2021年智能安防系统技术的发展趋势

智能安防系统的技术性是指主视图的采集、传输和存储、视频采集和数据融合，涉及机器视觉技术、AI集成ic、优化算法、图像传感器、生物识别技术(人脸识别、虹膜识别技术、指纹验证等)等新技术的应用。随着发展趋势和科技进步的发展，今天的智能安防系统已经进入了一个全新的升级行业。

智能安防系统的技术性是指主视图的采集、传输和存储、视频采集和数据融合，涉及机器视觉技术、AI集成ic、优化算法、图像传感器、生物识别技术(人脸识别、虹膜识别技术、指纹验证等)等新技术的应用。)和智能视频分析、多维数据预处理、数据分析等。从另一个角度来看，一个详细的智能安防系统软件包括门禁系统、报警和视频监控系统的出入口。新冠肺炎的肺炎疫情可以阻断销售市场的发展趋势，但不能阻断安全技术的发展。2020年，各类安防公司在智能系统、数字化、物联网技术等技术方面的应用将进一步推进。随着发展趋势和科技进步的发展，今天的智能安防系统已经进入了一个全新的升级行业。根据商品评估，从数据采集、视频数据分析系统、生物识别技术、数据信息智能及其组件等方面预测智能安防系统的技术发展趋势。

多模态是生物识别技术的发展前景。

在人工智能技术的技术管理系统中，生物识别技术是第一个应用在地板上的技术。生物特征识别系统背后涉及电子信息科学、电子光学与声学材料、生物技术专业、ADV7179BCPZ生物传感器与微生物统计原理、安全生产技术、人工智能技术等多种基础学科和自主创新应用技术，是一个详细的多学科技术解决方案。目前可以通过身份检查的身体特征包括指纹识别、视网膜、人脸、掌纹、静脉等生理特征，以及姿势、笔迹、噪声等个人行为特征。生物特征识别系统具有安全系数好、不易丢失、无法伪造、使用方便等优点。毫无疑问，从指纹识别、掌纹识别、手指静脉识别到面部识别、虹膜识别技术，生物识别技术越来越完善。此外，也进入了“视觉效果”期。

指纹验证是最“传统”的生物特征识别技术，其影响是独特的。与人脸识别和语音识别技术相比，其识别准确率和内容有效性都要高得多。甚至可以说指纹识别验证是很多场景下唯一可行的方法。从指纹验证技术取得巨大成就的2018年开始，将更高效地推动全国的社会发展、公共文化服务和运营模式转变。然而，随着2020年初的肺炎疫情，非接触式门禁系统的进出口控制系统的应用得到了高度重视和发展。

掌纹识别是一种新的生物特征识别系统，它以人体的掌纹作为整体目标特征，根据多光谱成像技术采集生物特征。多光谱掌纹识别可以看作是多模态和多种整体目标特征融合的生物特征识别系统模型。这种新技术的应用融合了皮肤光谱仪、掌纹纹理和静脉血管多样性，一次呈现更多丰富多彩的信息内容，提高了整体目标特征的内容有效性。目前，该领域的共识是，单一和多种形式的识别在识别特征和安全因素上都存在不足，多模态组合是人脸识别甚至生物特征识别的关键改进——不仅可以根据多因素方法提高识别精度，而且可以在一定程度上提高生物识别技术的技术情境适应性和隐私保护安全系数。与传统的单多形式优化算法相比，可以更好地考虑财务层面的误识率(低至1/10万)，这也是生物特征识别发展趋势的关键发展趋势。

