隨著AI技術普及，傳統(tǒng)安防已經(jīng)不能完全滿足人們對準確度、廣泛程度與效率的需求。盡管目前超過90％的市場份額仍被傳統(tǒng)安防占據(jù)，但隨著人工智能技術的突飛猛進，AI在安防行業(yè)應用贏來了重大轉機與突破。?？?、大華、宇視、科達、商湯、云從、曠視等公司紛紛進軍智能安防領域，安防行業(yè)發(fā)展的趨勢一目了然。眼下，智能安防開始落實到產(chǎn)品需求上，產(chǎn)品落地主要體現(xiàn)在視頻結構化、生物識別、物體特征識別三個方向。

視頻結構化

原始的視頻屬于非結構化數(shù)據(jù)，不能被計算機直接讀取和識別，難以產(chǎn)生實用價值，因此需要將視頻數(shù)據(jù)中的目標進行歸納整理，表達目標的性狀、屬性以及身份，從而變?yōu)榻Y構化數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)可以進行大規(guī)模檢索、分析、統(tǒng)計，憑借視頻內(nèi)容信息處理和網(wǎng)絡化共享應用兩大特點，全面實現(xiàn)監(jiān)控視頻信息的情報化以及視頻監(jiān)控網(wǎng)絡的智慧化，大幅度提高技術的易用性。

在安防大數(shù)據(jù)的環(huán)境下，海康威視憑借行業(yè)領先的視頻智能算法優(yōu)勢，推出智能服務器“獵鷹”，“獵鷹”在單機狀態(tài)下即可完成實時視頻分析效果展示，并能夠實現(xiàn)多任務動態(tài)分配資源，可靈活應用于實時視頻流或歷史流分析；大華股份也推出了新一代人工智能“睿智”視頻結構化服務器，該產(chǎn)品采用深度學習技術和人工智能算法架構，對視頻中的目標進行檢測、識別與分類，從而充分挖掘視頻數(shù)據(jù)中的有用信息。

生物識別

生物識別技術融計算機圖像處理與生物統(tǒng)計學原理于一體：利用計算機圖像處理技術從視頻中提取生物特征點，再利用生物統(tǒng)計學原理進行分析、建立數(shù)學模型，最后根據(jù)數(shù)學模型與被測者特征進行分析對比，根據(jù)結果即可實現(xiàn)對目標的精確識別。

目前以人臉識別與行為識別為代表的應用市場日漸龐大，生物識別技術作為安防行業(yè)的熱門技術，熱度持續(xù)升溫，眾多安防企業(yè)已經(jīng)在生物識別領域投入了大量人力物力，其中，部分企業(yè)已經(jīng)取得了不少成果：商湯科技senseID身份驗證解決方案、senseface人臉布控系統(tǒng)、瑞為技術實時人臉抓拍攝像機FaceCam等產(chǎn)品均已實現(xiàn)規(guī)模商用。

物體特征識別

AI火熱的當下，AI深度學習技術已廣泛應用于物體特征識別中，尤其是車牌識別技術。與傳統(tǒng)車牌識別技術相比，基于深度學習的車牌檢測算法，框架相對簡單，在硬件性能較強且有足夠訓練樣本的情況下，能夠在短時間內(nèi)獲得更好的識別效果，網(wǎng)絡的進一步優(yōu)化也保證了識別的實時性。目前來看，許多安防企業(yè)物體特征識別技術在科研與商用方面均比較成熟，基本處于世界先進甚至領先水平。例如，德亞的車牌識別框架在樣本量充足的情況下，至多1個月即可完成一個全新國家或地區(qū)的車牌識別，識別率達98％以上；捷順也將在深度學習方面繼續(xù)發(fā)力，完善優(yōu)化前端＋后端二次識別的模式，進一步提升算法識別率和對復雜場景的適應能力。

結語：毫無疑問，未來人工智能將滲透進各個領域的各個應用中，未來十年將是人工智能落地的關鍵期，能否把握好產(chǎn)品落地方向將成為企業(yè)發(fā)展的關鍵。對于安防企業(yè)來說，要通過腳踏實地的努力和冷靜客觀判斷分析，不斷戰(zhàn)勝對手、挑戰(zhàn)自我，才能夠在市場中劈荊斬棘，高歌猛進。