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       總體來(lái)看，限制智能分析技術(shù)應(yīng)用的最大因素就是準(zhǔn)確率問(wèn)題，所以智能分析技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)肯定是朝著提高準(zhǔn)備率的方向前進(jìn)的。同時(shí)另一方面，大家也尋找一些不關(guān)心準(zhǔn)確率而更關(guān)注效率的一些應(yīng)用方向。

        未來(lái)視頻智能分析應(yīng)該會(huì)向如下幾個(gè)方向發(fā)展：

一是從源頭增加可判斷信息。

         雙目監(jiān)控?cái)z像機(jī)的推廣應(yīng)該是一個(gè)大方向，雙面監(jiān)控?cái)z像機(jī)帶有兩個(gè)鏡頭，獲取的視頻中帶有目標(biāo)的深度信息。分析算法計(jì)算能夠通過(guò)這些信息跟進(jìn)，準(zhǔn)確地判斷物體之間的距離、深度、高度等信息，能夠提高整體算法的準(zhǔn)確性。

二是各種自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)算法的研究和應(yīng)用

         后續(xù)的智能分析產(chǎn)品應(yīng)該是帶有強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)功能的。能夠根據(jù)不同的復(fù)雜環(huán)境進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)和過(guò)濾，能夠?qū)⒁曨l中的一些干擾目標(biāo)進(jìn)行自動(dòng)過(guò)濾，從而達(dá)到提高準(zhǔn)確率、降低調(diào)試復(fù)雜度的目的。例如，抗抖動(dòng)算法、重復(fù)運(yùn)動(dòng)物體過(guò)濾、微小物體自動(dòng)過(guò)濾、強(qiáng)光自動(dòng)抑制、三維建模等技術(shù)的發(fā)展和深入應(yīng)用等等。

三是視頻數(shù)據(jù)深入挖掘應(yīng)用迅速發(fā)展。

         隨著視頻分析技術(shù)的快速發(fā)展，視頻數(shù)據(jù)量也非常大，如何讓視頻分析技術(shù)在大數(shù)據(jù)中發(fā)揮作用也成為人們關(guān)注的一個(gè)方向。利用各種不同的算法計(jì)算，將大量視頻數(shù)據(jù)中不同屬性的事物進(jìn)行檢索、標(biāo)注、識(shí)別等應(yīng)用，以達(dá)到對(duì)大量數(shù)據(jù)中內(nèi)容的快速查找檢索，從而大大降低人工成本，提高效率，甚至在有些方面讓一些人工無(wú)法完成的任務(wù)成為可能。如人臉大數(shù)據(jù)庫(kù)檢索，身份證庫(kù)重復(fù)人員查找、視頻中穿某種衣服、某種顏色的車(chē)輛查找、車(chē)牌查找，甚至可以做到以圖搜圖等應(yīng)用。

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