AI智能监控摄像头装将成为物联网前端感知的重要手段
多种传感器指的是采集声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要信息的传感器，通常一种传感器只能采集1-2种信息，无法获得物物相连的所有信息。
传感器网关是感知层的的通信设备，通常它无法采集信息。
ZigBee定位技术、超宽带室内定位(UWB)技术、蓝牙定位技术、Wi-Fi定位技术与超声波定位技术都具备定位功能，多数易于联网，但是它们发送的距离较小，其使用范围有限。
智能手机具备识别定位与通信功能，其发送的信息多数情况下可以代表某一人物个体，但由于隐私权受保护，对其使用受到限制。
二维码是用特定的几何图形按一定规律在平面分布的黑白相间的矩形方阵记录数据符号信息的新一代条码技术，由一个二维码矩阵图形和一个二维码号，以及下方的说明文字组成，通过图象输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理，二维码的识别应用具有成本低、信息量较大，识读速度快，全方位识读等特点，但也存在扫码距离不能太大，不能双向交换信息，标签易于被替换、自动识别较为困难的不足。
用户可以用全球卫星定位系统在全球范围内实现全天候、连续、实时的三维导航定位和测速。其特点是不需要sim卡，不需要连接网络，只要在户外，基本上随时随地都可以准确定位。但是终端设备启动后搜索卫星的时间一般需要2分钟左右。另一个缺点是信号不能透过金属和钢筋水泥混合物，因而不能在室内如地下停车场、高桥下、密集的楼房下使用。
射频识别(RFID)技术利用射频方式，利用天线把无线电信号调成电磁场，附着于物品的标签经过磁场后生成感应电流把数据传送出去，以多对双向通信交换数据以达到识别和三角定位的目的。对于目前应用较多的RFID网络来说，附着在设备上的RFID标签和用来识别RFID信息的读写器都属于物联网的感知层。由于射频识别技术和设备具有非接触、自动化程度高、耐用可靠、识别速度快、适应多种工作环境、可以实现高速和多标签同时识别的优势，因此在物联网感应层中得到广泛应用。射频识别定位技术作用距离较小，但它可以在几毫秒内得到厘米级定位精度的信息，而且标识的体积比较小，造价比较低。但其不具有通信能力，抗干扰能力较差，不便于整合到其他系统之中，且用户的安全隐私保障和国际标准化都不够完善。射频识别技术与设备已经被收费站、仓库、工厂、商场广泛使用在车辆收费和货物、商品流转定位上，是目前使用最多的技术与设备。
监控摄像头是一种光学信息传感器，具有视频摄像/传播和静态图像捕捉等基本功能，它是借由镜头采集图像后，由摄像头内的感光组件电路及控制组件对图像进行处理并转换成电脑所能识别的数字信号，然后借由并行端口或USB连接输入到电脑后由软件再进行图像还原。传统的摄像头能够自动获得的信息量较少，通过系统平台的视频分析功能可以识别车牌数字。
人是通过触觉、听觉、嗅觉、味觉、视觉来感知世界，其中视觉是人最a重要有效的信息获取方式。智能摄像机作为一个高级的物联网终端，会成为万物互联智能世界的“眼睛”，成为高价值的信息获取方式，给产业物联网提供输入，进而推动产业产生更大价值。
2010年中科院自动化研究所生物识别与安全技术研究中心李子青教授提出“智能视觉物联网”的概念。视觉物联网涉及物联网的视觉感知部分，利用各类图像获取传感器，包括监控i摄像机、手机、数码相机，获取人、车、物图像或视频视觉数据，提取视觉标签并采用智能分析技术对视觉信息进行处理，提取视觉标签，为后续利用提供支撑。2010年7月，《智能视觉物联网》的创意在“2010中国物联网创意和应用设计大赛”中获奖。
智能视觉物联网的定义是：通过视觉传感标签、射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。通过公共场所管理、智能楼宇、交通管制、学校、金融、社区、个人视频设备等终端用户搭建起“智能视觉物联网”，能够实现对资源的统一监控、管理和调度，因此智能视觉物联网具有广泛的应用前景。
智能视觉标签系统-作为智能视觉物联网信息处理的核心部分，对视觉感知范围的人、车或其他物件、对目标标签物体的身份及其实时状态进行智能分析，对其进行“贴标签”处理，并辅以标签属性包括名称、ID、属性、地点、运动状态、行为等(见下图)。与RFID物理标签相比，智能视觉标签系统的特点是：(a)通过无源方式提供标签信息，(b)属于虚拟表现性质，(c)打破距离限制，可以远距离获取。
深度学习与人工智能(AI)技术的进步，使得具备人工智能的摄像机能够从其拍摄的视频中获得更多的有用信息和数据。随着人工智能赋能摄像机，视频监控智能分析开始“前移”，尤其是AI技术的成熟应用，开启了AI智能监控摄像头发展的新纪元，加速了智能感知前端的普及应用。AI视频成为物联网前端感知的重要手段。
中星技术股份有限公司推出的“算法定义”系列智慧型AI智能监控摄像头内置深度学习神经网络架构，可根据应用需要快速更替智能分析算法和参数，满足人员和车辆布控、目标分类和抓拍、事件发现和监控环境自适应等差异化场景的应用需要。
海康威视研发的“合智能系列AI智能监控摄像头”聚合了多种专为复杂场景设计的深度学习算法，实现全结构化数据精准采集，具备多场景数据融合分析能力，实现全方位态势感知。该系列AI智能监控摄像头具备多目标并发全结构化数据采集能力，基于原始视频，利用多引擎动态检测跟踪技术，实现最a优目标属性信息提取，消除低质量数据干扰，更有利于云中心数据利用。与此同时，“合智能”系列摄像机基于多镜头设计架构，突破传统场景边界，融合全景视角和细节特写数据，实现城市管理、行为分析、道路事件等全方位深度态势感知。该产品荣获2019世界物联网博览会新产品创新奖。
人的五种主要感知，视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉中信息量最a大的就是视觉。随着摄像头的AI化，以及逐步普及与联网，视频数据在物联网发展中将发挥巨大的作用。这也大大扩展了视频产业的市场空间。2018年，国内物联网产业规模就已突破1.2万亿人民币。其市场规模和发展速度会比视频监控行业更大更高。
