随着信息科技的发展 将视频监控系统融入整体信息管理应用是必然趋势

从20世纪90年代开始，人类社会步入了信息时代。信息技术不断创新，信息产业持续发展，信息网络广泛普及，信息化成为全球经济社会发展的显著特征，并逐步向一场全方位的社会变革演进。进入21世纪，信息化对经济社会发展的影响更加深刻。广泛应用、高度渗透的信息技术正孕育着重大突破。信息资源日益成为重要生产要素、无形资产和社会财富，被认为是与土地、能源、材料同等重要的战略物资。作为信息采集、分析和运用工具的信息系统，在经济和社会各个领域得到充分应用，重要性日益显著。

信息系统（InformaTIon system）是一个由人、计算机及其他外围设备等组成的能进行信息的收集、传递、存贮、加工、维护和使用的系统。

视频监控系统就是采集图像并对图像进行传输、保存、显示的图像监控和管理系统。

由于图像也是一种信息，从概念上分析，视频监控系统本身就属于信息系统。

但是，长久以来，视频监控系统并没有与组织的核心信息管理应用实现融合，而是作为安全防范工具，在组织安全管理领域发挥作用，游离于组织战略实施核心应用之外。具体原因如下：

首先，技术方面，由于图像信息占据很大的数据空间，在信息保存、传输和分析各方面都面临很大的技术挑战，满足组织核心管理需求的成本也很高。

举例说明：

（1） 即使采用先进的H．265图像压缩技术，如果我们将一台720P摄像机拍摄的视频图像保存一个月，计算结果，每月保存图像占用的硬盘空间约为1．14TB。如果视频监控系统仅仅作为安全防范的工具，我们只需要保存异常事件发生时的图像，这类事件发生的频率不会高，图像保存的成本并不高。但是，如果将视频监控系统作为组织核心管理应用的工具，就必须保存大量的图像，对硬盘数量的要求很高，也增加了组织硬件投入成本。

（2） 大量的图像信息保存后，如何对组织所关注的图像信息实现有效提取、分析、统计，这对系统软、硬件提出了更高的要求。传统视频监控系统图像管理，主要依靠管理人员人工观看、判别并提取有效信息。作为安全防范的主要工具，由于安全事件发生的数量不多，依靠人工观察尚有可行性。如果视频监控系统作为组织核心信息管理应用，需要分析、管理的图像信息数量大大增加了，这种情况下，如果仅仅依靠人工对图像信息进行观察和管理，已经是不可能的了。组织需要有效的图像识别、提取和分析软件，这类软件研发的技术难度远远高于对于文字和数据进行分析管理的软件。同时，这类软件运行的效率依赖系统的运算速度，又对系统硬件性能提出了更高要求。

第二，管理方面，以前各类组织的信息化程度不高，对于信息系统运用处于比较低的层次，对于图像信息的需求并不强烈。

一般来说，组织中，根据信息服务对象的不同，信息系统可以分为三个层次：

（1） 面向作业处理系统——用来支持业务处理，实现处理自动化的信息系统，如办公自动化系统等。

（2） 面向管理控制系统——辅助企业管理，实现管理自动化的信息系统，如电子数据处理系统等；

（3） 面向决策计划系统——用来支持企业决策的信息系统，如决策支持系统等。

以前，组织对于核心信息系统的重点要求是满足组织日常具体事务的自动化处理需求，实际上只发挥了系统在作业处理和部分管理控制方面的作用。

现代组织才渐渐把信息系统作为组织战略的保证系统，让信息系统立足于组织战略，结合组织日常业务流程，实现智能化管理，真正将核心信息管理运用升级为面向组织决策计划和分析的数字化系统，从而发挥系统强大的管理作用。

因此，在原有管理模式下，组织将视频监控系统融入核心管理应用的要求并不迫切。

随着信息科技的发展，信息在组织中的作用日益显著，组织对于信息运用的要求越来越高，将视频监控系统融入整体信息管理应用是必然趋势。

一、视频监控系统融入组织整体信息管理应用的技术可行性

信息科技的进步，解决了视频监控系统融入组织整体信息管理应用的可行性问题。这可以从以下三方面分析：

（一）科技进步让信息管理基础设备的性能提升、成本下降，逐步满足了将视频监控系统融入组织整体核心信息管理应用的功能需求和成本控制需求。

英特尔（Intel）公司创始人之一戈登·摩尔（Gordon Moore）曾经提出来摩尔定律，其内容为：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18－24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。换言之，每一美元所能买到的电脑性能，将每隔18－24个月翻一倍以上。这一定律揭示了信息技术进步的速度。

