随着常州安防未来硬件平台的持续发展和逐渐成熟，在功耗、成本、性能都满足要求的前提下，将整个人工智能算法全部都放在前端设备上仍然是最终的方向。小编认为未来常州监控公司的发展将会分为两个阶段。
第一个阶段是常州监控公司由前端智能摄像头和后端智能分析服务器共同构成，利用后端基于深度学习的分析服务器来提升目前智能安防系统性能的。目前我们在智能安防中的需求中实际上有相当一部分是不需要对常州视频监控进行分析的，通过单幅图像进行分析就可以完成，只是传统图像算法不足够强大，必须依赖连续视频才能抽取需要的信息。但是许多做这方面工作的传统算法通常都依赖于对连续视频的处理，需要通过连续视频做一些前景提取的工作。由于依赖连续视频，这些算法还很容易受到环境光照变化的影响。在深度学习出现以后，基于卷积神经网络设计的算法通常都是针对单张图片进行的，并且在人员密度分析上精确度大幅度上升。虽然常州监控公司基于深度学习的算法可以仅仅依靠单张图片就可以分析，但是如果我们不加区分的每帧或是间隔数帧持续传回截图，对网络带宽和后端处理能力都会造成很大的负担。我们可以要求前端设备通过对连续视频的分析仅仅负责寻找场景内大量前景目标时，进行截图并发送到后端，由后端来分析该帧内的人员分布密度，这样可以在前端充分利用连续视频的信息，降低系统对网络带宽和后端处理能力的需求。
第二阶段是常州监控公司随着专用卷积神经网络加速器硬件的发展，在功耗、成本都满足需求的前提下，将深度学习算法直接运行在前端设备上。目前已经有可以支持一定规模卷积神经网络的嵌入式处理芯片，最著名的是英伟达发布的TegraK1和X1。这两块芯片性能强大，同时成本高昂，并且两者由于功耗和成本的限制，在执行深度学习算法时与桌面显卡相比性价比非常低。
最后，以上两点就是小编综合一些行业和相关技术的分析，常州监控公司的未来发展期待着各种技术和设备的发展，常州监控公司期待常州更好的发展!
