隨著智能安防的快速發(fā)展，技術(shù)層面上來(lái)看，圖像識(shí)別、大數(shù)據(jù)、智能機(jī)器人等領(lǐng)域都取得了不錯(cuò)的成績(jī)，其中圖像識(shí)別技術(shù)包括人臉識(shí)別、車(chē)輛大數(shù)據(jù)、視頻結(jié)構(gòu)化算法，為各行業(yè)用戶(hù)提供了多維視頻數(shù)據(jù)，將傳統(tǒng)的人眼觀看方式轉(zhuǎn)變?yōu)楦鼮橹悄艿臄?shù)據(jù)檢索方式，打破視頻應(yīng)用的局限。

智慧城市、智慧小區(qū)、智能安防，雖然在安防行業(yè)，智慧的概念崛起得很快，但由于受到技術(shù)瓶頸及硬件平臺(tái)計(jì)算能力的限制，過(guò)去安防行業(yè)的智能化應(yīng)用一直發(fā)展緩慢。但自從2010年以來(lái)，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，安防智能化爆發(fā)出巨大潛力。

過(guò)去，海量視頻圖像數(shù)據(jù)為工作人員帶來(lái)的極大的工作壓力。而進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，安防行業(yè)中的海量視頻圖像數(shù)據(jù)反而為深度學(xué)習(xí)打造了天然的基礎(chǔ)，人臉識(shí)別、車(chē)牌識(shí)別、行為分析等全面智能化帶來(lái)的的全新應(yīng)用方向都是基于圖像的應(yīng)用，這不僅簡(jiǎn)化了安防從業(yè)人員的工作壓力，還對(duì)安防行業(yè)發(fā)展帶來(lái)了極大的推動(dòng)作用。

智能分析技術(shù)在視頻領(lǐng)域落地應(yīng)用，改善了原本對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用效果不佳的現(xiàn)狀，提升了工作效率，減少了資源的浪費(fèi)。比如人臉采集、車(chē)牌識(shí)別，身份驗(yàn)證、靜態(tài)庫(kù)人臉檢索、動(dòng)態(tài)庫(kù)人臉識(shí)別與分析等。

以往安防的識(shí)別方法，因?yàn)楝F(xiàn)場(chǎng)的采集設(shè)備清晰度往往不夠以及對(duì)采集的人臉在分辨率、人臉光照不均勻性、人臉采集的角度都有很高的要求的原因，識(shí)別率較低。而智能安防時(shí)代開(kāi)啟之后，圖像采集能力提高、分析算法技術(shù)優(yōu)化，設(shè)備識(shí)別、分析得到的人物及車(chē)輛特征比傳統(tǒng)手工設(shè)計(jì)特征具有更強(qiáng)的表達(dá)能力，不僅降低了識(shí)別設(shè)備的硬件要求，還極大的提高了識(shí)別的準(zhǔn)確率，最終，智能識(shí)別的高采集率和高識(shí)別度，加速了智能安防產(chǎn)品在行業(yè)市場(chǎng)和消費(fèi)類(lèi)市場(chǎng)的落地，形成了生物識(shí)別市場(chǎng)的大爆發(fā)。

智能應(yīng)用之所以在安防行業(yè)逐步火熱，其根本原因是安防行業(yè)具備了人工智能落地的多個(gè)條件：安防行業(yè)部署的攝像機(jī)7x24全天候車(chē)輛、人臉采集，為智能化應(yīng)用帶來(lái)了更準(zhǔn)確、更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù);智能化也為視頻圖像領(lǐng)域的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤技術(shù)應(yīng)用的再次升級(jí)提供了豐厚的基礎(chǔ)。

在傳統(tǒng)安防行業(yè)中與智能化結(jié)合最成功的領(lǐng)域：視頻圖像智能相關(guān)的實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域，比如警戒線(xiàn)、區(qū)域入侵、人群聚集、暴力行為偵測(cè)、物品遺失、物品遺留、火焰?zhèn)蓽y(cè)、煙霧偵測(cè)、離崗報(bào)警、人流統(tǒng)計(jì)、車(chē)流統(tǒng)計(jì)、車(chē)輛逆行、車(chē)輛違停等方面，安防與智慧相結(jié)合的方式都爆發(fā)了驚人的潛力。