安防行业的发展经历了几个阶段，首先是传统的模拟监控，安防系统用户主要以**部门为主，随着国民生活水平的提高，数字监控应运而生，安防用户逐渐增多，图像实现数字化储存，之后又发展到高清化监控，视频监控系统与用户业务系统开始进一步融合。
随着物联网技术的发展，传统简单被动的安防形式已无法满足日常多样化的生活和工作场景，在大数据、人工智能等技术的带动下，安防向城市化、综合化、主动安防方向发展，智能安防成为当前发展的主流趋势，其应用覆盖了金融、交通、教育等行业，囊括银行机构、**、学校等公共场所和家庭场所。通过无线移动、跟踪定位等手段实现全方位的立体安防，同时与整体城市管理系统、环境监测系统、交通管理系统、应急指挥系统等多个系统相互作用，最终实现万物互联下的全方位安防体系。
“AI+安防”智能视频分析
在视频监控飞速发展的今天，安防产品不断增多，视频监控画面的信息已成海量，远远超过了人力所能进行的有效处理范围。传统采用人工回放录像取证的方式具有效率低下，容易出错的缺点。而人工智能技术恰好具有处理海量信息的能力，也能在技术的基础上实现实时监控、基准判断。
智能视频分析技术不仅可以实现静态识别，也可以完成动态识别。通过视频内容的迅速分析，信息分析平台可以监测出可视范围内的人群数量，并且捕捉每个个体的行为动作，形成重点场所及区域的面状。智能视频分析技术是解决海量视频数据处理的有效途径。主要应用于两个方面：
一是基于特征的识别，主要在安全帽识别、烟火识别、车牌识别、人脸识别。
二是行为分析技术，包括人数管控、个体追踪、**管控、异常行为分析等，可以应用到监测交通规则的遵守、周界防范、物品遗留丢失检测、人员密度检测等。通过对视频内的图像序列进行定位、识别和追踪，智能视频分析能够做出有效分析和判断，从而实现实时监控并上报异常。
“AI+安防”之安全帽识别
安全帽识别技术基于智能视频分析和深度学习技术，实现通过视频检测人员是否佩戴安全帽。安全帽识别技术广泛应用于各个建筑工地、电力行业、煤矿行业、石化行等领域实现安全生产管理，主要应用的场景是在建筑工地、地铁建设、石油生产、化工厂、矿山生产区等各个通道入口和生产区域对工人的安全帽佩戴检测实时预警。协助管理人员7x24小时安全生产管理，减少由于未佩戴安全帽的危险行为而引起的安全生产事故。
“AI+安防”之烟火识别
智能视频烟火识别系统利用人工智能技术，基于智能视频分析，智能识别监控区域内的异常烟雾和火焰，实时分析，精准识别，及时报警，智能视频分析与深度学习结合，并最大限度的降低误报和漏报现象，具有成本低、效率高的特点，保证了全天24小时监控识别，控制烟火识别率高达80%，免去了人工监控的烦恼。烟火识别技术广泛应用于森林防火、秸秆禁烧、环境监测、城市烟火等。主要应用场景是石化输油站、厂区库房、城市街道、森林防火、秸秆焚烧等场景应用。
“AI+安防”之人脸识别
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种识别技术。人脸识别技术被广泛应用于金融、安防、交通、教育等相关领域，主要应用场景包括企业、住宅的安全管理;公安、司法和刑侦的安全系统;自助服务等，刷脸支付、刷脸进站等项目逐渐实现。
“AI+安防”之国家安防
目前平安城市、智能交通仍然是安防行业最大的下游应用领域，与**公安相关的交通、道路视频监控仍然是安防行业最重要的应用环节。作为关系到百姓日常生活的重要部门，公安及安防行业的信息化、智能化提升迫在眉睫。而伴随着人工智能技术的发展，国家对公安及安防相关部门持续投入并建设大规模的基础设施，同时人工智能技术迭代下，技术厂商需要大量的数据进行算法训练，因此，双方需求实现有效结合，人工智能技术快速在国家安防领域落地开花。
智能视频分析技术广泛应用于飞机场、火车站等公共场合，在大规模视频监控系统中可实现实时烟火识别、抓拍人脸、布控报警、属性识别、统计分析、重点人员轨迹还原等功能，并做出及时有效的智能预警。且对于抓获有作案前科惯犯帮助很大，目前多应用于公安事前、事中、事后敏感人员布控、失踪人员查找等。安全布防需要消耗大量的警力资源，尤其是运动会、国家会议、演唱会等重点区域和重点活动的安防，而在这其中，已经开始出现人工智能产品的身影，包括实时监测系统、巡逻机器人、排爆机器人等，未来这些机器人也将会更多的替代传统安防体系中重复且低效的工作，节省警力资源。
