中國安防行業經過四十多年的高速發展，如今已經形成體量龐大的行業市場規模，行業中的各種關聯技術日新月異、推陳出新推升著安防行業向更深、更廣的領域邁進。

視頻傳感技術經歷標清、高清和超高清的發展過程，促成視頻由“看得見”向“看得清”發展，視頻圖像等非結構化數據的存儲技術經歷DVR、NVR、分布式存儲以及云存儲，實現視頻圖像數據的“存儲，可回放”到“視圖云，海量覽”。

視頻編碼技術經歷H.263、MPEG4、MJPEG、SVAC、H.264及H.265，由“壓縮可傳輸”到“超壓縮寬適配”。視圖智能分析技術經歷移動偵測、模式識別及深度學習，實現視頻由“看得清”到“看得懂”。

視圖網絡傳輸技術經歷有線網絡（局域網、廣域網、互聯網）和移動無線網絡（Wifi、3G、4G、5G）達到由“局域用”到“無限展”，隨著近年視覺增強技術（AR）的出現更使得在安防領域內出現了由“看得懂”過渡到“感知準”。

這些新型技術迭代發展，加速安防智能化，實現風險提前識別，主動布控預防，讓安防從“洞見”進入“預見”。

AI技術助力安防實現對視圖數據的理解

一直以來視頻相關技術的發展對安防起到巨大的推進作用，視覺AI技術的出現則強化了這種作用。硬件算力的增加、軟件框架的優化以及國家的智能發展戰略，使得AI技術出現井噴式的發展，安防作為AI最直接的落地場景，相輔相成共同助推一波發展浪潮。AI的出現讓安防場景中海量存儲管理的視圖數據有了結構化描述的可能，使得安防應用能夠理解視圖的內容，從而促進安防數據平臺智能化發展。AI的出現將在如下幾個方面為安防行業賦能：

（1）促進云邊端融合

安防行業需要對突發事件進行快速響應，也需要對某些趨勢進行整體預測。通過邊端AI計算可以滿足即時性反饋及解決網絡傳輸帶寬壓力。云端聚焦非實時、長周期及業務決策場景，邊端作為云端高價值數據的采集終端，更好支撐云端應用的大數據分析，而云端通過綜合解析出的相關業務規則可以同步下發到邊端，可優化邊端的業務決策，兩者分工協作是應對AI產生數據的解決之道。因此AI的出現，促進安防場景落地應用的云邊端的融合。

（2）推動視圖安防平臺數據資源池化設計

AI的出現能夠實現視圖數據結構化描述，這樣就產生了大量的結構化與非結構化融合數據。而視圖數據資源池也應運而生，實現對各類視圖數據資源進行匯聚和統一管理，并對外提供服務，實現所轄域視圖數據資源的匯聚、治理和共享，為上層提供視圖數據資源管理和服務能力。通過視圖數據的匯聚與治理形成各類主題庫與專題庫。提供的服務包括但不限于數據查詢、數據訂閱、數據庫視圖、數據共享等方式對外提供基礎數據服務，同時還能對外提供全庫搜索、模型碰撞、特征研判、關系圖譜、融合大數據服務等基礎應用服務，滿足安防多種場景下對視圖大數據的智能化融合應用需求。

（3）增強視圖安防平臺數據的多維應用

隨著AI技術為安防平臺提供數據種類越來越多，安防數據平臺需要對所轄數據及外部數據進行多維度融合碰撞，如對實時數據的多維布控、即時報警、多維事件預判；對歷史數據的分析挖掘內在聯*，快速識別異常模式；利用知識圖譜技術挖掘人與人、事與事、人與事關聯關系，為重大事件提供決策依據，提升整個系統智能化分析能力。

5G技術賦能安防行業實現廣泛的大容量互聯

安防數據平臺通過現行的網絡技術實現多網異構數據的互聯，受限于帶寬與實時性的限制，基于無線的應用一直不溫不火。新一代5G技術具有增強移動寬帶、高可靠、低時延和廣覆蓋大連接的優勢，它的出現將強勢補足安防數據平臺的移動網絡互聯的能力。同時，AI和5G近80%的典型應用重疊，5G能夠支撐AI應用的大規模落地。安防行業在5G+AI賦能下，會迎來重要的發展機遇期。

（1）更智能、更清晰

以5G+AI技術為主導的高幀頻、超高清、寬動態范圍的4K、8K安防監控解決方案以及相關應用場景將成為必然的選擇。AI智能算法可以從視頻中解析出包括人體外觀、特征、動作、行為等更多的細節信息，為智能視圖云平臺發展更深的行業應用成為可能。借助AR/VR技術，打造浸入式安防體驗，用于場景化電力監控與檢修、智能制造等。

（2）更便捷、更高效

利用5G技術，可以將監控視頻快速、安全地傳輸到指揮中心；而AI的邊緣計算能力，使得AI攝像機在設備端即可提供所有的算力支撐，從而形成新的快速布控監控方案。例如利用5G（AirFlash）技術，可以實現大鐵、地鐵等車地數據快速轉儲解決方案，應用于車地通信。該方案可以實現客室安防監控、司乘作業監控以及車載狀態視頻數據高效、便捷的傳遞到地面，以便能夠及時處理，發現安全隱患。

AR技術實現安防行業的體驗

增強現實技術技術包含了多媒體、三維建模、實時視頻顯示及控制、多傳感器融合、實時跟蹤及注冊、場景融合等新技術與新手段。不僅展現了真實世界的信息，而且將虛擬的信息同時顯示出來，兩種信息相互補充、疊加。

通過增強現實（AR）技術與視圖AI技術、視頻壓縮及傳輸、云計算、大數據等科學技術的深度融合，稱為智能視覺增強現實，視頻圖像前端作為關鍵性內容的輸入端和圖像、數據的處理端，立足VR/AR用戶體驗，可以有效針對虛擬現實場景，強化其內容拼接、色差消除、景深調整、數據處理、結構化數據提取和分析等技術處理效果。

還可以為用戶提供浸入式的視頻感知體驗，助力智能視覺增強現實（AR+AI）產品實現良好的體感交互，為安防行業創造出嶄新的場景化行業應用和市場需求，推動安防系統平臺在民用、商用等領域得到更為廣泛的應用。

在安防應用領域，AR與人工智能和大數據分析深度融合將發揮更為強大的作用，如圖像分析和用戶定位、人臉識別與信息檢索、組裝維修與實戰培訓。

AR眼鏡作為新型穿戴式安防產品，帶有端AI芯片和顯示設備，可應用于人臉抓拍、人臉識別、車牌識別及特定物品智能識別等場景。

同時，AR技術與GIS相結合（尤其是三維GIS），為指揮調度帶來了革命性的變化，運用增強現實、人工智能、物聯網、5G網絡、大數據等先進技術，基于城市重點區域的制高點視頻，構建實景式立體化的防控指揮作*系統，大大增強安防行業平臺應用各類應急指揮、合成作*、聯防聯控等各類大型綜合實戰落地。
責任編輯：tzh