随着深度学习、大数据、云计算等多项关键技术的持续突破，人工智能的时代已经到来。当前，中国人工智能产业处在快速发展阶段。前瞻产业研究院《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》指出，2017年中国AI市场规模超过200亿元，到2020年有望超过700亿元。预计到2035年，人工智能有潜力拉动中国经济年增长率上升1.6个百分点。
在安防领域，有其本身由前端监控等硬件设备累积的海量数据资源优势，也有事前预防、事中响应、事后追查的行业应用需求，是人工智能最理想的落地行业之一。“十三五”国家相关发展规划就将智能安防作为重点领域，明确提出要“积极探索安防及相关融合领域的前沿基础技术”积极促进多鉴、联网(复核)报警技术，快速安检技术，用于门、箱、出入口控制等领域的生物特征识别技术，以及行为智能识别技术的研发及应用。同时，公安部也多次强调，要求公安机关“把着力点聚焦到警务机制与科技应用深度融合上来，把现代科技应用作为公安工作现代化的大战略、大引擎。
在国家政策支持下，人工智能技术不断飞速地发展，AI与安防应用场景深度融合，带来了更多、更丰富的新场景、新需求，推动市场步入了“新安防 真智能的时代”。传统安防只是将摄像头作为捕捉图像的工具，在实战场景下还需要花大量的人力物力做人工的视频对比排查工作。而“新安防”将人工智能技术全面渗透到解决公共安全的实际问题里，把数据价值融入到平安城市、智慧园区等各个行业场景中，让安防监控从“有”到“用”，根据视频图形资料进行智能静态、动态对比，给出多维度解决方案，大幅度提高了安防工作的效率。
可以说，AI技术的融入，将给安防行业带来一场颠覆性的革命。
人脸识别是智能安防杀手锏
在一系列的人工智能技术中，人脸识别技术是目前安防领域应用最多，也是效果最明显的AI技术。
人脸是具有法定效力的人体体表三个唯一性特征之一，在鉴定和锁定目标对象身份方面具有一锤定音的作用。人脸识别技术利用计算机技术自动从视频中抓拍人脸，与后台系统中的目标数据库进行比对并实时报警，在大型活动安保实际能够真正能够实现“他是谁、在哪里、轨迹重现”的管控目标，能够有效解决公共视频探头对目标对象画面难找、轨迹难寻、身份难辨等问题，在侦査破案、反恐防暴、维稳安保方面发挥了独一无二的作用。
近年来，人脸识别算法不断演进，各家都能在人脸识别测试中都能取得精度90%以上的成绩，看似精度已经达到一个很高的程度，然而不同算法精度之间微小的百分之几的差距，在实战应用中就是天壤之别。
（图片来源于网络，如有侵权，请联系删除。）
以美国国家标准技术局举办的FRVT(Face Recognition Vendor Test )算法比赛举例，该测试是全球权威的人脸识别测试，测试集合来自美国国土安全局的真实业务场景，例如出入境、刑侦过程中收集的大量照片，同时这些测试数据均不公开，有效避免算法过程拟合甚至是作弊。欧洲、中东、南美等国际上多个国家和地区都是以此项测试结果作为黄金标准，用来制作国家政府采购招标书。
依图已经连续两年拿到FRVT测试的冠军。根据美国国家标准技术局今年发布的成绩，依图在千万分之一误报下的准确率已经接近99%，是目前全球最好的人脸识别技术水平。在百万分之一误报下，当前最好水平识别准确率达到99.3%，依图也是唯一将漏报率做到1%以下的参赛者。
在这个测试中，前两名的算法精度只相差0.006，看似微小到可以忽略不计的差距，在实战中却是可用和不可用的天壤之别。以在1亿级别的人像系统中做1：1比对为例，0.006精度的差距就是60万次错误比对的差距，这将导致在安防实战场景中的工作效率成倍下降。
因此，在大型安保场景下保证效率是一个非常大的挑战，这个时候就需要非常高的技术精度来避免大量无用工作的产生。依图的人脸识别技术在警务实战中经历了三个发展阶段。首先是1.0静态识别阶段，即静态的图片识别；2.0是动态人像阶段，即从动态的视频流中进行识别比对，假设一个城市有5000路的动态人像系统，按照每路过两千人计算，一天能够布控一千万人流，一年就达到30个亿的布控量，在这一阶段对于计算精度的要求，比静态人像识别又上了一层台阶。
未来，基于人脸ID、身份ID和网络虚拟身份ID打通的“三合一”应用将会是面向新时代公安大数据实战的发展方向，即3.0人像大数据阶段。在这个阶段，人脸识别技术能够刻画人的行为轨迹。以600百万人的城市举例，5000路动态人像系统平均每天能给每个居民刻画200条轨迹，而当这些轨迹通过人工智能算法变成结构化数据，就能跟人车数据、手机数据、身份ID数据等其他的结构化数据进行关联和碰撞，帮助安防的大数据应用再上一个新的高度。
