結合具體應用行業來看，目前人工智能+安防在公安、交通、樓宇、金融、商業、民用等多個領域都已經顯露出了比較不錯的應用前景。比如在公安領域主要涉及到圖偵、大數據預判實現事中、事前的預警；在交通領域，基于交通參與者人、車輛的識別，捕獲交通違法車輛，獲取車流信息，實時分析城市交通狀況等，以合理調配資源提升城市道路的通行效率；在商業樓宇中利用AI技術可以對進出人、車、物實現實時監控，實現屬性分析以及人數統計等。

1、在智慧警務中的應用

作為安防重點應用領域，目前公安行業正在依托信息感知、云計算、人工智能等技術的不斷發展，大力推進公安信息化以及智慧警務建設，人工智能在其中發揮著越來越重要的作用。

公安行業用戶的迫切需求是在海量的視頻信息中，發現犯罪嫌疑人的線索。人工智能在視頻內容的特征提取、內容理解方面有著天然的優勢。在對人、車、物進行檢測和識別的過程中，基于深度學習的圖像識別技術是目前應用較為廣泛的，公安工作中運用人臉識別技術在布控排查、犯罪嫌疑人識別、人像鑒定以及重點場所門禁等領域獲得了良好的應用效果。

現有的治安監控系統融入基于深度學習的人臉識別算法，實現系統的智能化升級。系統平臺數據庫將案件重點關注人群入庫，實現在身份認證方面對常駐人口、暫住人口、重點人口、在逃人員等數據的人像比對，為戶籍管理、治安管理、刑偵破案等提供大數據分析技術手段。

2、在智能交通中的應用

在城市交通領域，單純的車牌識別技術已經無法滿足實際需求，業界迫切希望能夠更快更準確提取更多元的車輛信息，除車牌號碼外，還有車輛的廠牌、車身顏色、車輛品牌、車輛類型、車輛特征物等等。支持基于車輛外觀特征的快速檢索，這些特征在刑事案件偵查、交通事故處理、交通肇事逃逸、違章車輛自動記錄等領域具有廣泛而迫切的應用需求。

大數據分析技術、基于深度學習的圖像識別技術很好地解決了城市公共交通安全管理中所面臨的各種困境。針對違章車輛的抓拍，不再僅僅依靠車牌識別技術，借助計算機視覺技術、圖像處理并通過海量的大數據分析、深度學習訓練，可以依靠前端設備采集的車身顏色、車燈以及車標或者其他多種特征，從而得到較高的識別率，實現對目標車輛的檢索。

3、在智慧社區的應用

社區是城市的基本空間，是社會互動的重要場所，伴隨著人口流動性加大，社區中人、車、物多種信息重疊，數據海量復雜，傳統管理方式難以取得高效的社區安防管控，同時，社區管理與民生服務息息相關，不僅在管理上要求技術升級，同時還要實現大數據下社區服務。

通過在社區監控系統中融入人臉識別、車輛分析、視頻結構化算法，實現對有效視頻內容的提取，不但可以檢測運動目標，同時根據人員屬性、車輛屬性、人體屬性等多種目標信息進行分類，結合公安系統，分析犯罪嫌疑人線索，為公安辦案提供有效的幫助。另外，在智慧社區中通過基于人臉識別的智能門禁等產品也能夠精準地進行人員甄別。

以上幾個行業場景只是人工智能+安防應用的縮影。當下，隨著深度學習、大數據等技術持續突破，人工智能不僅會釋放原來未被滿足的大量市場需求，在公共安全、交通、樓宇等領域的安防行業市場中發揮重要作用，也會帶來更多、更豐富的新場景、新需求，進而拓寬安防市場空間，推動智慧安防更加普及和深化。可以預見，人工智能對安防行業的驅動和顛覆力是遠甚于前的。AI技術的融入，將進一步豐富智能安防的內涵與維度。