两年前安防领域之所以引发明星计算机视觉创业公司的注目，主要由于安防领域的痛点还得到有效地解决问题。但随着监控设备商对自身问题解决问题的市场需求越发反感，以及算法的门槛的减少，使得传统监控设备商也开始利用AI技术解决问题视频监控难题。
近些年，安防巨头们争相在人工智能的大环境下根据自身特点，明确提出新的战略，如海康威视的“AI+”、大华的“视频+”、宇视的“SMV”、东方网力的“最弱大脑”等等。总体而言，“AI+安防”是从前、后末端智能的模式升级，前端通过GPU运营算法，展开视频的的收集，后末端利用大数据，展开分析和检索等。
归功于多年来自身对安防业务的了解解读，大华、海康威视这类厂商在耕耘AI安防方面具有更加明显的优势。2016年，大华统合了上百台高性能计算机，建设深度自学计算出来集群，现已完成了深度自学计算中心的建设。
相结合于CPU、DSP、GPU和FGPA等芯片平台上的软硬件研发能力，大华早已构成了一系列基于深度自学的智能产品，还包括前后端的人脸识别、卡口电警、视频结构化、双目立体视觉和多目全景拼凑产品。本文将描写大华在AI领域的研究和实际落地案例，主要涵括数据结构化化、车辆辨识、人脸识别、深度自学等几大方面。一、大华在数据结构化化方面的工作众所周知，传统智能分析产品所产生的数据更为单一。业内人士向雷锋网回应，安防领域的大数据、云计算与其他行业有相当大的差异，首先音视频数据本身体量极大，终端硬件数量较多，且低所发。
在这种环境下，它对平台的扩充性、部署灵活性、运算能力拒绝皆十分严苛。视图提取技术格灵深瞳CEO赵勇曾给雷锋网讲解到，目前以视频数据为核心的安防监控体系，只不过给客户带给了大量的困难。
从前端传感器必要取得的数据只不过是一种非结构化信息，把非结构化的数据放到客户跟前，然后找寻线索有如大海捞针。只有在构建结构化处置后，才能将其中有价值的数据直观、高效的留存、处置和应用于。所以安防行业把期望竭尽在智能化上，所谓智能化就是需要把人工智能引入来，把所有的视频数据除了引进人以外，还通过引入人工智能技术来分析它，自动把视频数据里面的内容和目标变为结构化数据。
何为结构化数据？结构化数据就是数据需要必要传达目标的性状、属性以及身份。这种数据可以大规模去检索，大规模地分析、统计资料。为此，大华股份在近些年研究视图提取技术解决问题这一问题。
视图提取技术构建对海量视图的动态结构化萃取，对人、车、物辨识分离出来，萃取有效地结构化数据，并对视图中的车、人脸展开深度结构化处置，动态感官城市中的高危人员和车辆。其不仅可以对动态监控视图做到结构化与应用于，还可对历史视图做到结构化文档与应用于。
通过提取技术，视图存储量减少到过去的1/20左右。结构化后的高价值信息可以长年留存，让事后侦察搜寻目标显得更为较慢。而且这些数据可以随时与公安业务系统做到大数据撞击，动态做到预警、决策、同步。
以下为提取技术示意图：这里有人可能会有人问到，提取和与之相近的稀释概要有何区别？。
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