近些年伴隨著國民經濟的持續快速發展，在政府部門大力推動及“平安城市”、“奧運會”、“世博會”等大型項目、活動的帶動下。我國周界安防行業持續保持了快速增長的勢頭，產業、企業、科技、市場以及企業品牌、文化建設等方面得到了全面發展和提升。
目前比較主流的周界報警產品主要包括：主動紅外對射探測器、微波對射入侵探測器、脈沖電子圍欄報警系統、泄漏電纜周界報警系統、靜電感應電纜報警系統、振動傳感電纜報警系統和振動光纜報警系統等相關產品，在周界防入侵報警系統建設中發揮了重要作用，基本實現了入侵檢測、觸發報警和概略定位等功能。
現有技術存在的主要問題
隨著安防建設的不斷深入以及安防應用的不斷普及，以前各個安防子系統獨立的問題也逐步顯現出來：一是各安防子系統相互獨立，缺乏聯動，發生緊急事件時不能高效發揮預警聯防的作用；二是各個安防系統獨立管理，管理與維護效率低下，警力與物力浪費明顯，部分系統存在漏報率高、環境適應性差、部署不方便、維護難度大等缺點和不足。
周界防入侵技術發展的總體趨勢
在數字化和網絡化趨勢的雙重驅動下，周界安防入侵探測產品也迎來了全新的變革和突破。一方面通過智能算法的應用，極大地改善了設備漏報誤報的情況；另一方面基于全網絡化的架構，降低了工程施工的復雜程度和成本。
周界入侵報警系統技術發展總的趨勢可概括為以下幾點：
(1)通過新技術的融合應用，提升周界安防報警系統的智能化水平。安防領域99%以上的數據是非結構化數據，安防大數據要走向深度應用首先要解決視頻結構化問題。隨著深度學習算法的突破，目標識別、物體檢測、場景分割、人物和車輛屬性分析等智能分析技術均取得了突破性進展。
(2)在周界入侵報警系統智能化過程中，由于產品種類不斷豐富，所以衍生出眾多的細分市場。不同原理傳感器技術的發展、不同行業的周界入侵報警系統的業務需求反過來會對周界入侵報警系統的智能化水平提出更高的要求。智能化需求帶來了系統結構復雜、數據量大、用戶數多等問題，實現行業的精準劃分并給出切實可行的綜合解決方案對企業的綜合實力是一個嚴峻考驗。
(3)大數據及智能化應用成為提升周界入侵報警系統智能化水平的關鍵技術。充分運用人工智能技術進行海量數據挖掘和分析，才能實現真正的安防智能化。相比傳統的智能算法，深度學習在解決視頻結構化問題上表現得更智能。計算機視覺把特征和學習融合起來變成特征學習，在圖像識別領域發生了翻天覆地的變化，其中最熱門的人臉識別技術已在智能交通、智能樓宇和平安城市治安防控項目建設中得到了廣泛應用。
近年來，在周界防范產品領域，基于物聯網技術的周界防范入侵探測系統發展非常迅速。基于物聯網技術的周界防范入侵探測系統對于前端探測采用網狀協同探測，與傳統的前端探測設備采用單點探測以及開關量輸出相比，具有目標精準定位、目標識別以及模式判別等功能。例如：中科融通物聯科技開發的UBI100，結合物理阻攔和電子圍欄，復合傳感器和智能視頻等多種不同防范術的周界防范系統，采用基于物聯網架構的綜合信息系統集成管理平臺，使整個前端探測及聯動設備能無縫接入管理平臺，組成一個統一的現代智能化綜合安防管理和控制系統。
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