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一直以来，视频监控便是是防范系统中的重要组成部分，传统的监控系统包括前端摄像机、传输线缆、视频监控平台。然而查看视频不仅是件工作量巨大而且是人力效率极低的事情，一直以来，安防领域都在寻求着不同的解决方法。人类监视监控视频的能力限制导致其对人工智能的需求。早期解决方案-运动检测相机为了弥补人们长期监视监视器易丧失注意力和辨别警示等缺点，采用的解决方案是在摄像机上增加运动探测器。当AI摄像机检测到入侵者或行为人的动向，探测器便向远程监控人员发出警报，无需监控人员长久坚守显示屏前。然而问题在于，室外环境中，存在多种多样的运动或像素的变化，例如被风吹动的叶子，，昆虫，鸟类，狗，阴影，阳光等扰乱运动。这就导致了运动探测器每天会产生数百甚至数千个错误警报，使得该解决方案在非工作时间的室内环境中不可操作。

在警务识别方面，目前主要依赖的AI技术主要有步态分析及行为识别，对检测对象的身体特征和运动姿态进行分析，快速锁定目标人群，优质服务器提升公安系统信息化水平。步态分析及行为识别能够根据人的姿态、步态、穿着识别对象，并跨越镜头将该对象的运动轨迹画出来。在服务器价格的助力下，警务识别不再依靠单纯的人工，而是通过大数据智能系统，实现智能化识别与锁定。

先要选择一支信誉好、实力强、业绩多、报价合理的施工队伍。切忌为了片面地追求降造而冒险选用低价投标单位。选择监理单位时同样如此。施工单位一旦中标后，要在招标文件的基础上扩大了解整个工程概况，要把握工程特点和设计要求，并对该工程有一个初步的评估和理解，同时组织专业技术人员针对施工图纸进行更近一步的分析和研究，充分领会设计思想和技术要求，并积极地与建设单位和设计单位沟通，更深的了解和明确建设方的功能定位和意图，从而审视图纸中有无错误和缺项，衡量图纸设计能否满足用户的要求。一旦发现问题，要积极地会同建设方和设计方进行图纸会审，并提出问题和改进建议。避免问题暴露在施工阶段，给建设单位和施工单位造成不必要的损失。弱电智能化图纸交底在开工前也是一项非常重要的工作。交底交的好坏直接关系到项目是否能够顺利准确的实施，关系到施工进度和施工质量的保证，以及关系到施工成本能否降低。有些建设单位对此不以为然，交底工作草草了率，从思想行为上给项目的实施埋下了隐患。

AI摄像机创新型企业要比部分安防上市企业要更早推出智能化安防产品，就目前产品呈现视频结构化分析及实体画面来看,AI技术的进步需要通过跑数据来进行不断的机器学习，而大量数据都在政府国安手里，若没有数据支撑也难以有更大的突破。这也就形成了有资源的手里缺AI技术，而AI产品难以规模化应用的局面。投资并购成安防行业趋势由于AI技术和供应链资源参差不齐的事实客观存在，我们发现，不少传统安防监控企业通过投资并购AI公司的方式来弥补各自短板。

什么是：视频结构化，即视频数据的结构化处理，就是通过原始视频进行智能分析，提取出关键信息，并进行文本的语义描述。一段视频里通常需要提取这三类关键信息：一类是运动目标的识别，也就是画面中运动对象的识别，人？车？二类是运动目标特征的识别，也就是画面中运动的人、车、物有什么特征，如果是人，是男人还是女人，有没有戴帽子眼镜，穿什么颜色的衣服等等；第三类是运动目标的轨迹分析，也就是画面中人或车是左转了还是右转了或是徘徊了等等。我们怎么去认知：视频监控系统是城市公共安全综合管理的重要组成部分，面临着深度应用的巨大挑战。目前应用的瓶颈是视频信息如何提取，以及如何解决存储问题。解决这一问题的核心技术即是视频结构化。用视频结构化技术改造传统的视频监控系统，使之智慧化、语义化和情报化。

人工智能正在影响着人们生活与工作中的方方面面。安全行业正在受到越来越多的关注，我们开始看到一个“智能”摄像头中的世界是什么样的。通常情况下，监控摄像头可以为公民、企业、执法机构提供实时情况监控，或者回看已经发生的某些事情。让用户能够实时监控情况，并在问题发生之前识别出问题。“包含视频分析功能的监控系统可以实施分析视频内容，检测出可能构成威胁的异常活动。基本上，视频分析技术可以帮助安全软件‘学习’什么是正常情况，这样它就可以检测出异常情况，以及某个个人可能忽略的潜在危害行为。”这是AI与视频监控相结合的关键驱动因素之一。其背后的想法是，先进的软件可以完善人类的判断力，提供更准确、更安全的监控。但这并不意味着取代人类监控，而是让这个过程更细致化和更个性化。人类一直都希望把AI与视频监控整合到一起，但是在此之前从技术层面（从硬件角度）都是无法实现的，现在这个情况有所改观。