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      視頻是安防領域內應用最多的數據，而視頻結構化描述又是人工智能最直接的表達方式，東莞監控安裝公司表示隨著國家對維穩的重視，視頻結構化描述面臨爆發的增長模式，因此人工智能在安防領域最具市場空間。

  　 東莞安防監控領域的人工智能主要集中在人、車、行為的分析識別上，不同的目標有著不同的識別算法。對于人的人工智能主要包括人臉識別和行人識別，人臉識別特征，如性別、年齡、民族、眼鏡、笑容以及人臉特征數據，行人識別特征，如背包、挎包、拉桿箱、裙子、帽子、傘、頭發、圍巾等。當前的安防領域人臉的應用，對于定點的，按照人臉抓取要求條件安裝的攝像機可實現落地應用，對于通用的安防類攝像機，其應用水平將大打折扣，不適合落地。 而對于行人特征識別受到攝像機分辨率、光線以及角度的影響，在當下的技術水平尚無法實現高精度的人體識別。車輛特征化比較成熟，在卡口/微卡口系統中基本做到落地實用，但是在治安攝像機，其精準度受到光線和角度的影響，精準度快速下降，無法達到落地實用。異常行為，如絆線、區域、遺留等可實現落地使用，其他如徘徊、聚集、火焰等需在特定場景下才可落地實用，通用場景尚無法落地實用。

　　深度學習與高效計算奠定技術基礎 目前支持人工智能在安防領域內得以落地的關鍵技術就是深度學習與高效計算。眾所周知，由于深度學習的出現使得人臉識別技術得到突飛猛進的發展，由原來的實驗室階段一躍成為現場可使用的技術，但是深度學習帶來的另外一個負面效應就是超大計算量。由于傳統的CPU不適合并行的圖像運算，使得人臉的解決方案面臨高昂的代價，而GPU(或TPU)等高密度計算的出現極大地緩解了深度學習對計算資源的需求，使得人工智能最終實現落地。

　　盡管人工智能的應用已是大勢所趨，但就當前的行業應用現狀來看，人工智能在安防領域的應用仍然存在相關技術限制，首要的挑戰便是技術的普適性，如光線、分辨率、環境等的影響。以人臉為例，按照人臉采集標準設立的攝像機與普通的治安攝像機在捕捉人臉的數量和質量上存在巨大差異。其次是技術計算需求，我們知道人工智能需要大量的機器運算，這對系統建設和維護都提出了較高的要求。當前流行的CPU(i7)只能處理3-4路1080P分辨率下的人臉捕捉與特征化，如果要進行大量的人臉采集入庫，則需要大量的計算資源。現在很多公司為了提高計算效率，采用GPU，但是如何保證GPU7X24不間斷穩定運行，仍是橫亙在各家公司面前的難題。最后在市場上，人工智能當前還處于應用前期，這注定其處于較高的價位，如要進行大面積應用，必然會對其價格提出較為適宜的要求。

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