摩尔定律只是一种观测或推测，自从1965年摩尔提出后，半个世纪以来，这个定律被证明是基本正确的。以常用电脑为例，一般情况下，电脑硬盘的平均价格以每年25％的速度下降，中央处理器（CPU）则以每年40％的速度下跌。（近几年，由于原材料和人工成本的上升，价格下降趋势不明显）。

2002年底，英特尔公司正式在全球发布含HT超线程技术的新款奔腾4处理器，主频为3．06GHz，是第一款采用业界最先进的0．13微米制造工艺、每秒计算速度超过30亿次的量产微处理器。

2018年，市场上普通电脑CPU的运算速度为：酷睿i7－2600每秒是1124亿次运算，酷睿i3－2300每秒256亿次运算，E2140是每秒128亿次，酷睿i5－2310每秒495亿次运算。

2018年普通电脑的CPU运算速度相对于2002年最先进的计算机，提升了数倍到数十倍。

硬盘的性能和价格，也有这样的趋势。20多年来，单个硬盘的容量扩大了1000倍，而每GB容量的硬盘价格也下降了1000倍。见下表：

实际上，由于摩尔定律是关于半导体芯片发展速度的规律，而半导体芯片又是所有电子产品的基础，各个领域的电子产品的质量随着芯片的发展而发展着。电子产品的发展又促进工业设备的发展，提高生产工艺、降低生产成本，从而带动各个产业的发展。比如网线，六类网线带宽250M赫兹（250MHz），支持千兆（1000Mbps）速率的传输；超五类网线带宽155M赫兹，支持百兆速率的传输，现在六类网线生产成本下降，促进了六类网络的普及，提高了网络传输速度和效率。我们重点以硬盘容量和价格以及CPU运算速度举例，只是因为两者和视频监控系统关系密切：单个硬盘容量的扩大，意味着在不增加环境空间体积的前提下，硬盘保存的信息量越来越多，而硬盘价格的下降，也降低了信息保存的成本；而CPU运算速度的加速，让大数据分析、汇总的速度加速，大大提高了复杂运算的实用性。这都为视频监控系统融入组织整体管理信息运用奠定了基础。

（二）各类信息采集设备的数字化、网络化为各个独立系统组网创造了条件。

随着信息科技的发展，数字化和网络化已经成为各类信息采集设备和工具的生产标准。数字化指的是采集的信息以数字方式记录、传输和保存。网络化指相关设备和工具能够直接连接到常用的有线或者无线网络中，将采集的信息直接传输到管理中心。各类信息采集设备和工具实现数字化和网络化，为组织建立统一的信息管理中心，实现信息集成管理和应用奠定了技术基础。

视频监控系统的发展就经历了三个不同阶段：从传统的模拟视频监控升级为利用图像处理设备实现模拟数字转换的数字视频监控，发展到现在已经普遍实施的网络化数字视频监控网络数字监控。

网络化数字视频监控网络数字监控就是摄像机端已经将传统的模拟视频信号转换为数字信号，通过计算机网络来传输，通过智能化的计算机软件来处理。系统将传统的视频、音频及控制信号数字化，以IP包的形式在网络上传输，实现了视频／音频的数字化、系统的网络化、应用的多媒体化以及管理的智能化。

现阶段，很多机械设备、生产工具、传感器等等都已经数字化和网络化。

各类信息设备的数字化、网络化意味着信息系统的结构将由集总式向集散式系统过渡。集散式系统采用多层分级的结构形式，具有微内核技术的实时多任务、多用户、分布式 *** 作系统，以实现抢先任务调度算法的快速响应。组成集散式监控系统的硬件和软件采用标准化、模块化和系列化的设计，系统设备的配置具有通用性强、开放性好、系统组态灵活、控制功能完善、数据处理方便、人机界面友好以及系统安装、调试和维修简单化，系统运行互为热备份，容错可靠等优点。

各类信息设备的数字化和网络化在某种程度上打破了布控区域和设备扩展的地域和数量界限。系统网络化实现了整个网络信息系统硬件和软件资源的共享以及任务和负载的共享，从而让各类信息系统实现融合成为可能，各类信息系统有机结合，能够在组织信息管理、数值计算、过程控制和科学决策等各个领域发挥更强大的作用。

（三）软件技术的提升，尤其是基于深度学习的人工智能技术的开发和应用，逐步解决了关于图像匹配和提取方面的技术难题。

随着信息科技的进步，尤其是计算速度的提升，大大提高了系统处理复杂软件能力。基于云计算、大数据和人工智能的各类软件产品和技术蓬勃发展，促进了图像信息管理和应用新技术的繁荣。

