站在视频分析、智能视觉的角度来看，我们其实可以采用一些智能分析手段，以从大量纯视频中先自动化地采集出一些常用的“元数据”信息，并用数据TAG的方式重新对视频信息进行组织、长期存储，以备“战时”急用，完成对罪分子行为痕迹的拼凑。这就是一种典型的大数据挖掘应用：大量无效数据中的有效数据挖掘、对以往数据的规律总结和对将来数据的量化和有效预期。

　　宽动态技术：能使摄像机在暗处获得明亮图像的同时，高清监控探头批发，使明亮处不受色饱和度的影响，能获得暗处细节。

　　安全性：支持用户名和密码认证、支持802.1x接入认证和数字证书、支持码流加密成为智能摄像机***的特性。

　　智能前段分析：在一定程度上可以减低后端存储压力。前端的智能视频分析检测与报警，包括但不限于：绊线监测、周界监测、遗留监测、物品移走和徘徊监测。

而深度学习是需要进行大量的大数据训练，目前有的人工智能企业采用人工对数据进行标注，费时费力。中科院自动化研究所李子青表示：“我认为深度学习还有一定的发展空间，不管是提升算法、改进网络架构，还是通过增大数据标注的方式，提升的空间并不大，它已经接近天花板，具体是多少，我不能给一个定量，我们必须在这方面突破，必须像开复老师说的那样，要形成应用场景的数据闭环，能够利用生产环节的大数据进行自主标注、自主学习，不管你会不会标注，至少是自主学习”。

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