未來國內安防市場可達萬億，保持高速迅猛增長。2011-2016 年安防市場連續(xù)五年維持兩位數(shù)的增長，2016 年國內安防市場規(guī)模達到 5000 億以上，根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的預測，到 2022 年國內安防市場規(guī)模將達到接近萬億的規(guī)模。2016 年安防市場規(guī)模中安防設備市場大約占比為 1900 億，從產(chǎn)品形式上看，視頻監(jiān)控領域是安防行業(yè)大的應用產(chǎn)品。

　　安防行業(yè)正在向全面智能化邁進。中國安防行業(yè)在過去十幾年中經(jīng)歷了從高清化、網(wǎng)絡化到現(xiàn)在智能化的升級換代，目前中國生產(chǎn)的視頻監(jiān)控攝像頭基本實現(xiàn)高清錄制，并能夠通過網(wǎng)絡對視頻數(shù)據(jù)進行回收、儲存與分析，安防行業(yè)也正在向智能化邁進。隨著硬件、算法和數(shù)據(jù)等各項基礎條件基本完善，安防行業(yè)完全智能化指日可待。

　　硬件方面，前端攝像機逐步實現(xiàn)高清化，遍布廣泛。目前國內生產(chǎn)的安防攝像機基本實現(xiàn)高清化，安防監(jiān)控從過去的“看得見”，到現(xiàn)在的“看得清”，得益于數(shù)字百萬高清視頻監(jiān)控技術的快速發(fā)展，此外安防攝像機遍布廣泛，目前我國攝像頭密度高的北京市每千人擁有攝像頭數(shù)量為 59 個，據(jù)不完全統(tǒng)計我國二線城市的攝像頭數(shù)量在 5-10 萬個；三線城市則在 5 萬個以下。遍布廣泛的清晰攝像機為智能安防奠定了數(shù)據(jù)基礎。

　　技術方面，深度學習算法成熟，帶動圖像識別精準度提升。深度學習是近年來人工智能領域重要的突破，深度學習出現(xiàn)之后，計算機視覺的主要識別方法發(fā)生了改變，機器自動學習成為了訓練的主要方式，機器從海量數(shù)據(jù)中自動歸納物體的特征，使得識別精準度得到極大提升。

　　數(shù)據(jù)方面，安防網(wǎng)絡化使得海量數(shù)據(jù)得以實時儲存。數(shù)字攝像機采用數(shù)字信號傳輸，視頻傳輸無損傷，使得長距離傳輸，云端存儲成為可能，得以保存海量數(shù)據(jù)；網(wǎng)絡化監(jiān)控設備采用云端存儲，傳遞實時圖像，為實時動態(tài)分析提供基礎。目前企業(yè)用于訓練人工智能的標注數(shù)據(jù)主要來源于第三方數(shù)據(jù)庫，而政府機構多年來所積累的數(shù)據(jù)則更為巨大且標注也更為清晰明確，隨著政府數(shù)據(jù)的進一步公開透明，安防數(shù)據(jù)規(guī)模將以更快的速度進行增長。安防行業(yè)完全可以稱為人工智能的“訓練場”。

　　目前智能安防的落地產(chǎn)品已經(jīng)能夠實現(xiàn)以下幾個主要目標：

　　（1）識別目標的性狀、屬性以及身份

　　安防攝像頭直接產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不易對其進行分析，目前安防數(shù)據(jù)可通過云存儲系統(tǒng)將各承建子系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行有效關聯(lián)，匯集海量數(shù)據(jù)，然后對視頻非結構化數(shù)據(jù)進行處理，通過人工智能快速提取結構化數(shù)據(jù)，與數(shù)據(jù)庫進行比對，實現(xiàn)對目標的性狀、屬性及身份的識別。

　　（2）實時監(jiān)控場景內目標數(shù)量與密度

　　在人群密集的各種場所內，實時估計人流的密集程度，根據(jù)形成的熱度圖判斷是否出現(xiàn)人群過密、混亂等異常情況并即使報警；在交通方面，實時分析城市交通流量，調整紅綠燈間隔，縮短車輛等待時間，提升城市道路的通行效率，為居民的出行暢通提供保障。

　�。�3）事件檢測與行為分析

　　目前智能安防已經(jīng)可以實現(xiàn)對目標行為進行識別，能夠對視頻進行周界監(jiān)測與異常行為分析，用于檢測、分類、跟蹤和記錄過往行人、車輛及其它可疑物體，能夠判斷是否有行人及車輛在禁區(qū)內發(fā)生長時間徘徊、停留、逆行等行為，此外檢測人員奔跑、打斗等異常行為。