物聯網（IOT）技術正對我們傳統視頻安全措施產生巨大的影響，而且這種影響一直在不斷的演變。現在的攝像機已經不再是簡單捕捉視頻圖像的設備，而是變得越來越聰明，越來越智能。這些面向未來的攝像機正廣泛的成為當前數字連接基礎設施的重要組成部分，憑借各種先進的智能傳感器，它們可以獲取到很多非常有價值的數據，幫助企業改進視頻監控安全，或是應用在其它更多領域。

    然而，伴隨著各種可能性的增長，未經授權的網絡犯罪分子入侵風險也隨著增加。我們都應該意識到，通信基礎設施中的某單一薄弱環節都可能會導致黑客入侵并獲取敏感數據。這對我們來說將是一個壞消息。

    利用深度學習保護數據安全

    而好消息是，網絡犯罪可以通過采用從端到端有效的數據安全系統來避免。一旦這一級別的安全措施到位，我們就可以開始自信地體驗和感受當前科技發展帶來的便利。

    那么，2018年對視頻監控有什么影響呢？根據IHSMarkit調查預測，一項技術將成為視頻安全行業的新詞匯，即“深度學習”，該使用算法從同一段數據產生多個信息層，進而模擬人類大腦不斷吸收大量的細節數據。

    在歐洲，隨著視頻監控數據的大量采集，數據的使用限制、安全保障、個人參與和問責等新原則的引入，GDPR（《通用數據保護條例》）合規性也將成為一個重要話題。

    而且，隨著無人機的普及和濫用，最新的無人機檢測技術也將受到相關大面積場所領域的歡迎，如機場周界安全等等。

    智能視頻分析的未來

    當今智能相機的一個重要特點是能夠提供智能視頻分析。例如，博世’i’系列提供多種格式選擇-基本視頻分析和智能視頻分析。

    基本視頻分析面向普通應用，如希望支持商業智能（例如網間數據傳輸）的中小型企業；大型零售商店和商業建筑的高級入侵檢測，執行健康和安全法規（禁止停車區域或檢測阻塞的緊急出口）以及分析消費者行為等等。

    基于攝像頭實時處理功能，還可用于檢測丟棄的物體，對游蕩徘徊人員發出警報，或檢測進入預定義區域的人員或物體。

    智能視頻分析還可以支持更多的功能。它專為苛刻的環境和關鍵任務應用而設計，如機場周邊保護，關鍵基礎設施和政府建筑物，邊境巡邏，船舶跟蹤和交通監控（例如錯路檢測，交通流量統計和監控路邊停放的汽車：所有重要的視頻安全解決方案）。

    智能視頻分析還可以區分真正的安全事件和已知的虛假觸發物，例如雪、風（正在搖動的樹）、雨、冰雹和水反射物體等具有挑戰性的各種環境。對于更廣闊的領域，如機場周邊圍欄，該系統具有提供遠距離分析的范圍和能力。

    而且，如果使用移動照相機，與智能跟蹤功能配合使用時，還可以捕獲移動物體的數據。對于路邊應用，智能視頻分析系統（例如博世MICIP系列）可抵抗振動，并且仍可在極端天氣條件下運行，繼續在大雨或雪中檢測物體。

    監控攝像機的發展

    如今，人們已經清晰的認識到攝像機在商業中扮演的重要角色。物聯網將安全攝像機從簡單地捕獲圖像的設備轉變為智能傳感器，可以采集很多至關重要的商業數據，這些數據可以超越安防領域，用于改進商業活動。例如，我們的城市正在走向智能城市。

    作為城市基礎設施與智能數據的核心，智能攝像機可以通過城市智能照明系統采集數據并優化能源使用效率以及迅速響應異常人員聚集與流動。同時，攝像機還可以用來改善城市公共交通，如監控守時或基于列隊情況判斷交通流量等等。并且，可以在需要的時候控制交通信號燈。

    隨著城市擴張和基礎設施的不斷增長，對智能攝像機的使用需求變得越來越重要。因此，必須開發供人類操作使用并具有智能傳感器的監控技術，而不是僅僅提供視頻圖像，同時還要具備智能分析功能并支持復雜的系統。這些系統能夠過濾掉無用的誤報信息，只顯示有用的數據，并提供相關聯的數據信息以協助控制人員做出正確的響應決策。

    擴展視頻安全攝像機網絡

    如今，視頻分析技術已經給視頻監控控制人員帶來了實實在在的好處；同時也該城市交通、規劃、管理當局帶來極大的便利。作為現有的基礎設施，可以通過安裝額外的應用程序來改進和擴展安全視頻監控網絡而不需要直接替換。從商業角度來看，這意味著可以從有限的投資中獲得更大的價值回報。

    以后，智能相機的功能將擴展到與其它設備（僅限于指定的設備）的交互和信息共享，圖像和數據解析以及獨立執行各種任務的能力，以優化我們的安全和業務需求。

    事實上，相機不僅僅只是傳感器。很明顯，傳統的傳感器只會在檢測到移動時觸發報警，而攝像機也可以提供相關的圖像和信息，如對象方向、大小、顏色、速度或類型，并使用時間戳記錄有關具體位置或事件。

    基于這些事實，我們今天的視頻安全攝像機已經準備好迎接未來的挑戰。