高画質先行、実用化したインテリジェントアプリケーションへの道を開く：

1，高画質はIPカメラの急速な普及における重要な要素です。標準画質から高画質への移行により、ビデオ監視は「見える」から「よりクリアに見える」に変化しました。高解像度の監視画面は人間による観察だけでなく、機械による「見る」ことを容易にし、画面の内容をより正確に抽出できるようになります。例えば、画面内の人物、車両の属性などを抽出することができます。これは、インテリジェントな分析やビデオ構造化の過程であり、またインテリジェントとビッグデータのアプリケーションの基礎でもあります。確かに、インテリジェントな分析の精度は、インテリジェントアルゴリズムやデバイスの性能など多くの要因に関連していますが、高画質のビデオソースは常に最も基本的で決定的な要因です。何十万ピクセルの画質しかない画像に直面した場合、人間の目ですら区別できないことを考えると、機械はより「進めない」でしょう。

それゆえ、IPカメラの解像度は年々向上しており、多くの安全都市建設プロジェクトでは、数千台以上の4K超高解像度のIPカメラが使用されています。また、超高解像度の普及を妨げる重要な要因の1つは、帯域幅とストレージのコストです。新しいコーデック技術であるH.265の登場と普及は、この問題を解決するために行われています。さらに、一部のメーカーはH.265国際標準をベースに、より効率的な独自の特許コーデック技術であるSmart 265を提供しています。Smart 265はH.265よりも効率が高いコーデック技術で、動きの少ないシーン（例：室内の休憩室、階段など）では約70％のビットレートを削減することができます。少し忙しい道路のようなシーンでは、ビットレートを50％以上削減できます。また、火車駅などのシーンのように、常に大きな動きがある場合には、従来のH.265よりも効果的です。したがって、より効率的なコーデック技術の登場により、超高解像度のコストが大幅に削減され、超高解像度の普及がさらに推進され、インテリジェントな実用化アプリケーションの道が開かれました。

2，

スマート前置、原始の構造化情報を蓄積

IPカメラの高画質化により、ビデオソースのクリアさの問題が解決され、スマートアルゴリズムの精度向上に良好な基盤が築かれました。IPカメラのハードウェアプラットフォームの性能向上とスマート分析アルゴリズムの改善に伴い、スマート前置が可能となり、IPカメラのスマートアプリケーションは実用段階に入りました。スマート前置は、各伝統的なカメラを単なるビデオ収集ユニットからスマートな処理ユニットに変えるものであり、従来の「事後のビデオチェック」から「事中のタイムリーな対応」、さらには事前の警告までを可能にし、リアルタイム性を大幅に向上させ、監視の価値を向上させます。そして、システムには単一点のボトルネックが存在せず、システム構築のコストも増加しません。また、大量の分散型スマート前置は後段のストレージとプラットフォームに非常に豊富なスマートビデオストリームと構造化データ情報を提供し、後続のビデオの高速検出検索およびビッグデータの更なる応用に原始の素材を提供します。

一方で、一般的なIPカメラにはスマートなマイクロインテリジェンス機能が標準装備されています。フロントエンドの各Smart IPC/球カメラは、10種類の動作検出、4種類の異常検出、2つの特徴認識、1つの統計分析などのリアルタイムアラートを行い、スマートな検出アラート情報はリアルタイムにSmartプラットフォームに送信され、アクティブなビデオセキュリティを実現し、有効な「未然防止」を可能にします。同時に、収集された一般的なビデオ、分類識別でキャプチャされた人物/車両の画像、および分析から生成されたビデオ構造化データは、直接Smartストレージデバイスに保存され、スマートな検索とスマートな再生にデータサポートを提供します。また、抽出されたビデオ構造化データ（車両のナンバープレート、車両の色など）は、ビデオイメージ情報データベースに保存され、人、車などの構造化情報を検索できるようになります。

