小維記得上學（xué）時，學校專門開展過一堂課程（chéng），講的是安全與生（shēng）活！現今生活中，安（ān）防係統處處可見，那我們今天就先來聊聊和我們息（xī）息相關的人工智能應用之安防！

    未來（lái）國內安防市場可達萬億，保持高速迅猛增長。2011-2016年安防（fáng）市場連續五年維（wéi）持兩位數的增長，2016年國內安防市場規模達到5000億以上，根據前瞻產業研究院的（de）預測，到2022年國內安防市場規模將達到接近萬億的規（guī）模。2016年安防市場規（guī）模中安防設備市場大約占比為 1900億，從產品形式上看，視頻監控領域是安防行業最大的應用產（chǎn）品。

    安防行業正在向全麵智能（néng）化邁（mài）進。中國安防（fáng）行業在過去十幾年中經曆（lì）了從高清化、網絡化到現（xiàn）在智（zhì）能化的升級換代，目前中國生產的視頻監控攝像頭基本實（shí）現高清視頻，並能夠通過網絡對視頻數據進行回收、儲存與分析（xī），安防行業（yè）也正在向智能化邁進。隨著硬件、算法和（hé）數據等各項基礎條件基本完善，安防行業完全智能化指（zhǐ）日可待。

    硬件方（fāng）麵（miàn），前端攝像機逐步實現高清（qīng）化（huà），遍布廣泛。目前國（guó）內生產的安防攝像機基本實現高清化，安防監控從過去的“看得（dé）見”，到現（xiàn）在的“看得清”，得（dé）益於數字百萬高清視頻監控技術的快速發展，此外（wài）安防攝像機遍布廣（guǎng）泛，目前我國攝像頭密度最高的（de）北京市每千（qiān）人擁有攝像頭數量為59個，據不完全統計我（wǒ）國二線城市的攝像頭數量在5-10萬個；三線城市則在5萬個以下。遍布廣泛的清晰攝像機為智能（néng）安防奠定了數據基礎。

    技術方麵，深度學習（xí）算法成熟，帶動圖像識別精準度提升。深度（dù）學習（xí）是近年來人工智能領域最重要的突破，深度學習出現之後，計算機視覺的主要識別方法發生了改變，機器自動學習成（chéng）為了訓練的主要方式，機器從海量（liàng）數據中自動歸納物體的特征，使得識別精準度（dù）得（dé）到極大提（tí）升。

    數據方麵，安防網絡化使得海量數據得以（yǐ）實時儲存。數字攝像機采用（yòng）數字信號傳輸（shū），視頻傳輸無損傷，使得長距離傳輸，雲端存儲成為（wéi）可能，得以保存海量數據；網絡化監控（kòng）設備采（cǎi）用雲端存儲，傳遞實時圖（tú）像，為實時動（dòng）態（tài）分析提供基（jī）礎。目（mù）前企業用於訓練人工智能的（de）標注數（shù）據主要來源於第三方數據（jù）庫，而（ér）政府機構多年來所積（jī）累的數據則更為巨大且標注（zhù）也更為清晰明（míng）確，隨著政府數據的進一步公開透明，安防數據規模將以更（gèng）快的速度進行增長。安防行業完全可以稱為人工智能的“訓練場”。

    目前智能（néng）安防的（de）落地產品已經能夠實現以下幾個主要目標：

   （1）識別目標的性狀、屬性以及身份

    安防攝像頭直接產生（shēng）的數據不易對其進行分析，目前安防數據可通過雲存儲（chǔ）係統將（jiāng）各承建子係統數據進行有效關聯，匯集海量數（shù）據，然後對（duì）視頻非結構（gòu）化數（shù）據進行處理，通過（guò）人工智能快速提取結構化數據，與數據庫進行比對，實現（xiàn）對目標的性狀、屬性及身份的識別。

  （2）實時監控場景內目標數量與密度

    在人（rén）群（qún）密（mì）集的各種場所內（nèi），實時估計人（rén）流（liú）的密集程度，根據形成的熱度圖判斷是否出現人群過密、混亂等異常情（qíng）況並即使（shǐ）報警；在交通方麵，實時分析城市交通流量，調整紅綠燈間隔，縮短車輛等待（dài）時間，提升城市道路的通行效率（lǜ），為居民（mín）的出行暢通提供保障。

  （3）事件檢測與行為分析

    目前智能安防已經可以實現對目標（biāo）行為進行識別（bié），能夠（gòu）對視頻進行周界監（jiān）測與異常行為分析，用於檢測、分類、跟蹤和記錄過往行人、車輛及其它可（kě）疑物體（tǐ），能夠判斷是否有行人及（jí）車輛（liàng）在禁區內發生長時間（jiān）徘徊、停留、逆（nì）行等（děng）行為（wéi），此外檢（jiǎn）測人（rén）員奔跑、打鬥等異常行為。