年關將至，寫了將近一年的專業技術見解文章，不免俗地，應該寫寫對未來趨勢的展望。
大家如果有注意的話，以智慧城市為發展目標的公司越來越多，以物聯網為主軸所開發的產品也越來越多。以往透過感測器做的資訊連結方式，漸漸也隨著攝影機的興起，開始多了邏輯訊號之外的影像資料，當作輔佐工具。
下面列舉的影像整合應用，是我個人的看法與見解，希冀能拋磚引玉，帶來不一樣的影像整合想法。
監控領域不外乎牽涉到安全，目前為止，全世界最在意的是恐怖攻擊，舉凡嫌疑人的面貌、攜帶違禁品、可疑的行為等，都需要留意。從上面描述可知，人臉辨識的應用將會有突破性的發展，但礙於環境的不可控制因素，導致目前人臉辨識仍必須在理想的環境內，才有較佳的辨識效果。不管怎麼樣，人臉辨識會是一個未來有潛力的產業，並在技術上發光、發熱。
而攜帶可疑物品的檢測，也會是個熱門話題，目前已有遠紅外線攝影機，能偵測特殊材質，或是由人體所發射出來的微量熱輻射，只是該產品目前只能在較特別的惡劣環境下使用，若產品能普及，想必會帶來不一樣的市場衝擊。攝影機所帶來的資訊，將會為巨量資料市場帶來另一波的高峰。
大家一定認為攝影機資料無效居多，事實上，在影像傳遞的同時，就能針對有用的影片或圖片進行資料夾帶，以利後續巨量分析，減緩其運算時間與提高效能。對於有用的資訊，一張圖片比一段影片來得有幫助，所以如何在伺服器接收之前，就能保證該圖片擁有足夠的資訊，將會是開啟巨量分析的重要環節。
至於電子圍籬的整合應用，大家應該記得電影裡的情節，一個大探照燈，針對可疑人士進行追蹤與照明，讓大家把所有的目光盯在那位可疑人士身上。其實電子圍籬應該具備這樣的功用，當發現可疑物件移動時，要先初步將攝影機移到可疑的區域，不是馬上Zoom-in，而是等真的確定之後，或是在人員進行確認後，再Zoomin。為什麼要做到兩個階段，因為外在環境的不確定性因素，很容易產生誤判，導致Zoom-in、Zoom-out動作頻繁，造成機器故障。
而車牌辨識的整合應用，是目前最廣泛被人接受的一種智慧影像分析，原因是產品可被驗證，辨識結果很明確，也因為如此，目前國內外車牌辨識相關需求越來越被看重，而且結合地理圖資系統，可以做成由點、線到面的全面性防護網。但也由於各使用者需求不同，車牌辨識應用相對也越來越多，包括：停車場、社區出入口、道路監控、重點車輛追蹤等，此應用還會持續拓展出去。
智慧影像的應用其實很多元，只是沒有一樣智慧影像分析功能，可以擔保百分百準確率，故人員介入有其必要性，人類腦袋中的智慧還是無法被取代的。
最後祝各位讀者朋友，2015年新年新氣象、三陽開泰。