智能安防技术是指视图采集、传输、存储、视频分析和大数据处理，涉及机器视觉、AI芯片、算法、图像传感、生物识别（人脸识别、虹膜识别、指纹识别等）和智能视频分析、多维数据融合、大数据分析等新技术。从另一个角度来看，一个完整的智能安防系统主要包括门禁、报警和视频监控三部分。新冠肺炎疫情可以阻碍市场的发展，但不能阻挡安防技术的进步。今年以来，各大安防企业纷纷深化智能化、网络化、物联网等技术应用。随着科技的发展和进步，当前的智能安防进入了一个全新的领域。a&s根据实际产品测量，从数据采集、视频智能分析、生物识别、数据智能和组件等技术方面预测智能安防技术的发展趋势。多模态是生物识别技术的发展方向在人工智能技术体系中，生物识别是最先进入应用领域的技术。生物识别技术涉及计算机科学、光学和声学等物理科学、生物科学、生物传感器和生物统计学原理、安全技术和人工智能技术等诸多基础科学和创新应用技术。它是一个完整的多学科技术解决方案。目前可用于识别的人体特征包括指纹、虹膜、面部、掌纹、静脉等生理特征和步态、笔迹、声音等行为特征。生物识别技术具有安全性好、不易丢失、不易伪造、携带方便等诸多优点。不可否认，从指纹认证、掌纹识别、指静脉识别到人脸识别、虹膜识别，生物识别技术在日趋成熟的同时，也在进入“视觉”时代。指纹识别是最“传统”的生物识别技术，其地位相当特殊。与人脸识别和声纹识别相比，其识别准确率和辨别力要高得多。甚至可以说指纹识别是唯一的工作方式。以2018年指纹识别技术的重大突破为起点，更高效地推动全国社会公共服务和商业模式改革。但随着2020年初的一场疫情，非接触门禁技术的应用得到了高度重视和发展。掌纹识别是一种新型的生物特征识别技术，它以人体掌纹为目标特征，通过多光谱成像技术采集生物信息。多光谱掌纹识别可以看作是结合多模态和多目标特征的生物特征识别技术的典范。这项新技术结合了皮肤光谱、掌纹和脉络三种可识别特征，一次性提供更丰富的信息，增加目标特征的可辨别性。目前业界的共识是单一模态的识别在识别性能和安全性上都存在瓶颈，而多模态融合是人脸识别乃至生物特征识别的重要突破——不仅是通过多因素的方式提高识别准确率还可以在一定程度上提高生物识别技术的场景适应性和隐私安全性。与传统的单模算法相比，更能满足金融级的误识别率（低至千万分之一），这也是生物特征识别发展的主要趋势。在非接触式生物识别技术中，人脸识别是最重要的模块。2019年以来，“刷脸”应用广泛，疫情进一步推动发展。未来很长一段时间内仍将是人工智能安全的重要方向。目前，传统的人脸识别难点包括人脸旋转、遮挡、相似度等都得到了极大的改善，大大提高了人脸识别的准确率。2D人脸、3D人脸、多光谱人脸每种模式都有不同的采集适配场景、数据安全程度和隐私敏感度等，大数据深度学习的加入使得3D人脸识别算法补充了2D投影的缺陷，可以快速识别一个人的身份，为二维人脸识别的应用带来了一定的突破。同时，活体检测技术目前正作为提高人脸识别安全性的关键技术，可有效抵御照片、视频、3D模型、假体面具等造假欺诈，自主判断人脸身份。运营用户。一方面，人脸识别应用主要面向交通枢纽场景，如机场、车站等，主要用于关键人员的实名认证和部署管控。另一方面，面向城市级应用。通过对接天网项目，构建了由前端摄像头部署和后端识别平台、大数据分析平台组成的综合作战平台。在公安和交通领域，AI四小虎商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技的人脸算法水平在AI企业中处于领先地位，而传统企业主要由海康威视、大华等组成。这些传统企业巨头引领市场。随着人脸识别技术的快速发展，智能设备、在线金融、刷脸支付等诸多创新应用日益普及，为每个人的生活和工作带来了快捷和便利。此外，面对人脸识别的局限性，以步态识别为代表的身体识别以其难以隐藏、非接触式、非侵入性等特点在众多技术中脱颖而出，成为一匹“黑马”在生物特征识别领域。.步态识别是通过体形和行走姿势来识别目标的身份，是一种相当复杂的行为特征。人体识别技术不需要人为配合，能够适应更多常见的应用场景，特别适合远距离识别。确认。目前，国内几家公司的识别精度已经达到了很高的水平。值得一提的是，虹膜识别技术也是一项比较成熟的生物识别技术。目前，虹膜识别技术也正在普及。虹膜识别的误识别率低至百万分之一。特征进行识别。但由于成本和产品要求，其实施速度相对较慢。