AI引領下的圖像、算法和存儲趨勢
1. AI+視頻的發展前景
AI技術的迅猛發展促進了全球視頻分析產業的快速成長 近年來深度學習技術的迅猛發展，驅動了整體視頻分析產業的快速成長。有數據指出，2018-2023年，視頻分析產品的整體市場 規模CAGR預測達到37.1%；攝像機基於深度學習分析的智能化比例預計會從5%增長到66%。
AI技術在各行業的智能化發展中成為剛需
隨著AI技術不斷成熟以及社會智能化發展要求，各行各業都在使用AI。目前，交通行業正在使用“AI+視頻”改造生產流程。未 來“AI+視頻”將逐步進入政府、金融、 能源和教育行業。
持續開展重點人、車的專項整治，提升城市交通安全治理水平。推進城市交通精細化管理， 依靠精準數據推動城市交通暢通優化。
交通 部委機構改革提升行政運作效率，信息化建設將是核心抓手。通過對海量視頻的分析，提升 各類應用係統的智能化程度，增強信息感知、分析、處理的能力。
政府 銀行網點從提高服務效率到增強營銷、智能化、無人化方向演進，智慧網點改造加快。
金融 勘探開發可視化、智能化管線、智能加油站將成為下一個建設熱點。
中央到地方行業標準，推進教育智能化，智慧教育示範區落地，推動普教聯網快速普及。
2. AI技術發展需要麵向智能攝像機的圖像質量評價標準
為什麽需要圖像質量評價標準
隨著近年來AI技術的迅速發展，安防行業已經從傳統的麵向給人看，發展到給人看和給機器看並重的階段。當前的技術標準， 並不能反映安防新技術的發展和智能化能力。
攝像機從麵向人眼看，到麵向機器視覺的各種識別任務，機器識別的內容對象更廣泛，如：人體、騎行人和車輛等。為了提 升識別準確率，AI算法對視頻的圖像質量要求高。
全場景&全天候覆蓋 ：新智能應用對於夜晚低照全彩的訴求越來越高，如ReID行人重識別對於顏色及步態細節等的訴求， 全天候全彩成為產業技術趨勢。紅外多光譜技術的發展使得攝像機有更優的低照性能且對環境友好。
業界AI和圖像增強技術的快速發展，通過全局及局部優化手段提升圖像質量，例如AI降噪。針對車牌等目標重點優化圖像質量， 給產業帶來了蓬勃的發展生機。如何完整、客觀的評價圖像質量也成為業界普遍麵臨的問題和挑戰。
