行业前瞻

为了确保视频流的高质量和高传输效率，新型的视频压缩技术要求我们考虑到存储、编解码、算力和带宽等因素在内的各项因素，还要在画质、码率和性能之间做平衡。

早期版本的神经网络（如第一个感知器）是浅层的，由一个输入层和一个输出层组成，中间最多有一个隐藏层。超过三层（包括输入和输出）就可以称为“深度”学习。

我选择了 Faster-RCNN，因为它是一个两阶段的对象检测模型。结果，这个模型效果非常好！损失函数的收敛比保龄球还平滑。因此切记：下次在处理目标检测任务时，请在下定决心之前尝试几种不同的架构！

虽然在神经网络的解释中暗示了这一点，但更明确地值得注意。深度学习中的“深度”是指神经网络中层的深度。由三层以上（包括输入和输出）组成的神经网络可以被视为深度学习算法。

目标跟踪是机器视觉领域的重要课题，被广泛应用于智能监控、动作与行为分析、自动驾驶等应用领域。例如在足球比赛中，目标不仅仅是人，也可能是生物、汽车或其他重要物体，例如足球。

狭义的人工智能是我们今天在计算机中看到的一切——智能系统已经被教导或已经学会了如何执行特定任务，而无需明确编程如何去做。

大多数机构仅在事件发生或存在大规模危险感知时才使用闭路电视录像。人工智能的应用通过实时监控视频片段并智能分析安防事件，例如事件可能发生以及需要采取哪些措施来防止它们发生等等。

尽管视频监控系统几十年来一直是公共和安全部门不可或缺的一部分，但在这些行业之外，人们对它们也有着浓厚的兴趣。这种兴趣主要是由于全球犯罪率和安全威胁的增加，推动了视频监控市场的持续增长。

未来10年，人工智能有望改变每一个行业，而这种变革的催化剂就是5G。这两种技术将共同实现物联网设备和智能网络的快速、安全和经济高效的部署。

根据 2020 年麦肯锡全球人工智能 (AI) 调查，2020 年，超过 50% 的公司已经在至少一个业务部门或职能部门采用了人工智能，因此我们见证了新的人工智能趋势的出现。

人工智能、边缘分析、预测和分析、机器学习算法以及 RFID 等无线功能等关键技术的采用显着增加了新零售、城市管理、执法和交通运输等不同行业对视频分析的需求。

64% 的受访者将把他们的人工智能工作重点放在网络性能管理上。70% 的受访者认为，在网络规划中使用人工智能，是将网络切换到 5G 的最佳方法。

COCO 是一个大规模目标检测数据集，它解决了场景理解中的三个核心研究问题：检测目标的非标志性视图（或非规范视角）、目标之间的上下文推理以及目标的精确 2D 定位。

5G通讯技术作为新一代移动通讯技术，它从一开始就是向超高速、高可靠、低延时等特性展开研制。相比四代移动通讯技术，5G通讯技术的不同在于，它不仅仅是为移动通讯而设定，还是面向物联网的应用技术。

视频分析中的目标检测是如何发生的？多年来，由于 Mask R-CNN 或 YOLO 等算法的出现，视频源中的实时对象检测成为可能。这些算法是预先制定的，可以检测目标对象之间的差异。

所谓按需拉流，其实就是字面意思，根据需要再去拉流。根据需要实质上是指有客户端请求，也就是有客户端请求的时候，流媒体服务再去找前端设备进行拉流处理，拉流->解封装->再封装->分发。

在5G、AI、云计算、大数据、物联网等新兴技术迭代更新的驱动下，智慧城市建设持续加速，以创新的理念+科技手段推动监管创新、服务创新成为城市精细化管理和运营的重点方向。

目前我国的安防建设大都集中在一、二线城市，平安乡镇建设虽然早已被提出，但是由于我国地广物博，地形也有较大差异，经济发展不均衡，因此乡镇安防建设并未得到真正的全面落实。

在全球经济放缓、电子商务冲击、经营成本上涨这样一个大时代背景下，整个零售行业目前正在面临着重大的变革，数字化转型成为新零售发展的必然趋势。

这几年安防发展迅速，安防行业已经不仅仅是安全防范，而是向泛安防转换，互联网颠覆了很多行业，结合物联网、大数据等新兴技术，新型的安防平台将多个系统、多个场景相互融合，实现了不同等级安防单位之间的无缝衔接