經過十多年的平安城市建設，中國已經成為全世界最大的安防市場，視頻監控，
防盜報警系統，門禁系統作為安防系統中不可或缺的重要組成，正日益發揮更加重要的左右。在平安城市等重點建設項目的背景下，安防已成為人工智能最為重要的落地場景之一。
隨著平安城市建設的推進和深化，目前新建視頻監控，防盜報警系統，
門禁系統項目隨著建設規模的逐步擴大和人工智能、云計算、大數據技術的興起，平安城市應用正逐步向大數據應用等方向轉變。
視頻監控，防盜報警系統，門禁系統作為最重要的數據資源之一，遍布城市大街小巷的攝像頭，防盜報警，每天產生了大量資料，不僅為社會治安穩定發揮作用，也為智慧城市和物聯感知提供信息支撐，但這些資源資料目前還停留在事后查看層面，沒有被充分利用起來，如果能被用戶快速消化使用，成為更有價值的情報數據呢？讓用戶從這些數據中自行尋找線索，不僅占用了大量的人力、物力、和時間，同時用于個人能力的差異也會導致針對信息的認知偏差。例如針對卡口實現了主干道的車輛識別，覆蓋面有限，其他活動目標及特征無法獲取，大多依靠人工進行收集和處理，難以結合時空數據進行快速檢索和行為研判。
如何解決海量視頻監控，防盜報警系統，門禁系統的數據與人為分析瓶頸之間的矛盾是產業技術升級的主要方向。安防行業多年前就將智能化作為主要發展趨勢，不僅僅視頻分析，連帶
人臉識別門禁，智能防盜，機器人乘梯等也是人工智能重要熱點之一。
今天，城市里的數據非常豐富，其中攝像頭的數據量非常大，可以挖掘出巨大的價值，可以解決城市管理中的諸多難題，我們希望把視頻圖像里面的內容和目標自動轉換成結構化數據，讓每個人都能直接連接人，車，事這幾類主要信息。例如車型，車款，車牌號碼，車輛顏色，人，騎車，性別，年齡等。有了以上數據就能進行決策和優化。
目前而言，原先的智能分析技術一直存在識別準確率低、場景時應差，識別種類少等問題。深度學習通過大量數據訓練來建立輸入數據和輸出數據之間的映射，通過人工智能來自動處理海量監控視頻數據，解決以往的技術瓶頸。
隨著智能需求日益增多，更多的數據采集和計算未來都將在前端進行邊緣節點計算，前端初步處理分析后回傳到云端進行深度分析，前端智能和云端智能并不矛盾，可根據客戶的具體需求靈活組合，實現更智能的分布計算，提供差異化的智能家居方案。
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