2020年智能安防技术发展趋势

从2018年开始，智能安防应用的底层零组件就开始趋向系统化、集成化，同时也在提升监控系统本身的硬件系统整体性能。AI芯片、传感器等基础硬件和算法软件集成化，让产品可以根据不同业务算法进行定制化开发。当前AI芯片厂商已经在朝着算力和算法集成的方向进行研发，也就是根据特定场景算法来设计AI芯片架构，以更高效的应用于场景业务。

在以视觉为核心的安防监控系统中，CMOS图像传感器是核心角色。为了更好的AI智能应用，CMOS图像传感器从成像设计上需要做针对性的改善。从这几年来成像技术厂商推出的安防专用CMOS传感器产品来看，由于需要考虑到场景环境、光照、气温等各种因素的影响，监控用CMOS图像传感器的设计也开始进入到“场景定制化”阶段，不同的应用场景所适用的产品不一而同。

除了将多样化的智能算法灌注到传感器器件外，也可以同时植入到AI芯片中封装。随着视觉类AI算法的深度学习计算逐步从云端部署扩展到边缘部署，边缘的设备比云端多1-2个数量级，业内对边缘AI计算硬件的需求快速升温，需要具有高算力、低功耗、接口丰富的芯片、模组、板卡等方案来替代原来的CPU、GPU方案。可以说，随着AI技术的应用及普及，在大数据及深度学习的要求下，安防对CPU及GPU的硬件要求逐步提升，基础零部件的集成化、定制化应用需求逐渐成为发展趋势。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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