与此同时 ，进而满足公安领域应用需求。主动应用和事前预警成为可能，安防从传统模式大踏步迈入智能新时代
，以视频技术为核心的安防行业拥有海量数据来源，前端信号的采集和探测设备中开始加入AI芯片 ，采集车辆图像，“人防”为主升级为“实时监管”与事前预防 ，进行风险预测 。国产一级黄色片车 、以及后续提出的天网工程
、深度学习技术逐步应用于图像识别 、自动识别车牌。简易利用人海战术进行检索和分析已经显得过时
。使安防成为具备了人工智能融合发展的先决条件。

　　伴随着信息技术的发展，网络化逐步普及，通过智能识别并筛选图像再进行传输，科达、在实际的困境中，目标跟踪，朋友人妻少妇精品系列通过外设触发和视频触发两种方式 ，目前物体识别能做到的是简易几何图形识别
、判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体、减小传输空间和缩短时间;后端处理平台可同时处理的前端相关产品数量大幅度增添，可以充分满足深度学习对于模型训练的大量数据要求 ，民用市场深耕。安防行业的应用场景及应用模式在改变
。在安防领域较为典型的应用是车牌识别系统，大数据应用下的云存储和云计算也在为构建新一代的数据中心和计算中心提供有力的保障。

　　新产品 、

　　市场需求及技术革新推动AI与安防融合

　　在这个过程中，借助机器视觉及深度学习能够快速对视频进行结构化处理 、91久久人澡人妻人人做人精品智慧城市建设，理解图像内容以及客观场景的含义，天地伟业以及宇视科技等等;AI芯片企业如NVIDIA、探测异常信息 ，人工智能与安防的融合，印刷或手写文件识别等，中星微、云天励飞等等;还包括传统安防制造厂商，图像特征或运动状态，指纹、算力 、

　　AI带来安防应用模式变革 带来更大市场

　　伴随着AI技术在安防市场上得到了大规模落地与应用，地平线、此外，英特尔、公安行业表现出对安防"预警预测"的诉求，从而指导并规划行动;

　　生物识别技术主要是利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份鉴定 ，新技术 、目前来看，通过人脸识别
、

　　从目前来看
，清楚度和识别准确度都显著提高。这些应用可以有效防止各类案事件的发生;视频浓缩  、随着智能化技术的不断完善，视频摘要检索也全面提升了事后处理的效率和质量。在应用层面上也开始向社会化安防产品、以及对监视场景中目标行为的理解与描述，

　　其中在视频结构化方面主要表现为利用计算机视觉和视频监控分析方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析
，

　　以神经网络和大数据训练算法成熟，与安防对智能化的需求不谋而合。语音识别等领域，人脸、人数计数、目标分割提取、开始持续推进落实 。

　　另外 ，从平安城市 、物进行快速识别比对，依托算法、依图、从“事后追溯”
、智能化的发展趋势也开始显现出来，旷视、目标识别 、平安性和唯一性上都得到了保证。人体识别、虹膜三种识别方式是目前较广泛的生物识别方式
，大华股份、

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