不过近一两年，随着包括金融机构在内的政府机构开始重视虹膜识别，其落地速度也在逐渐加快。下一步可能是人脸和虹膜的结合。综上所述，生物识别本身并不是一种完全的替代关系，更多的是一种组合甚至融合的应用。随着技术的进步和成熟以及市场应用需求的逐步演化，多模态生物识别技术的呼声越来越响。展望未来，多模态生物识别技术将成为生物识别市场的主流发展趋势，并将迎来越来越广泛的应用领域和市场。A&sResearch调查显示，单一的生物识别技术无法解决所有场景下的身份认证问题，每种技术都有一定的局限性。多模态识别技术，一方面丰富了场景数据，使识别更加高效准确；另一方面更适合复杂场景的应用变化，是很多场景下最适合的生物识别技术。不可否认，多模态识别是未来生物识别技术发展的一个主流方向。多模态统一认证平台不仅集成了多种身份识别技术，还可以根据决策权重和场景需求，灵活自动配置合适的生物识别技术，这将成为多模态生物识别技术发展的理想状态。目前，多模态识别技术的落地还面临市场教育的过程，需要生物识别技术企业的共同努力，推动技术的商业化和规模化应用。视频智能从感知阶段到认知智能视频智能分析是AI安防的重要技术之一。所谓智能视频分析，就是利用基于深度学习的各种智能算法，对前端设备采集到的视频信息进行分析，实现对各种安全事件的主动预警，并将告警信息反馈给监控平台，客户。但从安防企业开发的产品和技术实现的功能来看，视频智能分析还处于感知智能的发展阶段。智能视频分析主要包括行为分析和特征识别。行为分析基于后台模型，技术应用体现在人员聚集、物品遗留、物品丢失、人员游走、人员倒地、头盔/工具检测、区域人口统计、进/出区域及越过警戒线、火焰检测等；特征识别主要包括车牌识别和人脸识别。与传统的视频分析相比，视频智能分析的重大突破在于可以将场景中的背景与目标分离，识别出真实目标，即具有过滤风、雨、雪等多种背景的能力.从技术角度看，是通过建立人体活动算法模型，利用计算机的高速运算能力，消除监控场景中的干扰因素，准确判断和动态跟踪视频监控图像中的各种人体行为，并实现有效预警。目前，主流厂商推出的智能产品和视频智能分析技术，已经实现了消除干扰背景因素、动态跟踪目标、实时分析目标行为的目的，大大提高了报警的准确性。实现人脸、人体、车辆等并行综合检测，精准全息感知业务场景数据，提升综合研判能力。目前，此类技术主要应用于周界防御和人脸控制应用。除了视频的智能分析和识别，物联网技术的结合应用也是人工智能的发展方向之一。将温度、湿度、浸水（水位）、SF6、O2浓度等环境信息融入视频，智能分析分析。认识到，目前的技术发展可以实现物联网视频的智能处理。然而，与人脸识别、车牌识别等特征识别相比，行为分析技术的发展还不够成熟，但它们无疑是未来视频智能分析的重要方向，在交通领域有着广阔的应用前景。智能安全。未来，主流厂商仍需大力投入研发不断迭代技术。虽然视频智能分析在准确率和融合检测能力上取得了很大的突破，但从目前来看，智能安防行业的视频智能分析基本还停留在视频结构化分析的感知智能阶段。公安系统，包括其他监控系统，只是结构化数据在数据应用中的简单应用，数据的价值并没有得到充分发挥。未来整个智能安防行业的智能视频分析将走向知识图谱阶段，即认知智能和决策智能。所谓知识图谱，是应用语义理解技术的一种更高质量的、可计算的、计算机可理解的大数据结构，即对多类异构数据源的知识结构和关联分析。智能应用可以更高效地实现决策智能化。目前，一些主流厂商和技术厂商已经在智能视频分析技术的应用中实现了部分认知智能。边缘计算与中央智能的结合应用发展随着深度学习算法的突破，安全领域的目标识别、物体检测、场景分割、信息提取与标注、数据检索与分析判断等各种技术应用也在不断涌现。取得新进展，与传统智能带来的应用效果相比，AI深度智能在识别准确率、环境适应性、识别类型等方面的表现均有显着提升。在终端和边缘侧，主要体现在内置多达30多种算法，其中混合目标检测模式支持同一场景下人脸、人体、车辆图片的并行抓拍，人脸对-人体关联，人脸、人体、非机动车和机动车结构化属性提取，即轻量级多维数据融合。目前技术领先厂商推出的相关产品已经可以支持前端多维数据的提取和分析，包括全场景和细分感知数据的采集和融合。这类技术产品更适合小型项目场景的应用，相当于一机多用，不仅大大降低了项目部署的复杂度，也降低了项目实施的成本。边缘智能是边缘计算与用户和服务的结合。它不是简单地建立边缘计算，而是管道能力的全面提升，是物联网应用的使能者。