智慧安防逐渐打破视频应用的局限

随着智能安防的快速发展，技术层面上来看，图像识别、大数据、智能机器人等领域都取得了不错的成绩，其中图像识别技术包括人脸识别、车辆大数据、视频结构化算法，为各行业用户提供了多维视频数据，将传统的人眼观看方式转变为更为智能的数据检索方式，打破视频应用的局限。

智慧城市、智慧小区、智能安防，虽然在安防行业，智慧的概念崛起得很快，但由于受到技术瓶颈及硬件平台计算能力的限制，过去安防行业的智能化应用一直发展缓慢。但自从2010年以来，随着物联网、大数据的出现，安防智能化爆发出巨大潜力。

过去，海量视频图像数据为工作人员带来的极大的工作压力。而进入大数据时代，安防行业中的海量视频图像数据反而为深度学习打造了天然的基础，人脸识别、车牌识别、行为分析等全面智能化带来的的全新应用方向都是基于图像的应用，这不仅简化了安防从业人员的工作压力，还对安防行业发展带来了极大的推动作用。

智能分析技术在视频领域落地应用，改善了原本对大数据应用效果不佳的现状，提升了工作效率，减少了资源的浪费。比如人脸采集、车牌识别，身份验证、静态库人脸检索、动态库人脸识别与分析等。

以往安防的识别方法，因为现场的采集设备清晰度往往不够以及对采集的人脸在分辨率、人脸光照不均匀性、人脸采集的角度都有很高的要求的原因，识别率较低。而智能安防时代开启之后，图像采集能力提高、分析算法技术优化，设备识别、分析得到的人物及车辆特征比传统手工设计特征具有更强的表达能力，不仅降低了识别设备的硬件要求，还极大的提高了识别的准确率，最终，智能识别的高采集率和高识别度，加速了智能安防产品在行业市场和消费类市场的落地，形成了生物识别市场的大爆发。

智能应用之所以在安防行业逐步火热，其根本原因是安防行业具备了人工智能落地的多个条件：安防行业部署的摄像机7x24全天候车辆、人脸采集，为智能化应用带来了更准确、更优质的数据;智能化也为视频图像领域的目标检测和跟踪技术应用的再次升级提供了丰厚的基础。

在传统安防行业中与智能化结合最成功的领域：视频图像智能相关的实际应用领域，比如警戒线、区域入侵、人群聚集、暴力行为侦测、物品遗失、物品遗留、火焰侦测、烟雾侦测、离岗报警、人流统计、车流统计、车辆逆行、车辆违停等方面，安防与智慧相结合的方式都爆发了惊人的潜力。