随着AI技术的普及，传统的安全性不再能够完全满足人们对准确性，广度和效率的需求。尽管目前90％以上的市场份额仍被传统安全性所占据，但随着人工智能技术的飞速发展，人工智能在安全行业中的应用赢得了重大的转折点和突破。海康，大华，玉石，科达，SenseTime，Yuncong和Megvii等公司已进入智能安全领域，安全行业的发展趋势一目了然。目前，智能安全已开始在产品需求中实现，产品着陆主要体现在视频结构，生物识别和对象特征识别这三个方向。视频结构原始视频是非结构化数据，计算机无法直接读取和识别，很难产生实用价值。因此，有必要总结和组织视频数据中的目标，以表达目标的特征，属性和身份，从而成为结构化数据。可以大规模检索，分析和计数此类数据。凭借视频内容信息处理和网络共享应用的两个特点，可以充分实现监控视频信息的智能化和视频监控网络的智能化，大大提高了该技术的易用性。在安全的大数据环境中，海康威视依靠行业领先的视频智能算法的优势来启动智能服务器“ Falcon”。 “猎鹰”战舰可以在独立状态下显示实时视频分析效果，并可以实现多个Task动态分配资源，可以灵活应用于实时视频流或历史流分析；大华股份还推出了新一代的人工智能“智能”机器人。视频结构服务器，该产品采用深度学习技术和人工智能算法架构，对视频目标进行检测，识别和分类，从而充分挖掘视频数据中的有用信息。生物识别技术生物识别技术融合了计算机图像处理和生物统计学的原理：利用计算机图像处理技术从视频中提取生物特征点，然后使用生物统计学的原理分析并建立数学模型，最后基于该数学模型并测量和分析参与者的特征，并根据结果准确识别目标。当前，以面部识别和行为识别为代表的应用市场正在增长。作为安全行业中的一种流行技术，生物识别技术的普及持续升温。许多安全公司在生物识别领域投入了大量的人力和物力，其中一些已经取得了很多成就：SenseTime的SenseID身份验证解决方案，Senseface人脸控制系统以及瑞威的实时人脸捕获相机FaceCam均已实现大规模商业用途。对象特征识别AI现在很热门，AI深度学习技术已广泛用于对象特征识别，尤其是车牌识别技术。与传统的车牌识别技术相比，基于深度学习的车牌检测算法具有相对简单的框架。凭借强大的硬件性能和足够的训练样本，可以在短时间内获得更好的识别结果，并进一步优化了网络，这也保证了实时识别。目前，许多安全公司目标特征识别技术在科学研究和商业应用中相对成熟，基本上处于世界先进甚至领先水平。例如，Deya的车牌识别框架可以在一个月内以足够的样本量完成一个全新国家或地区的车牌识别，识别率超过98％；捷顺还将继续努力进行深度学习，改进和优化前端+后端二级识别模式，进一步提高算法识别率和适应复杂场景的能力。结论：毫无疑问，人工智能将在未来渗透到各个领域的各种应用中。未来十年将是实施人工智能的关键时期。掌握产品实施方向的能力将成为企业发展的关键。对于安全公司，通过脚踏实地的努力，冷静客观的判断和分析，不断击败对手并挑战自己，