2016年3月9日，李世石与谷歌围棋AlphaGO人机五局大战，在韩国首尔开战。在第一局比赛中，AlphaGO获胜，取得1－0的领先。这场胜利，标志着基于深度学习的人工智能发展到了一个新阶段。

传统的计算机软件核心是人的思考，人负责思考解决问题的方法，把复杂的计算交给计算机。这种软件在人类自己都没有完全搞明白的领域中应用就会存在很大的局限性。就像围棋，每位世界冠军都对每个局面及其应对有不同的理解，没有标准答案，他们如何能确保计算机软件走出正确的每一步？

基于深度学习的人工智能的核心全部是计算机，人只要将规则和要求告诉计算机，计算机通过深度学习自己总结方法，然后通过计算把满足要求的方法和结果告诉人类。人工智能能够让计算机在探索人类未知领域发挥更显著的作用。以下围棋为例，人类只要把下棋规则和目的（获胜）告诉计算机，计算机通过深度学习（自己和自己下棋，根据比赛结果，总结方法）自我提升水平，最终计算机就能够面对不同局面计算出获胜概率最大的一步棋。

基于深度学习的人工智能拓宽了计算机软件应用领域。

在图像信息匹配、提取等应用场景，本来也有很多人类没有完全解决的应用难题。现在人类可以把这些难题交给计算机，计算机通过深度学习自己找出解决问题的办法，从而拓展了系统应用的深度和广度。基于深度学习的人工智能已经在这些领域产生积极效果。

以人脸识别为例，采用人工智能，依托于人脸深度学习算法，能够大大降低人脸比对时间，提高了人脸比对的准确性。

以大数据、云计算及人工智能为代表的软件技术提升补齐了各类信息系统融合所需技术板块的最后一块拼图。

二、视频监控系统融入组织整体信息管理应用的必要性

科技的发展推动了人类思想的进步，促进了管理需求的提升，从而对于视频系统融入整体信息管理应用有了更迫切的需求。

信息技术的不断创新，推动了社会经济的发展，也必然促进全方位的社会变革。全球信息化正在引发当今世界的深刻变革，重塑世界政治、经济、社会、文化和军事发展的新格局。

在这个背景中，组织对信息应用会有更高的要求。这是因为每个组织都不是孤立于这个社会的，与其他组织有密切的联系。由于信息科技在信息管理、数值计算、过程控制和科学决策等各个方面都能发挥强大的作用，当个别或者部分组织运用信息技术推进内部信息化进程时，其他组织无论是为了合作还是竞争，都不得不响应挑战，加入到信息化进程中，从而带动了整个社会各个领域的变革。

也因此，视频监控系统加快了融入组织整体信息管理应用的步伐。原因可以概括为两点：

（一）图像信息的重要性促进视频监控系统融入组织整体信息管理应用的紧迫性。

图像是人类视觉的基础，是自然景物的客观反映，是人类认识世界和人类本身的重要源泉。“图”是物体反射或透射光的分布，“像”是人的视觉系统所接受的图在人脑中所形版的印象或认识，照片、绘画、地图、书法作品、影视画面等都是图像。

图像是客观对象的一种相似性的、生动性的描述，是人类社会活动中最常用的信息载体。或者说图像是客观对象的一种表示，它包含了被描述对象的有关信息。它是人们最主要的信息源。据统计，一个人获取的信息大约有75％来自视觉 。

图像信息具有直观性、全面性和可靠性的特点，在组织管理和应用中具有不可替代的作用。对信息管理和应用者来说，图像信息的直观性可以让大家直接感知事物、模型或者对象，使大家获得感性认识；图像信息的全面性能够让大家观察到执行的全过程，覆盖全部细节。由于图像信息不容易修改，即使修改也能够被发现和鉴证。所以图像信息具有较大的可靠性，能够帮助信息管理和应用者了解真实的过程。

由于图像信息的特点，弥补了文字和数据信息的缺陷，为组织提升管理效率提供了强大支持，组织对于图像信息应用的要求将逐步提升，对视频监控系统融入组织整体信息管理应用的需求也会逐步提升。

