據悉，根據《國家信息化發展戰略綱要》，我國將加速完善信息產業政策體系，根據產業發展趨勢和市場需求，制定和出臺集成電路、人工智能、物聯網、5G等多個細分領域的產業政策，在確保上述產業前沿領域保持快速健康發展的基礎上，進一步促進我國信息產業整體做大做強。據悉，多項人工智能領域的相關政策，有望於今年年底至明年年初正式亮相。
現階段，人工智能已經成為各行業炙手可熱的話題。伴隨著我國社會經濟發展水平的提升，各行業對人工智能技術的落地應用需求也在不斷擴大。但目前，很多行業與人工智能的結合還處於概念階段，安防是為數不多的可以將人工智能成熟應用並落地的行業，為此，很多專家認為安防行業正在成為人工智能的第一著陸場。
近幾年來，“人工智能+安防”的理念被越來越多的的安防企業接受和發展，並以此為中心，形成了一系列的產品和系統解決方案。人工智能在安防行業的快速落地，得益於全國範圍內安防設備的普及，無需進行過多的基礎建設，即可達成人工智能的落地。另一方面，安防行業對人工智能技術有著強烈的需求，隨著人工智能技術的成熟和規模化應用，產品為用戶帶來更多更便捷的體驗。
近年來，在智慧城市系統建設深入的帶動下，人工智能商業化應用的趨勢越來越明顯。算法、算力、數據，三者可以看做是“人工智能+安防”發展的三要素。當這三要素落地產品應用上時，可主要分為三大類，即：視頻結構化(對視頻數據的識別和提取)、生物識別技術(指紋識別、人臉識別等)、物體特徵識別(車牌識別系統)。
視頻結構化
在安防領域中，視頻監控無疑是不可缺少的一環。而隨著智慧城市和平安城市的建設加速，安防系統每天產生的海量圖像和視頻信息造成的信息冗餘問題也催生了帶有人工智能的計算機視覺技術在安防領域的應用。
視頻結構化是一種基於目標行為的智能監控技術，針對該技術對圖像視頻進行自動分析、識別、跟蹤、理解和描述的特點，帶有人工智能的計算機視覺在安防監控系統中演變為近年來業內普遍看好的視頻智能分析應用。
在不需要人為干預的情況下，利用計算機視覺和視頻監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，以及對監視場景中目標行為的理解與描述，得出對圖像內容含義的理解以及對客觀場景的解釋，從而指導和規劃行動。
生物識別技術
所謂生物識別技術，是通過計算機與光學、聲學、生物傳感器和生物統計學原理等高科技手段密切結合，利用人體固有的生理特性和行為特徵來進行個人身份鑑定的技術，目前生物識別技術發展迅速，據數據統計，預計到2020年，生物識別市場規模將突破300億元。
當前，人臉、指紋、虹膜三種識別是應用較為廣泛的生物識別方式。指紋屬於接觸性識別方式，人臉、虹膜屬於非接觸性識別方式，三者之間互為補充。
指紋應用最廣泛，技術也相對成熟，但應用上有侷限性：一部分人沒有指紋，無法使用指紋支付;指紋會被複制，存在安全風險;採集指紋需要對象的配合，便捷性差一些。人臉識別的優勢在於便捷性比較好，不用被採集對象的配合，可以自主採集，採集場合也比較方面;不足之處在於受到姿態、光照、遮擋、圖片清晰度等因素影響。虹膜準確度最高，唯一性最強。不足之處在於採集過程需要被採集對象的配合，便捷性不高。
物體識別系統
當前，物體識別系統在安防領域中最主要的應用為車牌識別系統，車牌識別的技術在安防行業的應用由來已久，技術相對成熟，人工智能的應用提高了車牌識別的準確率。
車牌識別系統有兩種觸發方式，一種是外設觸發，另一種是視頻觸發。外設觸發工作方式是指採用線圈、紅外或其他檢測器檢測車輛通過信號，車牌識別系統接受到車輛觸發信號後，採集車輛圖像，自動識別車牌，以及進行後續處理。該方法的優點是觸發率高，性能穩定;缺點是需要切割地面鋪設線圈，施工量大。視頻觸發方式是指車牌識別系統採用動態運動目標序列圖像分析處理技術，實時檢測車道上車輛移動狀況，發現車輛通過時捕捉車輛圖像，識別車牌照，並進行後續處理。該方法的優點是施工方便，不需要切割地面鋪設線圈，也不需要安裝車檢器等零部件，但其缺點也十分顯著，由於算法的極限，該方案的觸發率與識別率較之外設觸發都要低很多。
總結
隨著人工智能產業在安防的快速落地，共享、智能、大數據正成為安防新時代的典型特徵。未來安防行業的發展離不開人工智能，安防企業應當考慮如何將人工智能與安防產品、技術結合起來，讓整個安防行業步入更智能化的時代，這才是企業的一小步，行業的一大步。
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