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風過高嶺 意指前川
新思想，新科技，新產業層出不窮，
擁有億萬市場潛力的人工智能產業(AI)
毫無疑問站上了風口。
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而圖像和視頻的人工智能處理，
是目前AI芯片商業化前景最樂觀的賽道。
安防行業其豐富的數據基礎，
可充分滿足人工智能對於算法模型訓練的要求。
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AI+安防，能碰撞出啥火花？
今天，小智君課堂就來簡單描述下安防五大AI場景。
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AI+視頻監控
傳統監控攝像頭只可用於實時監控與回看錄像，而整合了AI的智能攝像機，能在用戶實時監控的同時進行智能識別，包括人臉識別、車牌號識別、車輛類型識別、船隻識別、紅綠燈識別等。識別類技術常應用於道路監控、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。
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AI+雪亮工程
“雪亮工程” 是以縣、鄉、村三級綜治中心為指揮平臺、以綜治信息化為支撐、以網格化管理為基礎、以公共安全視頻監控聯網應用為重點的“群眾性治安防控工程”。它通過三級綜治中心建設把治安防範措施延伸到群眾身邊，發動社會力量和廣大群眾共同監看視頻監控，共同參與治安防範，從而真正實現治安防控“全覆蓋、無死角”。因為“群眾的眼睛是雪亮的”，所以稱之為“雪亮工程”。
“雪亮工程”的建設，是對天網工程、視頻監控全覆蓋工程的延伸和整合，也是“互聯網+”環境下結合大數據和人工智能的社會治安防控體系建設的新途徑。人工智能安防應用也極大地推動了雪亮工程建設，提升了建設和服務的水平，實現“全域覆蓋、全網共享、全時可用、全程可控” 的目標。
人工智能可分為前端智能和後端智能兩種部署方式，也即邊緣計算和中心計算。對於一些較為簡單的算法如人臉檢測、車輛檢測、車牌識別等可在前端實現，採用車輛抓拍識別攝像機、人臉抓拍攝像機等前端設備；對於較為複雜的算法，如人臉特徵的提取和比對運算、車輛特徵的分析、行人特徵的分析，以及在大流量人臉抓拍點位的人臉檢測等，只能依賴於中心專業算法服務器進行分析和處理。
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AI+報警
隨著AI技術的融合，為低迷一時的報警行業帶來了新的發展契機。對於報警行業來說，所有的報警會接入人工智能的算法。以往每一個傳感器都可能只是單獨在工作，現可將傳感器產生的數據，通過人工智能的算法運作之後，去連接更多的傳感器或者是控制更多的設備，讓報警的功能或應急的功能可以牽一髮而動全身，讓應急部門或者業主可以第一時間掌控信息，同時預設好處理方案。
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AI+門禁
隨著人工智能、物聯網、雲計算等技術的發展，為門禁市場帶來融合發展的契機。近年門禁廠商不斷創新，極大地豐富門禁系統的內涵。如今常見的生物識別門禁系統主要包括指紋門禁系統、虹膜門禁系統、面部識別門禁系統和靜脈識別門禁等。在安全性、便捷性、舒適性和管理控制上都得到了進一步提升。由於人體特徵具有不可複製的唯一性，這一生物密鑰無法複製、失竊和被遺忘，所以被大眾更加追捧。
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AI+交通
隨著人工智能技術的加速發展，交通行業正迎來一場深遠變革。隨著交通卡口的大規模聯網，彙集了海量車輛通行記錄信息，利用人工智能技術，可實時分析城市交通流量，調整紅綠燈間隔，縮短車輛等待時間等舉措，提升城市道路的通行效率 。
城市級的人工智能大腦，實時掌握著城市道路上通行車輛的軌跡信息，停車場的車輛信息以及小區的停車信息，能提前半個小時預測交通流量變化和停車位數量變化，合理調配資源、疏導交通，實現機場、火車站、汽車站、商圈的大規模交通聯動調度，提升整個城市的運行效率，為居民的出行暢通提供保障。
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隨著AI技術在安防領域的不斷摸索，
對安防技術提供日益深入的有效支撐，
行業將大幅提升效率降低成本，
創造更多的經濟價值，
最終推動整個安防產業的持續繁榮發展，
也給人們帶去更加智能便捷安全的生活。
祝願 我們安防人的未來越來越好！
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