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視頻監控安防是一個非常大的話題，涉及公共安全、企業安全和民用安全。影響公共安全的事件，又分為自然災害事件、事故災難事件、社會安全事件與公共衛生事件。在此基礎上，還可以進一步細分。

我們這里所探討的“智慧安防”，主要是指針對恐怖襲擊事件和經濟安全事件的安全防范，即針對社會安全事件的安全防范。那么，“智慧安防”智慧于何處呢？近年來，以深度學習為代表的人工智能技術取得了突破性進展，人工智能技術開始被應用于計算機視覺技術之中，并在安防領域表現出巨大的價值。具體而言，計算機視覺技術被應用于車牌識別、特征屬性識別、人臉識別和行為識別，進而能夠將視頻監控數據結構化輸出，形成以人、車、物為主體的屬性信息，幫助公安部門在事前、事中、事后三個階段有效應對社會安全事件。

車牌識別是圖像處理與字符識別的綜合應用，它由圖像采集、預處理、牌照區域的定位和提取、牌照字符的分割和識別等幾個部分組成，主要應用于道路、停車場等。識別效果會受環境光照條件、拍攝位置和車輛行駛速度等因素的影響，有的情況下對識別的實時性要求也很高。特征屬性識別是通過數據調取接口，實時抓拍圖片及視頻等資源后，做實時或者離線二次識別，識別目標的形狀、屬性及身份等，適用于各種公共場所。特征屬性識別使用的電警、卡口攝像頭采用了較高分辨率，拍攝角度越合適、正面狀態概率越高，識別的成功率就會越高。

人臉識別是通過人臉檢測將圖像分割成人臉區域和非人臉區域，然后將已檢測到的待識別的人臉特征和數據庫中的已知人臉特征進行比較得出相關結論，主要應用于人證合一、限制環境的情況，如銀行開戶等。一般來說，人臉識別的有效寬度在3米左右，采集到的人臉圖像信息的分辨率達到100×100像素以上，這樣能有效提高識別率。行為識別是先檢測時空顯著興趣點，在興趣點的局部區域提取特征描述符，再對提取出來的特征點進行聚類形成字典，然后把這些特征進行鄰量化并進行直方圖向量匯總，利用分類器對這些直方圖特征向量進行分類訓練和測試，目前主要應用于越界報警、踩踏事件、姿態識別等情況。

AI被應用于安防、零售、內容生產、法律、教育等多個領域，深刻地影響著人們生產生活的各個方面。在資本支持之下，AI企業在各領域快速研發智能產品，整合產業資源，競爭標桿客戶……我們已正式迎來AI的商業大爆發時代了。

人工智能的實際應用十分廣泛，如家居、汽車（無人駕駛車）、辦公室、銀行、醫院、天空……互聯網，包括物聯網（連接到小物件、衣服和環境中的快速增多的物理傳感器）。地球以外的地方也有人工智能的影子：送至月球和火星的機器人；在太空軌道上運行的衛星。好萊塢動畫片、電子游戲、衛星導航系統和谷歌的搜索引擎也都以人工智能技術為基礎。金融家們預測股市波動以及各國政府用來指導制定公共醫療和交通決策的各項系統，也是基于人工智能技術的。還有手機上的應用程序、虛擬現實中的虛擬替身技術，以及為“陪護”機器人建立的各種“試水”情感模型。甚至美術館也使用人工智能技術，如網頁和計算機藝術展覽。所以，人工智能無處不在。