记录。

通过规模化、多样化的智能前端摄像机进行精准的数据采集，二线监控品牌，后台强大的云计算和视频解析系统对采集的数据进行准确的解析和表述，庞大的大数据分析与挖掘系统对海量数据进行精准的处理，才能够真正的让视频监控协助用户准确的观察、识别和应对周边的事物，做到真正的拥抱智能时代。

　　结语：视频监控整合人工智能技术，虽然在加强监控的同时也伴随着一些潜在风险，但是潜在的优点显然超过了缺点。且如今人工智能在算法与芯片领域的成熟及成本的下降，安防监控品牌，使得智能监控的商业化落地更加快速地普及，同时智能监控市场在寻求差异化竞争形成了百花齐放的形势。

大数据：挖掘改变视频监控领域应用格局

　　目前，在工作中，实在的应用就是从海量视频数据里找出具有相同线索特征的图像，让警发现新的案件线索。至于“怎么找?”，的技术障碍还在于视频的结构化。视频除了时间和空间属性外，并没有其它的标签。除了按照时间和地点查找相应的视频外，监控品牌，大多的视频只能靠人慢慢甄别，这离大数据应用还相去甚远。

　　站在视频分析、智能视觉的角度来看，我们其实可以采用一些智能分析手段，以从大量纯视频中先自动化地采集出一些常用的“元数据”信息，并用数据TAG的方式重新对视频信息进行***、长期存储，以备“战时”急用，完成对罪分子行为痕迹的拼凑。这就是一种典型的大数据挖掘应用：大量无效数据中的有效数据挖掘、对以往数据的规律总结和对将来数据的量化和有效预期。

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