技术越深入，能解锁的应用场景就会越多，能带来的想象力也就越大。随着人工智能研究的深入和深化，在技术层面就需要算法性能的不断深入，它对于安防行业带来的变化以及应用场景的解锁将呈几何级数的发生。依图将不断拓展人工智能新疆界，将最新的人工智能技术赋能安防，助力打造一个更稳定、更有序的社会。
在安防领域，有其本身由前端监控等硬件设备累积的海量数据资源优势，也有事前预防、事中响应、事后追查的行业应用需求，是人工智能最理想的落地行业之一。“十三五”国家相关发展规划就将智能安防作为重点领域，明确提出要“积极探索安防及相关融合领域的前沿基础技术”积极促进多鉴、联网(复核)报警技术，快速安检技术，用于门、箱、出入口控制等领域的生物特征识别技术，以及行为智能识别技术的研发及应用。同时，公安部也多次强调，要求公安机关“把着力点聚焦到警务机制与科技应用深度融合上来，把现代科技应用作为公安工作现代化的大战略、大引擎。
在国家政策支持下，人工智能技术不断飞速地发展，AI与安防应用场景深度融合，带来了更多、更丰富的新场景、新需求，推动市场步入了“新安防 真智能的时代”。传统安防只是将摄像头作为捕捉图像的工具，在实战场景下还需要花大量的人力物力做人工的视频对比排查工作。而“新安防”将人工智能技术全面渗透到解决公共安全的实际问题里，把数据价值融入到平安城市、智慧园区等各个行业场景中，让安防监控从“有”到“用”，根据视频图形资料进行智能静态、动态对比，给出多维度解决方案，大幅度提高了安防工作的效率。
可以说，AI技术的融入，将给安防行业带来一场颠覆性的革命。
人脸识别是智能安防杀手锏
在一系列的人工智能技术中，人脸识别技术是目前安防领域应用最多，也是效果最明显的AI技术。
人脸是具有法定效力的人体体表三个唯一性特征之一，在鉴定和锁定目标对象身份方面具有一锤定音的作用。人脸识别技术利用计算机技术自动从视频中抓拍人脸，与后台系统中的目标数据库进行比对并实时报警，在大型活动安保实际能够真正能够实现“他是谁、在哪里、轨迹重现”的管控目标，能够有效解决公共视频探头对目标对象画面难找、轨迹难寻、身份难辨等问题，在侦査破案、反恐防暴、维稳安保方面发挥了独一无二的作用。
近年来，人脸识别算法不断演进，各家都能在人脸识别测试中都能取得精度90%以上的成绩，看似精度已经达到一个很高的程度，然而不同算法精度之间微小的百分之几的差距，在实战应用中就是天壤之别。
（图片来源于网络，如有侵权，请联系删除。）
以美国国家标准技术局举办的FRVT(Face Recognition Vendor Test )算法比赛举例，该测试是全球权威的人脸识别测试，测试集合来自美国国土安全局的真实业务场景，例如出入境、刑侦过程中收集的大量照片，同时这些测试数据均不公开，有效避免算法过程拟合甚至是作弊。欧洲、中东、南美等国际上多个国家和地区都是以此项测试结果作为黄金标准，用来制作国家政府采购招标书。
依图已经连续两年拿到FRVT测试的冠军。根据美国国家标准技术局今年发布的成绩，依图在千万分之一误报下的准确率已经接近99%，是目前全球最好的人脸识别技术水平。在百万分之一误报下，当前最好水平识别准确率达到99.3%，依图也是唯一将漏报率做到1%以下的参赛者。
在这个测试中，前两名的算法精度只相差0.006，看似微小到可以忽略不计的差距，在实战中却是可用和不可用的天壤之别。以在1亿级别的人像系统中做1：1比对为例，0.006精度的差距就是60万次错误比对的差距，这将导致在安防实战场景中的工作效率成倍下降。
因此，在大型安保场景下保证效率是一个非常大的挑战，这个时候就需要非常高的技术精度来避免大量无用工作的产生。依图的人脸识别技术在警务实战中经历了三个发展阶段。首先是1.0静态识别阶段，即静态的图片识别；2.0是动态人像阶段，即从动态的视频流中进行识别比对，假设一个城市有5000路的动态人像系统，按照每路过两千人计算，一天能够布控一千万人流，一年就达到30个亿的布控量，在这一阶段对于计算精度的要求，比静态人像识别又上了一层台阶。
未来，基于人脸ID、身份ID和网络虚拟身份ID打通的“三合一”应用将会是面向新时代公安大数据实战的发展方向，即3.0人像大数据阶段。在这个阶段，人脸识别技术能够刻画人的行为轨迹。以600百万人的城市举例，5000路动态人像系统平均每天能给每个居民刻画200条轨迹，而当这些轨迹通过人工智能算法变成结构化数据，就能跟人车数据、手机数据、身份ID数据等其他的结构化数据进行关联和碰撞，帮助安防的大数据应用再上一个新的高度。
技术越深入，能解锁的应用场景就会越多，能带来的想象力也就越大。随着人工智能研究的深入和深化，在技术层面就需要算法性能的不断深入，它对于安防行业带来的变化以及应用场景的解锁将呈几何级数的发生。依图将不断拓展人工智能新疆界，将最新的人工智能技术赋能安防，助力打造一个更稳定、更有序的社会。
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