在科技高速发展的今天，人们正在享受安防监控带来的安全感。 安防监控除了对正在进行的事件进行实时记录外，还可以对监控视频进行分析，提取信息（如车牌、人脸、动作分析等），进行视频推送预警和防范措施。 可以起到“防患于未然”的作用。

近年来，人工智能和大数据技术发展迅速，受到行业市场空前追捧。 他们在数据可用性高的领域率先解决了行业痛点。

安防领域是人工智能完美落地的天然场景

1、大数据是人工智能分析、预测和自我提升的重要支撑，而安防行业拥有海量、层次丰富的视频数据，完全可以满足人工智能对算法模型训练的要求。

2、在安全监控领域，有事前预防、事中响应、事后排查的逻辑需求。 人工智能可以为这个问题提供新的解决方案。

3、据统计，2011-2016年期间，安防市场继续保持两位数增长，预计2016-2020年期间将继续增长，预计年复合增长率7.6 %。 到2020年，安防市场年销售额将达到3150亿美元。 鉴于如此庞大的市场规模，人工智能早已“指日可待”！

从技术需求和市场规模来看，安防领域是人工智能最快、最好的“落地领域”。 传统安防监控虽然实现了录像功能，但无法准确识别视频中的人物、物体和场景。 具有视觉的智能视频监控系统可以彻底改变这种情况。

智能视频监控系统主要包括3类：

2、人和物体运动轨迹识别：目前细分较多，主要有虚拟警戒线、虚拟警戒区、自动云台跟踪、人数统计、车流量统计、物体出现消失、人突然跑动、人突然聚集等等。 这种技术，除了定量统计之外，一般都是对某个过程进行判断。 一旦发现异常情况，如有人进入警戒区域或广场东北角人员快速聚集等，将发出报警信息，提醒值班监控人员注意相应情况。 热点地区。 目前此类功能主要应用于平安城市建设、商业监控等行业。

3、环境影响判断与补偿：可实现复杂背景环境下的正常监控功能。 环境的影响主要包括雨雪大雾等恶劣天气、夜间弱光条件、相机遮挡或偏移、相机抖动等。 智能视频监控系统技术的应用可以在恶劣的视频环境下实现相对正常的监控功能。 当视频因环境影响不清晰时，尽快找到画面中的人物，或判断摄像机偏差后报警。 此类功能的关键技术点在于能够在各种应用场合更稳定地输出智能分析信息，将环境对视频监控的影响降到最低。

随着高清、深度学习、云存储、GPU、物联网的发展，人工智能进入安防领域主要有两种途径：

1、从产品到技术：传统安防领域企业不断加快软硬件产品智能化进程；

2、从技术到产品：人工智能企业以算法着称，积极布局终端应用行业，如金融、公安、建设园区等。

人工智能在安防领域的应用主要分为警用和民用两个方向：

1.公安领域

智能监控可以实时分析海量数据，提取有效线索，锁定嫌疑人或车辆轨迹，完成追踪、抓捕、营救等一系列任务。 该流程涉及图查、实战、预判三层应用，满足事前预防、事中响应、事后调查的实际需要，能够有效防范和化解各类安全风险.

2、交通领域

智能监控通过分析人车密度分布和变化趋势进行动态监控，通过调整红绿灯间隔合理配置资源，提高通行效率，为市民出行顺畅提供有利保障。

3、智能楼宇及产业园区

门禁考勤系统采用生物识别技术，不仅可以区分员工和非员工，还可以降低建筑能耗。

4、零售领域

为管理者提供远程可视化、客户数据采集分析、POS收银监管。

5.在民事安全方面的应用

智能监控可以为每个用户提供差异化​​服务。 以家庭安防为例，当家中无人时，智能监控系统进入防御模式； 当出现异常时，它会发出警报并及时通知业主。 智能安防虽然前景广阔，但目前国内基础还比较薄弱，在应用过程中还存在很多障碍和困难。

人工智能在安防监控领域面临四大痛点：

1、环境适应能力差

人工智能对视频内容的识别容易受到光照条件、天气因素、图像质量、目标大小、地面物体遮挡等环境变化的影响；

2.数据孤岛、分散

传统安防系统中安防监控楼宇自控性价比高，各平台系统数据开放度低，相互间共享程度低，难以进行多维数据融合分析。 以人脸识别为例，要想提高人脸识别的准确率，单纯提高算法的计算能力是不够的。 还需要扩展分析数据的纬度，比如定位、社交、车辆、消费等数据，都可以通过这种大规模的多模态数据融合，达到目标跟踪分析的目的。

3.场景理解有限

原因一：专业领域知识经验积累不足；

原因二：智能监控在视频结构化过程中，仍然停留在以静态特征为主的单场景环境，很少涉及大范围场景下关联行为的分析，没有做动作、行为等动态特征以及它们之间的关联结构化处理。

4、缺乏自我提升能力

目前，人工智能还不具备自我成长的能力。 只能根据设定的条件进行独立分析，而不能根据分享能力和积累的经验来完善和完善自己。

结论：

立足现在，展望未来，虽然智能安防的道路十分曲折，但随着政府的大力支持、数据的开放共享、算法算力的不断提升，人工智能与安防必将全面一体化，智能安防时代正在加速到来。