安防是人工智能最具市场空间的应用领域

　　安防视频监控领域的特点，是摄像头众多而且24小时不间断工作，因此能获得海量的视频、图片数据，这些数据99%为非结构化数据，依靠人工分析和处理这类数据不仅耗时耗力，而且容易出现错误。

　　人工智能是安防领域发展应用最急切的需求。基于深度学习的人工智能算法，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风险防控，以高效、简单的方法提升视频应用价值，将原先被动监控转变为主动预防，全面提升安全防范能力。

　　同时，安防领域海量的视频、图片数据为基于深度学习架构的人工智能算法提供了多维训练样本，促进算法性能的提高，并成熟应用于其他行业。因此，安防也成为了人工智能最具市场空间的应用领域。

　　以公共安全为核心的智慧城市和智慧交通将是人工智能成长的土壤

　　在过去几年，公安、政府、交通等多个领域已经积极应用基于人工智能算法的新一代安防解决方案。

　　以公安为例，人、车、物为核心的综合实战应用是视频监控的一大挑战。人脸识别、车辆分析、视频结构化算法提取视频内容，检测运动目标，分类为人员属性、车辆属性、人体属性等多种目标信息，结合公安多种技战法，分析犯罪嫌疑人线索，为公安办案提供了有效的帮助。

　　在交通行业，通过车辆分析算法，直观显示城市路况，调整交通警力分布，缓解城市拥堵。在公共安全方面，基于人工智能的新型解决方案已成功应用于各类大型会议的安保工作，以公共安全为核心的智慧城市和智慧交通将是人工智能成长的土壤。

　　人工智能在安防领域的应用关键

　　人工智能技术仍在不断完善，在安防行业应用案例层出不穷。从去年开始，全国各省公安厅已经陆续开始建设全省静态人像数据库与非标人像数据库，解决视频侦查“最后一公里”的难题。

　　贵州省公安厅在建设静态人像数据库一个月内，破获大小案件数十起，战果显著。国内大部分城市，基于车辆大数据系统已经形成了一套完善的车辆技战法，成功遏制城市交通犯罪，提高城市交通流畅度。未来，人工智能在安防行业的应用模式会越来越多，关键是将技术与行业需求相结合，切实解决行业难题。

　　单一的人工智能技术所能带来的效益极其有限，而且脱离现有安防系统，在用户使用上有一定的局限性。只有深入行业业务，深度挖掘用户需求，与现有系统进行融合，才能使人工智能技术在安防行业有长足的应用空间。

　　人工智能在安防行业的发展还存在哪些挑战？

　　在安防领域，视频监控作为城市公共安全的重要组成部分，面临着巨大的挑战，其中最大的瓶颈是视频数据非结构化、人工智能算法单一和大数据应用三个现象。因此，人工智能在安防领域的发展，首先要解决的是视频结构化的问题。

　　视频结构化技术是融合了机器视觉、图像处理、模式识别、深度学习等最前沿的人工智能技术，是提取视频内容的基石。在产品应用过程中，也暴露出算法精度不足，使用场景受限等问题，所以技术的应用还需要一定的时间进行优化。

　　第二，现在各类人工智能算法无法进行融合，同一场景下需要多套系统进行视频精数据提取，难免会出现重复建设，造成资源浪费。最后，人工智能长期应用下积累的庞大数据量，需要依赖大数据系统进行管理与分析，通过大数据系统开展特征匹配和模型仿真，为众多用户提供定制服务。

　　总之，数据挖掘是人工智能在安防领域发挥的核心价值，利用机器学习算法自动开展多种分析计算，探究数据资源中的规律和异常点，辅助用户更快、更准地找到有效的资源，进行风险预测和评估。随着算法的不断完善，与行业需求相结合，人工智能将在安防行业发出璀璨的光芒。