隨著智能安防的快速發展，技術層面上來看，圖像識別、大數據、智能機器人等領域都取得了不錯的成績，其中圖像識別技術包括人臉識別、車輛大數據、視頻結構化算法，為各行業用戶提供了多維視頻數據，將傳統的人眼觀看方式轉變為更為智能的數據檢索方式，打破視頻應用的局限。

智慧城市、智慧小區、智能安防，雖然在安防行業，智慧的概念崛起得很快，但由于受到技術瓶頸及硬件平臺計算能力的限制，過去安防行業的智能化應用一直發展緩慢。但自從2010年以來，隨著物聯網、大數據的出現，安防智能化爆發出巨大潛力。

智慧，讓安防更簡單

過去，海量視頻圖像數據為工作人員帶來的極大的工作壓力。而進入大數據時代，安防行業中的海量視頻圖像數據反而為深度學習打造了天然的基礎，人臉識別、車牌識別、行為分析等全面智能化帶來的的全新應用方向都是基于圖像的應用，這不僅簡化了安防從業人員的工作壓力，還對安防行業發展帶來了極大的推動作用。

智慧，讓產品更易落地

智能分析技術在視頻領域落地應用，改善了原本對大數據應用效果不佳的現狀，提升了工作效率，減少了資源的浪費。比如人臉采集、車牌識別，身份驗證、靜態庫人臉檢索、動態庫人臉識別與分析等。

智能安防時代各種識別技術紛紛上線

以往安防的識別方法，因為現場的采集設備清晰度往往不夠以及對采集的人臉在分辨率、人臉光照不均勻性、人臉采集的角度都有很高的要求的原因，識別率較低。而智能安防時代開啟之后，圖像采集能力提高、分析算法技術優化，設備識別、分析得到的人物及車輛特征比傳統手工設計特征具有更強的表達能力，不僅降低了識別設備的硬件要求，還極大的提高了識別的準確率，最終，智能識別的高采集率和高識別度，加速了智能安防產品在行業市場和消費類市場的落地，形成了生物識別市場的大爆發。

智慧，讓安防充滿未來

智能應用之所以在安防行業逐步火熱，其根本原因是安防行業具備了人工智能落地的多個條件：安防行業部署的攝像機7x24全天候車輛、人臉采集，為智能化應用帶來了更準確、更優質的數據;智能化也為視頻圖像領域的目標檢測和跟蹤技術應用的再次升級提供了豐厚的基礎。

在傳統安防行業中與智能化結合最成功的領域：視頻圖像智能相關的實際應用領域，比如警戒線、區域入侵、人群聚集、暴力行為偵測、物品遺失、物品遺留、火焰偵測、煙霧偵測、離崗報警、人流統計、車流統計、車輛逆行、車輛違停等方面，安防與智慧相結合的方式都爆發了驚人的潛力。