打破数据孤岛问题之后，越来越多企业开始将AIOT列为企业的主要发展方向之一，而AIOT也逐渐成各大传统行业智能化升级的选择。例如安防行业。
 
　　就当前的安防领域来看，视频监控依旧是AI+安防的主战场，占据了将近90%的市值。且在平安中国，雪亮工程等国家政策的号召下，城市立体防控监控体系已经逐渐成型，城市安防数据呈现出以几何倍数增长的态势。而城市级安防大数据不仅面临海量级别数据的采集传输以及存储压力，其在分析、反馈环节的实时性和准确率也受到了不少影响。光靠传统安防架构和手段，视频监控在安防行业的作用仅仅只能停留在监控和留证，并非预防。
 
　　也就是说，当前海量的城市安防数据还是以单一的形式存在，缺乏多维数据碰撞的城市立体防控监控系统并未走出数据孤岛的问题，进而无法解决实现安防AI化。
 
　　但在AIOT的助力下，安防产业不仅解决了分析、反馈两大环节问题，通过机器学习，深度学习对数据进行海量异构化数据的分析和处理，再加上边缘计算的助力，得以实现前端摄像头对视频数据的结构化处理。还基于机器视觉，赋予前端摄像头更敏捷的观察能力，例如当前业界广泛流行的人脸识别、车牌识别、姿态识别、3D结构光技术等等，都为当前安防行业注入了新的活力。
 
　　或许从宏观方向来看，正因为AIOT的助力，安防行业才得以智能化，甚至让安防智能化真正做到“普及众生安全”。
 
　　AIOT下安防行业的人脸识别核心应用
 
　　而在AIOT时代，人脸识别应该是当前安防行业的核心场景应用。不管是前端智能摄像头，还是家庭的第一道智能门锁，人脸识别已成为智能安防不可或缺的部分。
 
　　人物识别是人脸识别技术在安防行业的一种更高级别的应用，这种技术被广泛嵌入至城市部署的摄像头之中，对成千上万的人脸进行采集，并对人脸进行识别匹配，找出可疑人员及犯罪嫌疑人，在平安城市、雪亮工程、智慧城市、智慧交通等应用中较为广泛。
 
　　在城市安防的部署之中，嵌入了人脸识别技术的智能摄像机，在拍下可疑画像的同时，就能通过计算机网络将面像特征数据传送到计算机中心数据库，系统即可自动与面像数据库中的逃犯面像比较，迅速准确地作出身份判断，将人脸识别“用”的价值凸显。去年张学友演唱会顺利完场“十一杀”就得益于此。
 
　　还有部署在城市建筑的人脸匝机、智能门禁、智能门锁等人脸识别衍生产品，都已渗透到所有需要进行身份认证和识别的场所，在智慧校园、楼宇对讲、智慧社区、智慧金融等方面都得到了很好的应用。
 
　　在当前的智慧社区建设之中，人脸识别技术已成为门禁管理、访客系统、视频安防系统等多个系统的标配，能够解决社区居民身份确认、社区居民快速出行、可疑人员身份确认、异常人群活动等多重难题，保障社区人群的生命、财产安全。
 
　　当然，AIOT的安防行业不止是体现在人脸识别的广泛应用之上，更多新场景自动驾驶、智慧建筑等也在不断挖掘之中，一切都值得期待！
来源：安防展览网