不要小看摄像头，它将是智慧城市建设的基层功臣

　　智慧城市如同哈姆雷特，在每个人的心中都有不同的理解。但是从智慧的本质上而言，其是高等生物所具有基于神经器官(物质基础)的高级综合能力，包含着感知、知识、记忆、理解、联想、情感、逻辑、辨别、计算、分析、判断、决策等多种能力，拥有智慧能让人可以深刻理解世界，拥有思考、分析、探求的能力。所以智慧城市更像是城市基于城市物质基础之上一种高级的综合能力，其主要的特征是让城市管理者能做出成功决策的能力。

　　为了真正让这种能力得以落地，各行各业纷纷使出浑身解数，以物联网、云计算和大数据为核心的企业纷纷加入到推动智慧城市建设的阵容中来。但目前，虽然城市每天都能产生大量的数据，但真正被运用到的少之又少，无法形成“前端——后端——应用端”的端到端协同效应。为了打通这个链条，当前的重中之重仍是要解决前端结构化数据的采集，确保后端及应用端更高层次的碰撞、分析与运用。

　　而在此背景下，以视频技术为核心的安防厂商似乎开始从安防监控向着感知智能蜕变——环境感知、水位感知、照明感知、城市管网感知、智能交通的交互感知等多维立体感知系统正在迅速搭建起来，而在这些系统中最基本的组成单位便是摄像头。

　　或许在更多人的眼里，摄像头仅仅是监控的代名词，但随着传感技术的不断成熟，传感器成本的下降，让摄像头突破了原有“监控”的局限，不再仅仅是单纯的监控录像而已，而更多的是拥有机器视觉能力的智能感知设备。

　　以海康威视智能感知摄像机为例，其以感知对象和目标的不同可分为四大类：人体分析(人脸识别、人体特征提取技术)、行为分析(目标跟踪检测技术、异常行为分析技术)、车辆分析(车辆识别技术、车辆特征提取技术)、图像分析(视频质量诊断技术、视频摘要分析技术)。感知设备不仅具有感觉，也能够辨别与分析，就如前言所提到的智慧本质一样，通过数据感知的类型能够结合业务场景在平台层进行数据分析，总结并提炼出业务分析模型，形成业务控制指令和业务发布信息，反馈到设备层进行操作执行和信息发布。

　　除了对人、车、物等特定目标的感知分析外，由性能卓越的监控摄像头构建的多维立体感知系统也在环境监测、城市管理、应急救灾方面发挥着重要的作用。比如海康威视2015年即推出的DT1.0多维感知系统，除了对基本的视频、音频、报警等信息的采集外，还通过加入温感器、烟雾传感器、RFID芯片、GIS/北斗等多维度的传感元件，将摄像机打造成一个多维感知的智慧单元，实现对温湿度、烟雾、PM2.5、RFID、方位角等数据的集中采集，这些数据的采集和积累将为智慧城市的建设方向提供有效的数据支持。

　　在未来，视频结构化的数据成果呈现出来不仅仅是一张张简单的人流、车流、环境等信息统计图，而是直接反馈出经由各项数据碰撞、事件模型重叠后研判的结果，为行业管理者提供业务指导和辅助信息。视频监控在大数据时代下，其不可预知的附加值正在不断被人所挖掘，越来越多围绕着视频应用为核心的产品及应用正在不断的涌现，可喜的是对于安防厂商而言，这些智能算法、结构化分析、数据存储正是自身的看家本领，多维立体感知也正是智能安防发展的主要特征之一。