近日，“安防”的话题一定是社会热点。原本习以为常的出行却有可能是隐形的危险和威胁，这也让安防行业和其他行业认识到，安防不仅仅是道路上方的摄像头，不仅仅是抓拍违章车辆，更多需要深入社会日常生活和更多普罗大众身边。

　　幸运的是，人工智能、深度学习、卷积网络等的迸发，安防也开始向着自动化和更多场景开进，因此，未来智能安防作为智慧城市、平安城市建设的重要部分，伴随着智慧城市、平安城市的发展建设将爆发式快速增长。

　　图像、视频高效处理还需提升算法

　　安防行业不论引入何种智能技术，对图像和视频的检索、分析、提取有效信息和比对等仍旧是根本任务。所以，围绕摄像头，现在不断加强前端采集、后端处理能力，努力让摄像头变成一线智能大脑。

　　这需要依靠视频结构模块、知识图谱和大数据分析能力。视频结构化模块完成对视频中基础元素和内容的提取和整理，将线性的视频解构成可以被碎片化使用的组件；知识图谱用于将视频结构化得到的事件、人物、物体、场景等信息的有序梳理，并以便于检索和关联的形式进行存储和呈现；大数据检索模块在前两者的基础上，提供海量媒资内容的高效检索，可以根据人物特征、人脸特征、图像特征、视频特征及更复杂的组合结构，快速地提供视频数据检索服务。

　　贯穿其中的关键则是算法，而且随着摄像头遍布更多场合，更需要的是降低算法运行时所需的功耗和其他成本，以最低成本达到要求。提升芯片处理能力、同时降低功耗和存储空间，让更多身边场景可以配备智能摄像头。

　　安防走进智慧社区全天候保护城市平安

　　智慧社区现在不仅要求简单的识别和自动抬杆、放车通行，更重要是第一时间识别可疑车辆和人员。据了解，图像识别应用在社区门禁、人员识别、访客管理、车辆识别等领域，识别车辆、人员后立即反馈给统一监控平台，安保部门以便采取措施防范危险。针对社区人员庞杂的特点，安防保障更需结合社区人员出入时间规律和行为轨迹综合分析，而且还可合理调配停车位、公共空间利用情况，减少空置率。

　　针对人员巡逻和检查情况，还可及时推送给住户便民信息，同时对住户回复内容加密保存、保护隐私。这些都是智慧社区对安防保障提出的新需求。

　　未来的识别或智能安防终端，一定是人工智能+行业场景+云的组合，根据行业需求集成多种功能至芯片上，最后在云端分享。算法是直接满足行业需求的体现，所以产品设计会尽量自主开发算法，时机成熟时推向商用市场。

　　由于平安城市涉及公安、警务、交通运输等多部门协作，所以信息共享是现在市场和行业的共识。特别是最常见的摄像头记录的视频数据，多个部门采集的视频数据反映出不同地区、时间和场景的信息，如能交叉综合分析，想必会大大提高对危险因素的预判能力和应急处置能力。