人工智能概念火爆，但很多技術并未真正落地到各行業，而安防行業一直被認為是人工智能成熟應用并落地的行業之一，甚至是有人認為是人工智能的第一著落點。在人工智能趨勢下，這三項技術在安防行業落地生花。

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，并以此為中心，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，得益于全國范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）、物體特征識別（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余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于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征來進行個人身份鑒定的技術，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。指紋屬于接觸性識別方式，人臉、虹膜屬于非接觸性識別方式，三者之間互為補充。

指紋應用最廣泛，技術也相對成熟，但應用上有局限性：一部分人沒有指紋，無法使用指紋支付;指紋會被復制，存在安全風險;采集指紋需要對象的配合，便捷性差一些。人臉識別的優勢在于便捷性比較好，不用被采集對象的配合，可以自主采集，采集場合也比較方面;不足之處在于受到姿態、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。不足之處在于采集過程需要被采集對象的配合，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采用線圈、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后，采集車輛圖像，自動識別車牌，以及進行后續處理。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采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，并進行后續處理。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，由于算法的極限，該方案的觸發率與識別率較之外設觸發都要低很多。

總結

人工智能已成趨勢，未來各行業的發展來不開人工智能的助推，安防行業也不例外。如何讓人工智能技術更好的落地是實現行業智能化的關鍵，各企業不斷的研發新技術新產品，將人工智能與安防產品和技術更好的結合，才能實現企業的一小步，行業的一大步。