原始的视频属于非结构化数据，不能被计算机直接读取和识别，难以产生实用价值，因此需要将视频数据中的目标进行归纳整理，表达目标的性状、属性以及身份，从而变为结构化数据，这种数据可以进行大规模检索、分析、统计，凭借视频内容信息处理和网络化共享应用两大特点，全面实现监控视频信息的情报化以及视频监控网络的智慧化，大幅度提高技术的易用性。
在安防大数据的环境下，海康威视凭借行业领先的视频智能算法优势，推出智能服务器“猎鹰”，“猎鹰”在单机状态下即可完成实时视频分析效果展示，并能够实现多任务动态分配资源，可灵活应用于实时视频流或历史流分析；大华股份也推出了新一代人工智能“睿智”视频结构化服务器，该产品采用深度学习技术和人工智能算法架构，对视频中的目标进行检测、识别与分类，从而充分挖掘视频数据中的有用信息。
生物识别技术融计算机图像处理与生物统计学原理于一体：利用计算机图像处理技术从视频中提取生物特征点，再利用生物统计学原理进行分析、建立数学模型，最后根据数学模型与被测者特征进行分析对比，根据结果即可实现对目标的精确识别。
目前以人脸识别与行为识别为代表的应用市场日渐庞大，生物识别技术作为安防行业的热门技术，热度持续升温，众多安防企业已经在生物识别领域投入了大量人力物力，其中，部分企业已经取得了不少成果：商汤科技senseID身份验证解决方案、senseface人脸布控系统、瑞为技术实时人脸抓拍摄像机FaceCam等产品均已实现规模商用。
AI火热的当下，AI深度学习技术已广泛应用于物体特征识别中，尤其是车牌识别技术。与传统车牌识别技术相比，基于深度学习的车牌检测算法，框架相对简单，在硬件性能较强且有足够训练样本的情况下，能够在短时间内获得更好的识别效果，网络的进一步优化也保证了识别的实时性。目前来看，许多安防企业物体特征识别技术在科研与商用方面均比较成熟，基本处于世界先进甚至领先水平。例如，德亚的车牌识别框架在样本量充足的情况下，至多1个月即可完成一个全新国家或地区的车牌识别，识别率达98%以上；捷顺也将在深度学习方面继续发力，完善优化前端+后端二次识别的模式，进一步提升算法识别率和对复杂场景的适应能力。
结语
毫无疑问，未来人工智能将渗透进各个领域的各个应用中，未来十年将是人工智能落地的关键期，能否把握好产品落地方向将成为企业发展的关键。对于安防企业来说，要通过脚踏实地的努力和冷静客观判断分析，不断战胜对手、挑战自我，才能够在市场中劈荆斩棘，高歌猛进。
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