在科技發展迅猛的今天，人們正在享受著安防監控帶來的安全感。安防監控除了可以對正在發生事件的實時記錄外，還可以對監控視頻進行分析，提取其中信息(如車牌、人臉、動作分析)，從而進行視頻推送預警、實現預防。可以起到“防患于未然”的作用。

近年來，人工智能、大數據技術迅速發展，在行業市場中受到了空前的追捧，它們已率先在數據可得性高的領域開始解決行業痛點。

安防領域是人工智能完美落地的天然場景

1、大數據是人工智能分析預測、自主完善的重要支撐，而安防行業擁有海量層次豐富的視頻數據，能夠充分滿足人工智能對于算法模型訓練的要求。

2、安防監控領域有著事前預防、事中響應、事后追查的邏輯需求，人工智能可以為這一問題提供新的解決思路。

3、據統計，在2011—2016年期間，安防市場連續保持2位數增長，預計2016-2020年期間仍將持續增長，年復合增長率預期為7.6%，到 2020 年，安防市場年銷售額將達到 3150 億美元。鑒于如此大的市場規模，人工智能早已“蠢蠢欲動”!

就技術需求和市場規模而言，安防領域是人工智能最快、最好的“著陸場”。傳統的安防監控雖然實現了記錄功能，但不能準確識別視頻中的人、物和場景。而具備視覺的智能視頻監控系統可以徹底改變這一現狀。

智能視頻監控系統主要包括3大類：

1、對人、物的識別：主要就是識別監控系統關心的內容，包括人臉識別、車牌號識別、車輛類型識別、船只識別、紅綠燈識別等等。識別類技術，常常應用于道路監控、金融銀行、航道管理等行業，主要是為客戶提供識別記錄和分級管理的依據。

2、對人、物運動軌跡的識別：目前細分的很多，主要包括虛擬警戒線、虛擬警戒區域、自動PTZ跟蹤、人數統計、車流統計、物體出現和消失、人員突然奔跑、人員突然聚集等等。此類技術，除了數量統計外，一般是對某個過程進行判斷，一旦發現了異常情況，如有人進入警戒區域、廣場東北角有人迅速聚集等情況，就發出報警信息，提醒值班監控人員關注相應熱點區域。目前此類功能主要應用于平安城市建設、商業監控等行業。

3、對環境影響的判斷和補償：可以在復雜背景環境中實現正常的監控功能。環境的影響主要包括雨、雪、大霧等惡劣天氣、夜間低照度情況、攝像頭遮擋或偏移、攝像頭抖動等等。智能視頻監控系統技術應用能夠實現在惡劣視頻環境情況下實現較正常的監控功能。受環境影響視頻不清楚的時候，盡早發現畫面中的人，或者判斷攝像頭偏移的情況后發出報警。此類功能關鍵技術點是在各種應用場合下，均能夠較穩定地輸出智能分析的信息，盡量減少環境對視頻監控的影響。

隨著高清化、深度學習、云存儲、GPU 、物聯網的研發，人工智能落地安防領域的切入方式主要有兩種：　　

1、從產品到技術：傳統安防領域企業不斷加快軟硬件產品的智能化進程;

2、從技術到產品：以算法見長人工智能企業積極布局終端應用行業領域，如金融、公安、樓宇園區等。　　

人工智能在安防領域的應用主要分為警用、民用兩個方向：

1、公安領域

智能監控可以實時分析海量數據并提取有效線索，鎖定犯罪嫌疑人或車輛軌跡，完成追蹤、抓捕、營救等一系列任務。這一過程涉及圖偵、實戰、預判三層應用以滿足事前預防、事中響應、事后追查的現實需求，可以有效防范化解各類安全風險。

2、交通領域

智能監控分析人和車的密度分布、變化趨勢進行動態監測，通過調整紅綠燈間隔合理配置資源，提升通行效率，為大眾的暢通出行提供有利保障。

3、智能樓宇及園區領域

門禁考勤系統中采用生物識別技術，不僅可以區分工作人員和非工作人員，還能起到降低樓宇能耗的作用。

4、零售領域

為管理者提供遠程可視化、顧客數據采集和分析、POS收銀監督的巡店方式。

5、在民用安防的應用

智能監控可以為每個用戶提供差異化的服務。以家庭安防為例，當家中無人時，智能監控系統進入布防模式;當有異常時，發出警報并及時通知主人。智能安防雖然前景廣闊，但目前國內的基礎還比較薄弱，在應用過程中還存在著許許多多的障礙和困難。

人工智能在安防監控領域面臨著4大痛點：

1、對環境適應性差

人工智能對視頻內容的辨識，容易受到光照條件、天氣因素、圖像質量、目標尺寸、地物遮擋等環境變化的影響;　　

2、數據孤島并分散

在傳統的安防體系中，各個平臺系統數據開放性低，彼此之間共享度低，所以很難開展多維數據融合分析。以人臉識別為例，為提高人臉識別的準確率，單純提高算法算力是不夠的，還需要擴充分析數據的緯度，如定位、社交、車輛、消費等等可搜集到的數據，通過這樣大規模的多模態數據整合才能實現目標追蹤、分析的目的。

3、場景理解受限

原因1：專業領域知識和經驗積累不足;

原因2：在視頻結構化過程中，智能監控還停留在基于靜態特征的單場景環境中，很少涉及大范圍場景的關聯行為分析，沒有把動作、行為等動態特征以及之間的關聯性做結構化的處理。

4、缺乏自主完善能力

目前人工智能沒有自我成長的能力，只能根據設定的條件進行自主分析，而不能根據分享能力和積累經驗提高完善自己。

結語：

立足現在，放眼未來，雖然智能安防的道路很曲折，但是隨著政府的大力支持、數據的開放共享，算法算力的不斷提升，人工智能與安防將全面融合，智能安防時代正在加速到來。