（二）视频监控系统的融入组织整体管理应用能够改进管理模式，提高组织管理效率，让信息系统发挥更加巨大的作用。

传统企业在部署信息系统时，往往采用针对特定问题渐进式实施的方案，“头痛医头”，缺乏整体战略，所以导致组织内各个信息系统之间关系松散，不能形成合力，成为一座座信息孤岛、数据孤岛与应用孤岛。组织建设整体信息管理应用体系就是根据战略目标和需求是优选各种技术和产品，进行设计开发，在信息系统框架设计、技术选型、实现方法等方面进行升级，将各个分离的“信息、数据和资源孤岛”连接成为一个完整、可靠、经济和有效的整体，并使之能彼此协调工作，发挥整体效益，达到整体优化的目的。现在的整体信息管理应用体系的建设目标已经不只是为组织提供信息共享的功能，而是通过网络的建立，将复杂的硬件、软件、业务、信息、服务、人有机结合起来，以此为用户最大限度地整合各种信息资源，并在满足组织战略需求的基础上，提高组织的投资效率、管理效率与经营效率，最终帮助组织实现战略目标。

随着宽带网络技术的日益发展，传统的以文字和数字为主的内容服务已不能满足组织的管理需求，具有视频和音频的多媒体内容服务即将成为主流。作为获取多媒体信息来源主要渠道的视频监控系统，由于具备提供直观、全面和可靠信息的特点，融入组织整体信息管理应用体系已经成为大势所趋。视频监控系统融入组织整体信息管理应用体系后，有助于实现信息系统组成方案的硬件、软件、业务、人员等的有机结合，从而达到满足组织管理要求的完整体系。包含视频管理系统的整体信息管理应用，以信息的集成为目标，功能的集成为结构，平台的集成为基础，人的集成为保证，通过全方位的集成，组成了满足组织战略的整体智能化系统。

三、视频监控系统融入组织整体信息管理应用所面临的挑战

组织建设整体信息管理应用体系的主要特点是：前端模块化、传输网络化、处理数字化、系统集成化和管理智能化。视频监控系统要融入组织整体信息管理应用也必须满足这些特点。

视频监控系统的供应商包括设备生产商和系统集成商。系统集成化和管理智能化是对系统集成商的要求，而前端模块化、传输网络化、处理数字化则是对视频监控系统设备生产商提出的要求。因此，实现视频监控系统融入组织整体信息管理应用的难点可以分成两部分进行分析。

（一）对视频监控系统设备生产商的要求

现在，视频监控系统主流设备都已经实现了传输网络化、处理数字化。主流视频监控系统中信息流（包括视频、音频、控制等）已经全部从模拟状态转为数字状态，彻底打破“经典闭路电视系统是以摄像机成像技术为中心”的结构，根本上改变视频监控系统从信息采集、数据处理、传输、系统控制等的方式和结构形式。 　　所以，对于视频监控系统设备生产商的主要要求在于保证系统模块化。设备生产商在设计和生产视频监控系统相关设备时，必须关注系统信息的共享需求，即设备生产商不仅需要保证本系统设备的性能和质量，完善系统本身运行体验，还必须保障系统在组织整个管理体系中的地位，在生产相关设备时，使用标准的编码压缩模式并提供开放式的协议，保证系统能够响应组织整体管理需求，配合系统集成商分析、管理和调用视频监控系统采集和保存的数字化信息。

（二）对系统集成商的要求

视频监控系统融入组织整体整体信息管理应用对系统集成商也提出了更高的要求。

系统集成商不仅仅需要具备安防系统的设计和施工能力，还应该具备信息系统集成的能力，能够将计算机软件、硬件、网络通信等技术和产品集成为能够满足组织特定需求的信息系统，具体工作包括总体策划、设计、开发、实施、服务和保障。

系统集成商的重要任务不只是设备选择和供应，更重要的，是必须具备高技术含量的工程实施能力，能够面向组织需求提供全面解决方案，其核心是软件开发能力。系统集成商的中心工作不仅仅是保证系统的正常运行，更重要的是配合组织的战略要求，最大程度发挥系统的作用，以适应组织发展需要。

综上所述，随着信息科技的发展，技术进步保证了视频监控系统融入组织整体信息管理应用、发挥更大效益的可行性；传统的智能化系统注重的是功能和应用，当信息的重要性逐步上升时，组织对于智能化系统的关注重点转换到了信息的采集、分析和应用，组织不仅希望智能化系统能够提供满足应用需求的功能，更希望它们成为实现战略目标的工具。因此，视频监控系统设计、生产和建设也必然会从聚焦功能转变为聚焦信息的系统；理念提升促进了组织对于信息系统智能化需求的升级，点燃了组织建立融入视频监控系统的整体信息管理应用体系的热情。因此，视频监控系统融入组织整体信息管理应用的发展方向是明确的，设备生产商和系统集成商都应该在产品战略和技术保障方面做好储备。