小维记得上学时，学校专门开展过一堂课程，讲的是安全与生活！现今生活中，安防系统处处可见，那我们今天就先来聊聊和我们息息相关的人工智能应用之安防！
 

　　未来国内安防市场可达万亿，保持高速迅猛增长。2011-2016年安防市场连续五年维持两位数的增长，2016年国内安防市场规模达到5000亿以上，根据前瞻产业研究院的预测，到2022年国内安防市场规模将达到接近万亿的规模。2016年安防市场规模中安防设备市场大约占比为 1900亿，从产品形式上看，视频监控领域是安防行业大的应用产品。
 

　　安防行业正在向全面智能化迈进。中国安防行业在过去十几年中经历了从高清化、网络化到现在智能化的升级换代，目前中国生产的视频监控摄像头基本实现高清视频，并能够通过网络对视频数据进行回收、储存与分析，安防行业也正在向智能化迈进。随着硬件、算法和数据等各项基础条件基本完善，安防行业*智能化指日可待。
 

　　硬件方面，前端摄像机逐步实现高清化，遍布广泛。目前国内生产的安防摄像机基本实现高清化，安防监控从过去的“看得见”，到现在的“看得清”，得益于数字百万高清视频监控技术的快速发展，此外安防摄像机遍布广泛，目前我国摄像头密度的北京市每千人拥有摄像头数量为59个，据不*统计我国二线城市的摄像头数量在5-10万个；三线城市则在5万个以下。遍布广泛的清晰摄像机为智能安防奠定了数据基础。
 

　　技术方面，深度学习算法成熟，带动图像识别度提升。深度学习是近年来人工智能领域重要的突破，深度学习出现之后，计算机视觉的主要识别方法发生了改变，机器自动学习成为了训练的主要方式，机器从海量数据中自动归纳物体的特征，使得识别度得到极大提升。
 

　　数据方面，安防网络化使得海量数据得以实时储存。数字摄像机采用数字信号传输，视频传输无损伤，使得长距离传输，云端存储成为可能，得以保存海量数据；网络化监控设备采用云端存储，传递实时图像，为实时动态分析提供基础。目前企业用于训练人工智能的标注数据主要来源于第三方数据库，而政府机构多年来所积累的数据则更为巨大且标注也更为清晰明确，随着政府数据的进一步公开透明，安防数据规模将以更快的速度进行增长。安防行业*可以称为人工智能的“训练场”。
 

　　目前智能安防的落地产品已经能够实现以下几个主要目标：
 

　　(1)识别目标的性状、属性以及身份
 

　　安防摄像头直接产生的数据不易对其进行分析，目前安防数据可通过云存储系统将各承建子系统数据进行有效关联，汇集海量数据，然后对视频非结构化数据进行处理，通过人工智能快速提取结构化数据，与数据库进行比对，实现对目标的性状、属性及身份的识别。
 

　　(2)实时监控场景内目标数量与密度
 

　　在人群密集的各种场所内，实时估计人流的密集程度，根据形成的热度图判断是否出现人群过密、混乱等异常情况并即使报警；在交通方面，实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间，提升城市道路的通行效率，为居民的出行畅通提供保障。
 

　　(3)事件检测与行为分析
 

　　目前智能安防已经可以实现对目标行为进行识别，能够对视频进行周界监测与异常行为分析，用于检测、分类、跟踪和记录过往行人、车辆及其它可疑物体，能够判断是否有行人及车辆在内发生长时间徘徊、停留、逆行等行为，此外检测人员奔跑、打斗等异常行为。