隨著智能安防的快速發(fā)展，技術(shù)層面上來看，圖像識別、大數(shù)據(jù)、智能機器人等領(lǐng)域都取得了不錯的成績，其中圖像識別技術(shù)包括人臉識別、車輛大數(shù)據(jù)、視頻結(jié)構(gòu)化算法，為各行業(yè)用戶提供了多維視頻數(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)瓶頸及硬件平臺計算能力的限制，過去安防行業(yè)的智能化應用一直發(fā)展緩慢。但自從2010年以來，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。

過去，海量視頻圖像數(shù)據(jù)為工作人員帶來的極大的工作壓力。而進入大數(shù)據(jù)時代，安防行業(yè)中的海量視頻圖像數(shù)據(jù)反而為深度學習打造了天然的基礎(chǔ)，人臉識別、車牌識別、行為分析等全面智能化帶來的的全新應用方向都是基于圖像的應用，這不僅簡化了安防從業(yè)人員的工作壓力，還對安防行業(yè)發(fā)展帶來了極大的推動作用。

智能分析技術(shù)在視頻領(lǐng)域落地應用，改善了原本對大數(shù)據(jù)應用效果不佳的現(xiàn)狀，提升了工作效率，減少了資源的浪費。比如人臉采集、車牌識別，身份驗證、靜態(tài)庫人臉檢索、動態(tài)庫人臉識別與分析等。

以往安防的識別方法，因為現(xiàn)場的采集設備清晰度往往不夠以及對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，識別率較低。而智能安防時代開啟之后，圖像采集能力提高、分析算法技術(shù)優(yōu)化，設備識別、分析得到的人物及車輛特征比傳統(tǒng)手工設計特征具有更強的表達能力，不僅降低了識別設備的硬件要求，還極大的提高了識別的準確率，最終，智能識別的高采集率和高識別度，加速了智能安防產(chǎn)品在行業(yè)市場和消費類市場的落地，形成了生物識別市場的大爆發(fā)。

智能應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條件：安防行業(yè)部署的攝像機7x24全天候車輛、人臉采集，為智能化應用帶來了更準確、更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù);智能化也為視頻圖像領(lǐng)域的目標檢測和跟蹤技術(shù)應用的再次升級提供了豐厚的基礎(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)的實際應用領(lǐng)域，比如警戒線、區(qū)域入侵、人群聚集、暴力行為偵測、物品遺失、物品遺留、火焰?zhèn)蓽y、煙霧偵測、離崗報警、人流統(tǒng)計、車流統(tǒng)計、車輛逆行、車輛違停等方面，安防與智慧相結(jié)合的方式都爆發(fā)了驚人的潛力。