在科技飞速发展的今天，人们正在享受安防监控带来的安全感。安防监控除了实时记录正在发生的事件外楼宇自控系统视频，还可以对监控视频进行分析，提取信息（如车牌、人脸、动作分析等），从而推送视频警报，实现防范。它可以起到“防患于未然”的作用。
近年来，人工智能和大数据技术发展迅速，在行业市场上获得了空前的普及。他们率先解决了高数据可用性领域的行业痛点。
安防领域是人工智能完美落地的自然场景
1、大数据是人工智能分析预测、自我提升的重要支撑，安防行业视频数据量大，层次丰富，完全可以满足人工智能对算法模型的要求训练。
2、在安防监控领域，有事前预防、事中响应、事后调查的逻辑要求。人工智能可以为这个问题提供新的解决方案。
3、据统计，2011-2016年，安防市场继续保持两位数增长，预计2016-2020年将继续增长。复合年增长率预计为7.6%。2020年安防市场年销售额将达到3150亿美元。鉴于如此庞大的市场规模，人工智能早已“指日可待”！
从技术需求和市场规模来看，安防领域是人工智能最快、最好的“落地”。传统安防监控虽然实现了录像功能，但无法准确识别视频中的人、物、场景。具有视觉的智能视频监控系统可以彻底改变这种状况。
智能视频监控系统主要包括三类：
1、人物识别：主要是识别监控系统关心的内容，包括人脸识别、车牌识别、车型识别、船舶识别、红绿灯识别等。识别技术是常用于道路监控、金融银行、航道管理等行业，主要为客户提供身份识别记录和分级管理的依据。
2、人与物体运动轨迹识别：目前细分很多，主要有虚拟警戒线、虚拟警戒区域、云台自动跟踪、人数统计、流量统计、物体出现和消失、人突然跑，人的突然聚集等等。这类技术除了定量统计外，一般对某个过程进行判断。一旦发现异常情况，如有人进入警戒区或广场东北角有人快速聚集，将发出报警信息，提醒值班监控人员注意相应情况。热点地区。目前，此类功能主要应用于平安城市建设、商业监控等行业。
3、环境影响的判断和补偿：在复杂的后台环境下可以实现正常的监控功能。环境的影响主要包括雨、雪、雾等恶劣天气、夜间低照度条件、相机遮挡或偏移、相机抖动等。智能视频监控系统技术的应用可以在恶劣的视频环境中实现更正常的监控功能。受环境影响视频不清晰时，尽快找到画面中的人，或判断摄像头出现偏差后报警。该类功能的关键技术点在于，在各种应用场景下，能够更稳定的输出智能分析的信息，
随着高清、深度学习、云存储、GPU、物联网的发展，人工智能进入安全领域主要有两种方式：
1、从产品到技术：传统安防领域企业不断加速软硬件产品智能化；
2、从技术到产品：基于算法的人工智能企业正在积极布局终端应用行业，如金融、公安、建设园区等。
人工智能在安防领域的应用主要分为警用和民用两个方向：
1、公共安全
智能监控可以实时分析海量数据并提取有效线索，锁定犯罪嫌疑人或车辆的行踪，完成追踪、抓捕、救援等一系列任务。该流程涉及地图侦察、实战、事前判断三层应用，满足事前预防、事中响应、事后追踪的实际需求，可有效防范和化解各类安全风险。
2、交通
智能监控分析人员和车辆的密度分布和变化趋势进行动态监控，通过调整红绿灯间隔来合理配置资源，提高交通效率，为公众的顺利出行提供有利保障。
3、智能建筑和公园
在门禁考勤系统中使用生物识别技术，不仅可以区分工作人员和非工作人员，还可以起到降低建筑能耗的作用。
4、零售
为管理者提供远程可视化、客户数据采集与分析、POS收银监管。
5、在民事安全中的应用
智能监控可以为每个用户提供差异化的服务。以家庭安防为例，当家里无人时，智能监控系统进入布防模式；当出现异常时，发出警报，及时通知业主。智能安防虽然前景广阔，但目前国内基础还比较薄弱，应用过程中还存在不少障碍和困难。
人工智能在安防监控领域面临四大痛点：
1、对环境的适应能力差
人工智能对视频内容的识别容易受到光照条件、天气因素、图像质量、目标大小、地物遮挡等环境变化的影响；
2、数据是孤立和分散的
在传统的安防系统中，各平台系统的数据开放性较低，相互之间的共享度较低，难以进行多维度的数据融合分析。以人脸识别为例，为了提高人脸识别的准确率，仅仅提高算法的计算能力是不够的。这种大规模的多模态数据集成可以达到目标跟踪和分析的目的。
3、场景理解有限
原因一：专业领域知识和经验积累不足；
原因二：在视频结构化过程中，智能监控仍然停留在基于静态特征的单场景环境中，很少涉及到大范围场景下的关联行为分析，没有采取动作、行为等动态特征以及它们之间的相关性。结构化处理。
4、缺乏自我提升能力
目前，人工智能还不具备自我成长的能力。它只能根据设定的条件来分析自己，不能根据分享和积累经验的能力来改进和完善自己。
结论：
立足现在，展望未来，虽然智能安防之路十分曲折，但在政府的大力支持下，数据的开放共享，算法算力的不断提升，人工智能与安防必将全面展开一体化，智能安防时代正在加速推进。