智能安防领域的三大类别与四大痛点
3、对环境影响的判断和补偿：可以在复杂背景环境中实现正常的监控功能。环境的影响主要包括雨、雪、大雾等恶劣天气、夜间低照度情况、摄像头遮挡或偏移、摄像头抖动等等。智能视频监控系统技术应用能够实现在恶劣视频环境情况下实现较正常的监控功能。受环境影响视频不清楚的时候，尽早发现画面中的人，或者判断摄像头偏移的情况后发出报警。此类功能关键技术点是在各种应用场合下，均能够较稳定地输出智能分析的信息，尽量减少环境对视频监控的影响。
随着高清化、深度学习、云存储、GPU、物联网的研发，人工智能落地安防领域的切入方式主要有两种：
1、从产品到技术：传统安防领域企业不断加快软硬件产品的智能化进程；
2、从技术到产品：以算法见长人工智能企业积极布局终端应用行业领域，如金融、公安、楼宇园区等。
三、人工智能在安防领域的应用
1、公安领域
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轨迹，完成追踪、抓捕、营救等一系列任务。这一过程涉及图侦、实战、预判三层应用以满足事前预防、事中响应、事后追查的现实需求，可以有效防范化解各类安全风险。
2、交通领域
智能监控分析人和车的密度分布、变化趋势进行动态监测，通过调整红绿灯间隔合理配置资源，提升通行效率，为大众的畅通出行提供有利保障。
3、智能楼宇及园区领域
门禁考勤系统中采用生物识别技术，不仅可以区分工作人员和非工作人员，还能起到降低楼宇能耗的作用。
4、零售领域
为管理者提供远程可视化、顾客数据采集和分析、POS收银监督的巡店方式。
5、在民用安防的应用
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，当家中无人时，智能监控系统进入布防模式；当有异常时，发出警报并及时通知主人。智能安防虽然前景广阔，但目前国内的基础还比较薄弱，在应用过程中还存在着许许多多的障碍和困难。
四、人工智能在安防监控领域的四大痛点
1、对环境适应性差
人工智能对视频内容的辨识，容易受到光照条件、天气因素、图像质量、目标尺寸、地物遮挡等环境变化的影响；
2、数据孤岛并分散
在传统的安防体系中，各个平台系统数据开放性低，彼此之间共享度低，所以很难开展多维数据融合分析。以人脸识别为例，为提高人脸识别的准确率，单纯提高算法算力是不够的，还需要扩充分析数据的纬度，如定位、社交、车辆、消费等等可搜集到的数据，通过这样大规模的多模态数据整合才能实现目标追踪、分析的目的。
3、场景理解受限
原因1：专业领域知识和经验积累不足；
原因2：在视频结构化过程中，智能监控还停留在基于静态特征的单场景环境中，很少涉及大范围场景的关联行为分析，没有把动作、行为等动态特征以及之间的关联性做结构化的处理。
4、缺乏自主完善能力
目前人工智能没有自我成长的能力，只能根据设定的条件进行自主分析，而不能根据分享能力和积累经验提高完善自己。
五、总结
立足现在，放眼未来，虽然智能安防的道路很曲折，但是随着政府的大力支持、数据的开放共享，算法算力的不断提升，人工智能与安防将全面融合，智能安防时代正在加速到来。
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