2012年，AI技術在安防市場上得到了大規(guī)模落地與應用,，人工智能開始推動傳統(tǒng)安防產(chǎn)業(yè)進化和革新,。前端信號的采集和探測設備中開始加入AI芯片,，通過智能識別并篩選圖像再進行傳輸，減小傳輸空間和縮短時間,；后端處理平臺可同時處理的前端相關產(chǎn)品數(shù)量大幅度增加,，清晰度和識別準確度都顯著提高。

AI技術成為安防行業(yè)一個重要的發(fā)展趨勢

2009年AI技術開始在多行業(yè)初步應用,。其中,，安防監(jiān)控是人工智能最先大規(guī)模產(chǎn)生商業(yè)價值的領域，也成為許多AI技術研發(fā)公司的切入點,。2012年,，新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃的出臺促使眾多安防企業(yè)開始落地平安城市和智慧城市建設，另外,，天網(wǎng)工程和雪亮工程等國家政策整體推動了AI安防的發(fā)展,，越來越多的AI和CV公司開始將安防領域作為其主要發(fā)展點之一。

AI技術在安防領域全國落地應用

從2005年開始的平安城市建設,，到2011年啟動的智慧城市建設,，以及后續(xù)提出的天網(wǎng)工程、雪亮工程等安防重點項目,，AI在安防領域中不斷滲透,，智能安防產(chǎn)品運用于實體事件的需求凸顯。從2012年起,，傳統(tǒng)安防企業(yè)和AI+安防領域新興公司都開始注重安防產(chǎn)品在城市建設上的應用,。另外，從地區(qū)維度上看,，智能安防產(chǎn)品的應用最先出現(xiàn)在人口密集區(qū)域,，典型地區(qū)如珠三角、長三角以及中部地區(qū),，這些地區(qū)對于智能化安防產(chǎn)品需求較高、安防應用的意義較大,。

從2016年智能安防的概念被大面積提及開始,，各公司在全國范圍內(nèi)智能安防應用落地的舉措愈加頻繁,，應用場景也從最初的公安和交通向其他行業(yè)拓展。

AI+安防三大落地應用方向

《中國安防行業(yè)“十三五”(2016-2020年)發(fā)展規(guī)劃》指出,，“十三五”期間,，安防行業(yè)將向規(guī)模化,、自動化,、智能化轉(zhuǎn)型升級。且到2020年,，安防企業(yè)總收入達到8000億元左右,，年增長率達到10%以上，按照規(guī)劃預期,，到2022年安防行業(yè)市場規(guī)模將達到近萬億,。

從目前行業(yè)的發(fā)展速度來看萬億目標似乎不難實現(xiàn)，但隨著AI技術的普及,，傳統(tǒng)安防已經(jīng)不能完全滿足人們對于安防準確度,、廣泛程度和效率的需求。

在2017年,，安防系統(tǒng)每天產(chǎn)生的海量圖像和視頻信息造成了嚴重的信息冗余,，識別準確度和效率不夠，并且可應用的領域較為局限,。在此基礎上,，智能安防開始落實到產(chǎn)品需求上。算法,、算力,、數(shù)據(jù)作為AI+安防發(fā)展的三大要素，在產(chǎn)品落地上主要體現(xiàn)在視頻結構化（對視頻數(shù)據(jù)的識別和提?。?、生物識別（指紋識別、人臉識別等）,、物體特征識別（車牌識別系統(tǒng)）,。

視頻結構化：利用計算機視覺和視頻監(jiān)控分析方法對攝像機拍錄的圖像序列進行自動分析，包括目標檢測,、目標分割提取,、目標識別、目標跟蹤,，以及對監(jiān)視場景中目標行為的理解與描述,，理解圖像內(nèi)容以及客觀場景的含義，從而指導并規(guī)劃行動。

生物識別技術：利用人體固有的生理特性和行為特征來進行個人身份鑒定,。人臉,、指紋、虹膜三種識別方式是目前較廣泛的生物識別方式,，三者的同時使用使得產(chǎn)品在便捷性,、安全性和唯一性上都得到了保證。

物體識別系統(tǒng)：判定一組圖像數(shù)據(jù)中是否包含某個特定的物體,、圖像特征或運動狀態(tài),，在特定的環(huán)境中解決特定目標的識別。目前物體識別能做到的是簡單幾何圖形識別,、人體識別,、印刷或手寫文件識別等，在安防領域較為典型的應用是車牌識別系統(tǒng),，通過外設觸發(fā)和視頻觸發(fā)兩種方式,，采集車輛圖像，自動識別車牌,。