もう一方で、専門のスマートカメラは専門領域への深い応用を行います。現在の専門スマートカメラには主に顔認識と客流計測のカメラが含まれ、特定の場面で顔や客流の分析精度が高い要求される場所に適用されます。これらの情報はビッグデータの応用に最も原始的な構造化情報を提供します。公安分野では、顔認識技術を利用して地下鉄駅や高速鉄道駅などのシーンで人物の布控を行い、布控対象者が顔認識システムの監視エリアに現れると、システムはすぐに警報情報を発信し、逃亡中の犯罪者の逮捕率を高め、重要事件の犯罪者の逮捕時間を短縮し、社会の健全で秩序ある発展をよりよく保障します。商業施設では、顔認識カメラと客流統計カメラを使用して、来店客の性別、年齢層、数量などを統計し、これらの情報に時間と空間の属性を加えることで、営業時間ごとの各入口の来客数のグラフを形成し、売上、休日のスケジュール、プロモーション活動などの情報とさらに交差比較することができ、関連性とパターンを見出し、ある種の予測を行い、最終的に適切な意思決定を行います。例えば、ある特定の休日に女性の顧客が特に多いことがわかり、同時に特定のバッグが特によく売れていることがわかると、次回同じバッグをその時間帯に市場に投入すれば、良い販売成績を収めると推測できます。

3，

多次元感知、多様なビッグデータを実現

高画質、スマート前置により、IPカメラはビッグデータの応用に十分な量のデータ情報を提供できるようになりましたが、ビッグデータ時代は情報サンプルだけでなく、情報密度と情報の種類をできるだけ増やす必要があります。そのためには、フロントエンドのIPカメラの感知が多次元的であることが求められます。

まず、多次元感知手段です。IPカメラは平面から立体に発展しています。例えば、双眼立体視覚技術を基にしたIPカメラは、物体の三次元ジオメトリ情報を持つ視野を形成するため、検出ルールを効果的に設定し、光線、影などの干渉要因を除外し、スマート分析の精度を大幅に向上させ、より多くの正確なビッグデータ情報を提供します。また、単眼から多眼への発展もあります。海康威視の鷹の目シリーズ製品は、複数のセンサーを組み合わせた技術に基づいており、以前は広場、駅、建設現場などの広大なシーンを見るためには4台のカメラと1台のサーバーが必要で、コストがかかり、メンテナンスが難しかったが、今では4または8つのレンズを組み合わせたマルチセンサー装置を1台使うだけで、180°または360°の立体的なハイビジョン全景画像を直接出力できます。さらに、詳細を見る必要がある場合は、マルチセンサー装置に統合されたハイビジョンズームカメラを使用して、全景と詳細を兼ね備えることができます。このように、単一の製品を通じて、より高い情報密度を得ることができます。

次に、多次元感知タイプです。多次元感知手段により、多次元のデータタイプがもたらされます。例えば、ビジュアル情報、方位情報、環境情報、アラーム情報などがあります。これはビッグデータ時代の要件である豊富なサンプル種類を満たします。同時に、セキュリティ感知ネットワークが取得したデータ情報は、すべてビデオを中心にしており、さまざまなデータがビデオと組み合わされると、可視化された感知コンテンツが得られます。例を挙げると、カメラと電子コンパス、GPSなどのセンサーを組み合わせると、カメラが監視しているエリア、つまり視野を電子地図上に明確に表示できます。また、監視画面に装置の位置の緯度経度とストリート情報を自動的にオーバーレイ表示することもできます。管理と調達を容易にします。ビデオと温湿度センサーを組み合わせると、厨房や薬局など、環境の温湿度に高い要件がある場所では、倉庫の監視実景を見ることができるだけでなく、倉庫の現在の環境状況を把握することもできます。温湿度が設定値を超えると、温湿度異常の倉庫の監視実景画像が表示され、監視員が現場の状況を素早く把握できます。RFID技術とビデオを組み合わせると、例えば工事現場の作業員の安全帽にRFIDタグを取り付けることで、非接触で打刻することができます。工事現場の玄関口に設置された監視カメラと組み合わせて、人物の画像と情報を同時にシステムに記録できます。

IP化の波がセキュリティビッグデータと出会い、ハイビジョン、スマート、多次元が徐々にIPカメラの主流の発展トレンドとなっています。IPカメラはセキュリティビッグデータネットワークの重要な一環として、豊富で多様なビデオソースと初期の構造化データをビッグデータの応用に提供し、ビッグデータの深い応用のための堅固な基盤を築いています。