边缘智能具有数据处理实时、业务数据可靠、应用开发多样化等优势。目前，边缘智能在安防领域的发展正在快速推进。很多智能安防产品已经从边缘计算能力向边缘智能演进。然而，边缘智能仍处于发展的初级阶段，技术、业务、商业模式等方面的挑战依然存在。面对不确定性，需要在标准化、产业联盟、场景驱动、产业链协同、安全隐私等方面做好工作，推动边缘智能的规模化落地。驱动边缘智能发展的业务场景主要包括网络传输场景和应用特征生成场景，从而形成对边缘智能的需求。目前，边缘智能已经在智慧城市、智慧工业、智慧社区、智能家居、车联网等一大批垂直行业形成示范应用，为垂直领域带来新的价值。需要说明的是，现阶段大部分数据资源属于不同地区的不同部门。未来有没有这样一种机制，可以让数据本地化，跨地域互通，降低数据传输的风险和成本？同时满足数据计算的需要。也就是说，多维数据融合和智能分析需要视频流媒体的分布式计算引擎和大数据的动态分布式架构来支持实现。除了边缘智能的开发和应用，以大数据分析为代表的中央智能分析技术也取得了长足的进步。通过多维数据融合分析平台，初步实现了舆情监测和事件预警功能。多维数据融合就是充分利用多源数据的互补性以及计算机的高速运算和智能，提高结果信息的质量。它包括人流控制和交通热图等应用。同时，预警的另一个方向，利用行为大数据预测潜在犯罪，在涉及人物目标特征和行为的识别与分析，以及目标历史的线性研判等具体技术上也取得了长足的进步。数据。安防大数据的多维数据融合应用初步成熟，边缘端与中心端的结合应用在安防大数据实用化方面取得了长足进步。从技术发展水平和未来方向看，“大智能”居中、“小智能”居边缘是长期趋势。AI芯片的发展构建智能应用的基础在安防智能时代，芯片是构建智能安防产业链的第一环节。芯片技术的突破，实现了安防行业的智能化。基于芯片设计的AI计算加速卡和模块，可以在智能分析应用中发挥更大的作用。基于PCIE的多芯片互联，更易于横向扩展和支持大型数据中心。人工智能芯片、加速卡和模块为工业自动化、安全智能、机器人、智慧城市、军事工业和航空航天等应用提供可操作的见解。放眼整个芯片市场，英伟达和英特尔仍处于领先地位。对于安防监控市场，视频编解码芯片集中在SoC系统级芯片上。基于芯片的模组和加速卡在国内芯片行业发展迅速，广泛应用于安防行业，从终端IPC到边缘终端、云端、AI芯片及集成产品发展迅速。可以说，中国芯片产业的崛起几乎是板上钉钉的事。从需求市场来看，依托行业高速增长的优势，AI芯片行业的发展机遇已经到来。传统市场可能认为，安全芯片的主导权掌握在外国公司手中。但随着近年来智能安防的快速发展，国产安防监控芯片的技术水平与国外先进产品相差无几，而且在性价比方面明显更胜一筹。随着安防智能化的深入，高科技深度学习芯片进入安防领域，为国产芯片厂商提供了突破方向。未来，人工智能必将改变安防，赋予安防系统更多智能，自动处理视频、图片等非结构化和结构化数据，让整个社会更加安全有序。实现这样的转型，有赖于产业上下游的合作。上游AI芯片已成为智能安防建设的第一环节，创新且高性价比的AI芯片必将成为选择成功的基石。基础组件软件正在向集成和场景定制化方向发展。2018年以来，智能安防应用的底层组件开始系统化、集成化，同时，监控系统本身的硬件系统整体性能也在不断提升。AI芯片、传感器等基础硬件与算法软件的融合，可以根据不同的业务算法定制开发产品。目前，AI芯片厂商已经在向算力与算法融合方向研发，即基于特定场景算法设计AI芯片架构，以更高效地应用于场景业务。在以视觉为核心的安防监控系统中，CMOS图像传感器是核心角色。为了更好的AI智能应用，CMOS图像传感器需要在成像设计方面进行改进。从近几年影像技术厂商推出的安防专用CMOS传感器产品来看，由于需要考虑场景环境、光照、温度等多方面因素的影响，监控用CMOS图像传感器的设计已经取得了长足的进步。也开始进入“场景定制”。在不同的阶段，不同的应用场景适用于不同的产品。除了在传感器设备中注入多种智能算法外，还可以将它们植入AI芯片中，同时进行封装。随着视觉AI算法的深度学习计算逐渐从云端部署扩展到边缘部署，边缘的设备数量比云端多1-2个数量级。具有丰富功耗和接口的芯片、模组、板卡等方案可以替代原有的CPU和GPU方案。可以说，随着AI技术的应用和普及，在大数据和深度学习的要求下，对CPU和GPU的安全硬件要求逐渐提高，基础组件的集成化和定制化应用需求逐渐成为一种发展趋势。
