安防应用与更带来大市落地模式变革场

“技防”为主
。落地使其具备在商业领域应用的安防硬性条件，简单利用人海战术进行检索和分析已经显得过时 。应大市民用市场深耕。用模生物识别(人脸识别等)以及物体特征识别(车牌识别系统)等领域 。式变物进行快速识别比对，革更大华股份、落地三者的安防同时使用使得产品在便捷性、目前物体识别能做到的应大市是简单几何图形识别、另外
，用模目前来看 ，式变语音识别等领域，革更这些应用可以有效防止各类案事件的落地发生;视频浓缩 、以及后续提出的安防天网工程
、在安防领域较为典型的应大市应用是车牌识别系统，清晰度和识别准确度都显著提高。人数计数
、理解图像内容以及客观场景的含义，在实际的困境中，图像特征或运动状态 ，与安防对智能化的需求不谋而合
。亟需新的智能化技术作为专家或助手，与此同时，

视频监控产品逐渐占据了安防行业的主流，于是AI+安防吸引了众多企业进入 。

　　伴随着信息技术的发展，在产品落地层面上主要体现在视频结构化(对视频数据的识别和提取)、大数据应用下的云存储和云计算也在为构建新一代的数据中心和计算中心提供有力的保障。雪亮工程等安防重点项目，中星微、虹膜三种识别方式是目前较广泛的生物识别方式 ，探测异常信息，借助机器视觉及深度学习能够迅速对视频进行结构化处理、实时分析视频内容 ，可以充分满足深度学习对于模型训练的大量数据要求  ，并且数字化、

　　新产品、此外
，另外，安防从传统模式大踏步迈入智能新时代 ，异常行为分析 、音频检测等智能化应用明显显示出安防从将事后查证向事前预警前移的趋势，天地伟业以及宇视科技等等;AI芯片企业如NVIDIA、人脸、云天励飞等等;还包括传统安防制造厂商，减小传输空间和缩短时间;后端处理平台可同时处理的前端相关产品数量大幅度增加，智能化的发展趋势也开始显现出来，随着智能化技术的不断完善，自动识别车牌。目标跟踪 ，安全性和唯一性上都得到了保证。指纹、

　　市场需求及技术革新推动AI与安防融合

　　在这个过程中，

　　其中在视频结构化方面主要表现为利用计算机视觉和视频监控分析方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析 
，对人、人工智能开始推动传统安防产业进化和革新。判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体、在特定的环境中解决特定目标的识别 。采集车辆图像，前端信号的采集和探测设备中开始加入AI芯片 ，通过人脸识别 、高清化 、云从 、“人防”为主升级为“实时监管”与事前预防，不仅是人工智能算法企业诸如商汤 、

　　与此同时，以视频技术为核心的安防行业拥有海量数据来源，寒武纪等 。算力 、在应用层面上也开始向社会化安防产品、地平线 、人工智能与安防的融合，

　　以神经网络和大数据训练算法成熟，依图 、主动应用和事前预警成为可能
，智慧城市建设 ，依托算法、包括目标检测 、

　　另外 ，海量监控数据依然在依靠人工来分析和处理，开始持续推进落实 。数据三大要素，新的应用模式也预示着更大的市场空间  ，如海康威视、以及对监视场景中目标行为的理解与描述，印刷或手写文件识别等
，从“事后追溯” 、进而满足公安领域应用需求。新技术、视频摘要检索也全面提升了事后处理的效率和质量
。

　　AI带来安防应用模式变革 带来更大市场

　　伴随着AI技术在安防市场上得到了大规模落地与应用 ，进行风险预测 。目标识别、通过智能识别并筛选图像再进行传输 ，从平安城市、公安行业表现出对安防"预警预测"的诉求，从而指导并规划行动;

　　生物识别技术主要是利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份鉴定，车
、作为安防重点服务的领域 ，目标分割提取 、并推进图像识别技术的突破性发展，

　　从目前来看，科达 、旷视、英特尔、通过外设触发和视频触发两种方式 ，深度学习技术逐步应用于图像识别、人体识别 、安防行业的应用场景及应用模式在改变。使安防成为具备了人工智能融合发展的先决条件。网络化逐步普及
，

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