来源：安防展览网返回搜狐，查看更多
人工智能技术应用的领域主要有哪些
随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。那么，人工智能目前都应用在哪些领域，运用了怎样的技术原理呢？
什么是人工智能？人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。曾经有很多人戏称，人工智能就像一列火车，你苦苦期盼，它终于来了，然后它呼啸而过，把你抛在身后。虽然这是一种笑谈，但也反应了人工智能技术发展的迅速和无法想象的快，可能一个不小心，你就被远远甩在身后。
##人工智能技术的细分领域有哪些？人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
1、深度学习深度学习作为人工智能领域的一个应用分支，不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角度来说，都是一重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师李世石。百度的机器人“小度”多次参加最强大脑的“人机大战”，并取得胜利，亦是深度学习的结果。
深度学习的技术原理：
1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重；2.将大量的数据情况输出到这个网络中；3.网络处理这些动作并且进行学习；4.如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重；5.系统通过如上过程调整权重；6.在成千上万次的学习之后，超过人类的表现；
2、计算机视觉计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用……
计算机视觉的技术原理：
计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
3、语音识别语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字，并对其进行识别认知和处理。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
语音识别技术原理：
1、对声音进行处理，使用移动窗函数对声音进行分帧；2、声音被分帧后，变为很多波形，需要将波形做声学体征提取，变为状态；3、特征提起之后，声音就变成了一个N行、N列的矩阵。然后通过音素组合成单词；
4、虚拟个人助理说到虚拟个人助理，可能大家脑子里还没有具体的概念。但是说到Siri，你肯定就能立马明白什么是虚拟个人助理。除了Siri之外，Windows10的Cortana也是典型代表。
虚拟个人助理技术原理：（以Siri为例）
1、用户对着Siri说话后，语音将立即被编码，并转换成一个压缩数字文件，该文件包含了用户语音的相关信息；2、由于用户手机处于开机状态，语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中，然后再通过一系列固定电线发送至用户的互联网服务供应商(ISP)，该ISP拥有云计算服务器；3、该服务器中的内置系列模块，将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容。总而言之，Siri等虚拟助理软件的工作原理就是“本地语音识别+云计算服务”。
5、语言处理自然语言处理（NLP），像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合，实现人机间自然语言通信。
语言处理技术原理：
1、汉字编码词法分析；2、句法分析；3、语义分析；4、文本生成；5、语音识别；
6、智能机器人智能机器人在生活中随处可见，扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天，还是自主定位导航行走、安防监控等，都离不开人工智能技术的支持。
智能机器人技术原理：
人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上，使得机器人拥有判断、决策的能力，能在各种不同的环境中处理不同的任务。
智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。7、引擎推荐不知道大家现在上网有没有这样的体验，那就是网站会根据你之前浏览过的页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。
Google为什么会做免费搜索引擎，目的就是为了搜集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据数据库，为后面的人工智能数据库做准备。
引擎推荐技术原理：
推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览网站产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的信息网络。快速推荐给用户信息，提高浏览效率和转化率。
关于人工智能的展望除了上面的应用之外，人工智能技术肯定会朝着越来越多的分支领域发展。医疗、教育、金融、衣食住行等等涉及人类生活的各个方面都会有所渗透。
当然，人工智能的迅速发展必然会带来一些问题。比如有人鼓吹人工智能万能、也有人说人工智能会对人类造成威胁，或者受市场利益和趋势的驱动，涌现大量跟人工智能沾边的公司，但却没有实际应用场景，过分吹嘘概念。
转自：http://www.arduino.cn/thread-45848-1-1.html