安防行业关键技术有哪些？核心技术梳理

随着人工智能(Artificial Intelligence，筒称为AI)技术的发展，安防领域也在发生着革命性的转变，如今正在朝着数字化、智能化和联网化等方向发展，智能安防已经得到了越来越广泛的应用，以下将梳理智能安防行业关键技术，以供参考。

1、人工智能(AI)

人工智能(AI)通常指通过普通计算机程序的手段实现的人类智能技术。AI技术具有天然在安防行业落地的场景、需求和应用，并正推动视频监控等安防各个细分领域进行技术变革。计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器学习、机器人是人工智能的核心技术。

2、边缘学习

边缘学习全面布局。边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。其功能是就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

3、云计算

数字化背后的基础技术是云计算，随着物联网应用和智慧城市的发展，几乎所有数据都需要连接到云，再通过云端存储、计算，通过网络互相连接。例如，在跨省破案时，需要协调公安、交通等不同政府部门的基础数据进行共享，此时就要通过云技术作为支撑才能实现。安防行业市场，已经率先展开了对云技术的应用。尤其是在政府的牵引下，公安、交通等行业已有成功落地案例。

4、深度学习

深度学习技术与安防有着很高的契合度，在行业中一直非常热门。众所周知，目前安防监控视频数据正以惊人的速度增长，最初的智能视频分析技术应用中遇到了瓶颈，深度学习技术的兴起则解决了这一困境。当下人脸识别、车辆识别等安防行业极热门的应用均基于这一技术。

5、物联网(IoT)

5G、大数据、区块链、边缘计算等一系列全新技术不断地注入物联网。国内安防行业尤其是视频监控领域，正在进入 看得懂、看得明白 阶段，要解决此问题，仅仅通过视频手段很难解决，而借助物联网技术则可大大提升识别结果和效率。目前，应用物联网技术的安防产品已在智能交通、智慧商超、智能家居、智慧医疗等领域得到广泛应用。

6、人脸识别

人脸识别已经在安防领域占据了举足轻重的地位。人脸识别在机场地铁安检、公共交通等领域应用越来越广泛，尤其是在家庭、楼宇乃至社区等场景下，这项技术已然成为标配。人脸识别技术在社会应用领域全面开花，落地应用迅速，为安防行业带来了极大的发展效益。随着安防监控对高清化、智能化、网络化、数字化的要求越来越高，摄像头智能化是大势所趋。

7、5G

5G元年，从商业价值和社会价值来看，基于高速率、低时延等技术特征的5G通信，将携手AI应用，对安防监控、视频通信、车联网、智慧城市等领域带来传输速率和计算速率的大变革、大提升。

8、大数据

安防行业的相关应用产生了巨大的信息数据，也带来了数据整合、数据存储、数据分析应用等一系列问题，大数据技术能够统一很难利用现有的数据库管理工具进行处理的大型数据集，并从分析中得出其它信息，这进一步促进了大数据技术和产品在行业的落地应用。安防行业视频结构化分析系统、车辆大数据平台、人像识别布控系统、警务大数据平台等产品方案，都离不开大数据的采集、建模和应用，大数据将成为新安防时代的典型特征之一。

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