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随着经济环境、政治环境、社会环境的变化和日趋复杂,各行业对安防的需求不断增加,同时对于安防技术的应用性、灵活性、人性化也提出了更高的要求，传统安防技术的局限性日益凸显。在这样的大背景下，人工智能发展趋势大致有以下几个方面：

1.前端智能：感知型摄像机的推广应该是一个大方向。如果视频监控能够通过机器视觉和智能分析，识别出监控画面中的内容，并通过后台的云计算和大数据分析，来做出思考和判断，并在此基础上采取行动，我们就能够真正的让视频监控代替人类去观察世界。而要做到这一点，我们必须拥有具备感知能力的摄像机。因为，只有前端摄像机具有感知识别功能，我们才能进行智能分析的规模化部署和应用。将视频转为可利用的数据成为可能。可以说，感知型摄像机是智能分析经济性和规模化部署的基础，也是智慧城市大数据应用的关键，如果我们要真正拥抱大数据时代，感知型摄像机无疑才是视频监控的基石。

2.深度学习：各种自学习和自适应算法的研究和应用。后续的智能分析产物应该是带有强大的自学习和自适应功能的。能够根据不同的复杂环境进行自动学习和过滤，能够将视频中的一些干扰目标进行自动过滤。从而达到提高准确率，降低调试复杂度的目的。例如，科达猎鹰人员卡口分析系统集成采用了业内技术领先的人脸检测算法、人脸跟踪算法、人员跟踪算法、人脸质量评分算法、人脸识别算法、人员属性分析算法、人员目标搜索算法。可以实现对城市各主要场所人员进出通道进行人脸抓拍、识别以及属性特征信息提取，建立全市海量人脸特征数据库，并以公安实战应用为核心，创新实战技战法。通过对接公安信息资源数据库，可对涉恐、涉稳、犯罪分子进行提前布控和实时预警，实时掌握动态；可对犯罪嫌疑人进行轨迹分析和追踪，快速锁定嫌疑人的活动轨迹；可对不明人员进行快速身份鉴别，为案件侦破提供关键线索。通过本系统的建设与应用，实现在大数据时代公安工作的跨越式发展，进一步提高工作效率、节约资源成本、缩短破案周期。

3.大数据挖掘：视频数据深入挖掘应用迅速发展。随着视频分析技术的快速发展，视频数据量也非常大，如何让视频分析技术在大数据中发挥作用也成为人们关注的一个方向。利用各种不同的算法计算，将大量视频数据中不同属性的事物进行检索、标注、识别等应用，以达到对大量数据中内容的快速查找检索。大大降低人工成本，提高效率。甚至在有些方面让一些人工无法完成的任务成为可能。如：人脸、人员大数据库检索，身份证库重复人员查找，通过语义描述从视频中查找穿某种衣服，某种颜色的车辆查找，车牌查找，以图搜图，视频关联等应用。针对平安城市建设中海量视频目标排查工作量大，且海量视频场景各异，快速找目标较困难等实际应用需求，科达推出了结构化分析系统，一款专门针对于海量图片和视频二次分析的应用系统，适用于多场景、差异大的各种媒体源。支持对接入的多类型前端进行实时分析；支持对离线图片和视频进行目标检测、属性分析、特征提取等二次分析；支持分布式部署及扩展。

在安防行业内，目前人工智能算法使用最多的还是在视频图像领域，因为传统安防公司的产物都是与视频图像相关。但对于公安等业务应用来说，视频图像只是一小部分，公安应用还需要网络信息、通信信息、社交信息等等。将来安防行业还需要以视频图像信息为基础，打通各种异构信息，在海量异构信息的基础上，充分发挥机器学习、数据分析与挖掘等各种人工智能算法的优势，为安防行业创造更多价值。

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