167亿美金市场规模，智能监控大爆发时代已到来

2020年3月4日，中央政治局常务委员会召开会议时指出，加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设，以及加快工业互联网、5G网络、AI等新型基础设施建设进度。

5G带来了网络环境的全新变革，人工智能改变了机器视觉在物理世界朝数字世界转换的方式，这两大技术在安防领域的融合应用，目前正在构成“5G+AI+安防”的全新的组合，助推视频监控行业迈向超高清、AI智能的新阶段。

经过多年的发展，国内视频监控系统规模越建越大，前端采集设备种类形态也愈加多样，产生海量、多维的数据(过车数据、人脸数据等)，如何实现在海量数据中实现快速检索价值数据成为行业痛点。要解决此痛点，深度挖掘视频的价值，必须依赖于 AI 计算机视觉技术(CV)。CV 技术经过多年的发展在 2018 年已经开始具备全面商用的能力，在人脸识别、人体识别、车牌识别、车辆识别方面都有比较大的进展。

一、智能监控市场规模高达167亿美金

根据Omdia预测，2024年中国智能视频监控市场将达到167亿美金，2019到2024年年均增长达9.5%。

目前视频监控前后端均已经实现了智能化，其中前端“智能化”，后端“云化”，并逐渐演变为“边缘节点”、“边缘域”、“云中心”三个层次，云边融合的产业生态圈成为安防产业的新趋势。

人工智能和机器学习结合了当下尖端的计算机视觉技术，形成了现在我们常见的智能监控设备，这样就能够让企业更便捷地在疫情之下实施和遵守新的健康标准和安全规范。配备了支持AI的智能视频分析应用程序的智能监控设备，也可用于各种传统的应用场景，以适应业务需求或运营优化，所有的这些都可以在一个摄像头上得以解决。

随着视频分析的应用变得越来越主流——给各个行业带来了巨大商业价值。因此，我们可以预判，未来几年将是探索人工智能监控设备更多新应用领域的爆发期。

近年来，有一家新秀企业值得一提——深延科技AI平台是面向深度学习开发场景，平台深度整合硬件、数据、计算、AI开发环境等各类资源，深挖用户需求与痛点，深度结合各行业特点，着力为用户提供高效的资源利用管理服务， 从而实现资源的统一分配调度、 数据集的集中管理加速及流程化的开发训练及部署。着力为AI开发者构建高效敏捷的开发平台，聚焦数据与算法开发核心业务，全面提升开发效率与质量，最终帮助企业实现降本增效。

二、深延科技智能监控

深延智能监控系统依托于成熟的计算机视觉与视频分析技术，自动检测异常行为的发生，通过对企业需求进行算法匹配，高效满足多功能、多场景的业务需求。

三、深延科技智能监控应用广泛

1、路政交通

深延科技智能监控系统在高速路、高架桥等监控路段，通过图像识别技术自动检测行人非机动车、违禁车辆、违禁停车和车辆火灾等异常事件。检测到异常情况发生将实时联动报警，协助交管部门提高异常事件响应效率。

2、工地巡查

智慧监控系统适用于不同施工阶段的建筑工地场景。针对车辆/人员出入口、塔吊、围墙边界、施工区、办工区、工人生活区、材料存放区等重点安防区域监控而设计。可以广泛应用于工地施工现场的环境监测，解决工地环境集中监测管理、监督的需求。

3、工厂安防

在安全生产区域内部署监控系统，通过对摄像机画面内是否有人员活动实时检测，当检测到有人时，识别检测在岗人员是否规范佩戴口罩、操作是否规范等，若遇异常行为则可立即发出警报，通知后台监控人员，以节约人力监控成本，提醒安全防范措施作业，提高在岗人员安全意识。

4、校园安防

在校内走廊、楼厅、操场等公共区域安装，以实时监控特定区域内情况，及时发现和捕捉异常行为，如打架斗殴、闲散人员以及其他违规行为等，需要时可及时上报警情，以最大限度保障学生安全。

5、商超调研

精准统计商场各出入口的进出客流量，实时分析场内人数。通过分析消费者重点关注、停留的区域，协助商场制定店铺布局、商品陈列方案；同时对在岗员工的工作状态进行实时监督。

6、食品安全

通过视频监控系统，实时远程监督餐饮后厨，分析规范化操作行为，保证餐饮卫生安全，满足卫生监管部门和相关管理人员的检查监督需求。

7、农作物监测

监控和监测技术为监测农作物、商业资产和优化生产过程提供了一种降本增效的解决方案，从而为农业等相关行业提供了潜在价值。农业领域的相关从业者都在为如何降低能源消耗、减少现代化农业对生态环境的破坏而寻求新技术，而人工智能监控，或许就是他们要找的答案。

而且在面临一些影响环境的不利因素时，比如霉菌、寄生虫或其他昆虫，智能监控设备可以帮助我们提早识别这些异常状况，并在可能发生危害事件前通知相应人员。智能监控设备还可以监控野外大量的牲畜，以确保它们不被猛兽伤害，或识别动物是否受伤。

目前，深延智能监控系统已在交通、工业、石油等领域展开应用，其中在辽河油田作业维修监控系统升级项目中，团队精准分析现状与需求，针对现有监控的静态风险、动态风险以及环保风险等问题，通过人工智能算法识别油气井再生产作业以及维修过程中出现的多种高危行为、状态及环境，根据需求重新布设智能监控系统，打造了一套集中部署的整合解决方案，力求做到“不放过一个重点，不过度消耗资源”，从而大大解放了人力，缩减了运营成本，提升了油田管理效率。

随着人工智能的快速发展，从工地的合规监测到工厂的标准化生产，从道路交通状况监测到校园安全防护，再到商超数据调研、农作物病虫害监测，计算机视觉和视频分析不断渗透于多个行业。可以预见，在未来智能监控系统将广泛应用于各行各业，计算机视觉的延伸产业总体需求也将继续增长。