人工智能入局安防未来人工智能将渗透进各个领域的各个应用中去技术普及，传统安防已经不能完全满足人们对准确度、广泛程度与效率的需求。尽管目前超过90％的市场份额仍被传统安防占据，但随着人工智能技术的突飞猛进，AI在安防行业应用赢来了重大转机与突破。海康、大华、宇视、科达、商汤、云从、旷视等公司纷纷进军智能安防领域，安防行业发展的趋势一目了然。眼下，智能安防开始落实到产品需求上，产品落地主要体现在视频结构化、生物识别、物体特征识别三个方向。
原始的视频属于非结构化数据，不能被计算机直接读取和识别，难以产生实用价值，因此需要将视频数据中的目标进行归纳整理，表达目标的性状、属性以及身份，从而变为结构化数据，这种数据可以进行大规模检索、分析、统计，凭借视频内容信息处理和网络化共享应用两大特点，全面实现视频信息的情报化以及视频网络的智慧化，大幅度提高技术的易用性。
在安防大数据的下，海康威视凭借行业领先的视频智能算法优势，推出智能服务器“猎鹰”，“猎鹰”在单机状态下即可完成实时视频分析效果展示，并能够实现多任务动态分配资源，可灵活应用于实时视频流或历史流分析；大华股份也推出了新一代人工智能“睿智”视频结构化服务器，该产品采用深度学习技术和人工智能算法架构，对视频中的目标进行检测、识别与分类，从而充分挖掘视频数据中的有用信息。
生物识别技术融计算机图像处理与生物统计学原理于一体：利用计算机图像处理技术从视频中提取生物特征点，再利用生物统计学原理进行分析、建立数学模型，最后根据数学模型与被测者特征进行分析对比，根据结果即可实现对目标的精确识别。
目前以人脸识别与行为识别为代表的应用市场日渐庞大，生物识别技术作为安防行业的热门技术，热度持续升温，众多安防企业已经在生物识别领域投入了大量人力物力，其中，部分企业已经取得了不少：商汤科技senseID身份验证解决方案、senseface人脸布控系统、瑞为技术实时人脸抓拍摄像机FaceCam等产品均已实现规模商用。
AI火热的当下，AI深度学习技术已广泛应用于物体特征识别中，尤其是车牌识别技术。与传统车牌识别技术相比，基于深度学习的车牌检测算法，框架相对简单，在硬件性能较强且有足够训练样本的情况下，能够在短时间内获得更好的识别效果，网络的进一步优化也了识别的实时性。目前来看，许多安防企业物体特征识别技术在科研与商用方面均比较成熟，基本处于世界先进甚至领先水平。例如，德亚的车牌识别框架在样本量充足的情况下，至多1个月即可完成一个全新国家或地区的车牌识别，识别率达98％以上；捷顺也将在深度学习方面继续发力，完善优化前端＋后端二次识别的模式，进一步提升算法识别率和对复杂场景的适应能力。
结语：毫无疑问，未来人工智能将渗透进各个领域的各个应用中，未来十年将是人工智能落地的关键期，能否把握好产品落地方向将成为企业发展的关键。对于安防企业来说，要通过脚踏实地的努力和冷静客观判断分析，不断战胜对手、挑战，才能够在市场中劈荆斩棘，高歌猛进。
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