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“从整个市场空间来看，未来5年全球视频监控销售额的复合增长率约在6.3%左右。” 安防、消防与楼宇科技亚太研究组*分析员王玉君在接受本刊采访时表示，中国的****安防摄像头的覆盖率已经接近发达*，估计在2016年，每10个中国人就有一台****安防摄像机。

    当视频分析遇见深度学习

    视频内容分析对视频监控行业来说并不是什么新事物。但在王玉君看来，尽管2016年全球带有智能分析功能的视频监控设备销售额超过10亿美元到所有视频监控设备销售额的9%。除了价格因素外，传统智能分析产品的误报率和对安装环境的挑剔都是阻碍智能分析被市场大规模应用的因素。通过几年的市场培育，用户意识到视频智能分析确实可以为城市交通治理、*刑侦和商业管理带来很大价值，因此市场对具备*的****的视频智能分析产品是充满期待的，深度学习技术在视频监控领域的应用也正是在这样的背景下开始蓄势待发。

    一方面，基于GPU架构的深度学习技术使得视频分析算法的开发效率有了显著提升，缩短了算法迭代的周期和成本；另一方面，深度学习技术可以通过对机器的不断训练来优化视频分析算法，****智能分析的准确性，实现在复杂环境下实现高强度视频分析任务(例如在闹市区做人脸比对和跟踪)。因此深度学习技术从长期来看会降低智能分析应用的成本，也会拓展带有智能分析功能的视频监控设备的应用外延。除了价格因素外，从短期来看深度学习技术在视频监控领域应用的****挑战就是如何将那些****的算法根据实际的应用情景进行二次开发，实现*的技术落地。

    “使用视频分析实现目标和事件检测，无论是实时的还是后期的，将持续位于视频监控技术*的前沿。”视频监控产品一般使用运动检测来触发视频****，这很容易出错。“从好几个小时的视频中寻找出某一个事件非常耗时。因为视频包含了大量的信息，如何分辨哪些是有价值的，哪些应该删掉，这给用户带来了挑战。”

    谁来保卫视频监控安全？

    2016年10月，美国遭遇DDoS攻击，导致大量视频监控摄像头和网络陷于瘫痪，让人们再次对网络空间安全(cyber security)防护产生了焦虑。“任何连网设备都会面临*和恶意攻击的风险。IP摄像机本质上是物联网的一个节点，可以获得物联网架构中实施的同等级别的安全保护。我认为IP摄像机的安全性应该归类为广义物联网安全的一部分，长远来看它将无缝地融合到物联网结构中。”Raman Sargis说。

    王玉君认为Cyber Security和以往我们所谈及的Network Security是一个概念，都是指网络安全。DDoS *事件给那些原来对网络安全意识淡薄的视频监控设备和用户是个大大的警醒。由于厂商在物联网设备中设置了简单的默认密码，用户或是不知道需要修改密码，或是根本就不允许对密码进行修改(例如此次*的设备)，使得病毒可以盗用通用账户名和密码，登入并控制这些设备。

    其实不仅仅是视频监控产品，所有接入网络的物联网设备都面临着网络安全问题。加强视频监控设备的安全加密和认证是****直接的避免网络病毒*的方法。此外，也可以安装嵌有网络安全监测的视频监控交换机，信息通信技术(ICT)提供商或系统集成商也可以利用已安装的ICT网络安全产品对视频监控产品进行保护。当然，视频监控网络安全问题也带来了一些新的商业机会，例如第三方网络安全测试和认证的服务、提供给系统集成商的ICT网络安全咨询服务等。

考虑到2017年会有更多的智能摄像机、门禁监控、音频设备、家电、工业设备接入网络，*维呼吁所有制造商都应该将安全视为优先，让客户更专注于他们****善长的领域，由安全*改进他们提供的服务。据此预期2017年将是结合新摄影机功能和实时分析，并处理许多安全挑战的一年，包括脸型辨识、鉴识分析和周边防护。