在非接触式生物识别技术中，人脸识别是最重要的控制模块。2019年以来，“人脸识别”得到了广泛应用，肺炎疫情进一步推动了发展趋势，从长远来看，这仍将是基于AI地板的智能安防的关键位置。目前，传统的人脸识别比较困难，包括人脸旋转、遮挡、相似性等。，大大提高了人脸识别的准确率，这意味着3D人脸、3D人脸、多光谱人脸等多种形式具有不同的采集融合场景、网络信息安全等级和隐私保护敏感度，加上互联网大数据的深度神经网络，使得3D人脸识别优化算法填补了3D投影的不足。另外，在现阶段，根据人脸检测的技术性，提高人脸识别的安全系数是一项至关重要的技术，可以合理抵御照片、视频、3D模型、假鼻口罩等虚假欺诈，独立区分实际运营客户的真实身份。一方面，面部应用主要针对枢纽站，如机场、地铁站等。关键应用是实名验证和关键人员操作。另一方面，它适用于大城市和大城市。根据与天网项目的衔接，搭建了一个综合实用的演练服务平台，由前端开发监控摄像头控制，后端开发由身份识别服务平台及其数据分析服务平台组成。在公安机关和交通行业，AI四小龙上塘科技、不屑科技、从云科技、易图科技是技术领先的AI公司，而传统公司则是海康、大华等传统大佬推动销售市场的关键。随着人脸识别技术的快速发展趋势，智能产品、在线金融行业、人脸支付等许多自主创新得到了广泛应用，给每个人的日常生活和工作带来了便利和便利。

此外，针对面部识别的局限性，步态识别是指身体形态识别以其不易隐藏、非接触、非侵入等特点，从众多技术细节中脱颖而出，成为现阶段生物特征识别行业的“潜力股”。步态识别是根据人体形状和行走姿势来识别整体目标的真实身份，是一种非常复杂的个人行为特征。人体形状识别系统可以在没有人为因素的情况下集成到更广泛的应用中，特别适合远程身份验证。目前，国内已经有几家公司的识别精度已经达到了很高的水平。

值得一提的是，虹膜识别技术也是一种比较完善的生物识别技术。目前虹膜识别技术正在普及，虹膜识别技术的误识率低至1/100万。关键是利用恒定和不同视网膜使用寿命的特点来鉴别真实身份。但由于成本及其对商品端的限制，其落地速度较慢。但近一两年来，随着包括金融企业在内的政府部门对虹膜识别技术的高度重视，其落地速度也在慢慢加快。下一步可能是面部和视网膜的融合。综上所述，生物特征识别技术本身并不是对联想的完全替代，而是大量的组合甚至组合。

随着技术的发展和完善及其在行业中应用需求的逐步演进，多模态生物识别技术的技术噪音越来越大。展望未来，多模态生物识别技术的技术性将成为生物识别技术销售市场的流行发展趋势，并将进入越来越开放的主要用途和销售市场。根据a&sResearch数据调查报告，单一的生物特征识别技术并不能应对所有场景下的认证问题，每种技术都有一定的局限性。一方面，多模态识别系统丰富了场景数据信息，使识别更加高效和准确；另一方面，它更适合复杂场景的应用转换，是许多场景中最适合的生物特征识别技术。不可否认，多模态识别是未来生物识别技术发展趋势的一个热门方向。多模态统一认证平台不仅结合了各种身份识别系统，还可以根据管理决策的权重值和场景要求自动配备合适的生物识别技术，将成为多模态生物识别技术技术发展趋势的理想化态势。目前多模态识别系统落地模式仍然遭遇销售市场文化教育的全过程，因此生物识别技术公司必须共同努力，促进技术的商业化和产业化。

视频智能化从认知环节走向认知能力智能化。

视频数据分析系统是人工智能楼层智能安全的关键技术之一。说白了，视频数据分析系统利用基于深度神经网络的各种优化算法，对前端开发机械设备采集的视频信息内容进行分析，完成对各种安全事故的主动预警信息，并将报警反馈机制发送给监控管理平台和手机客户端。然而，视频数据分析系统仍然处于认知智能的发展趋势，从商品和技术的角度完成了安全公司的发展趋势。

视频数据分析系统的关键包括行为分析和特征识别。行为分析以情境的物理模型为基础，关键技术主要表现在人员聚集、物品遗留、物品丢失、人员徘徊、人员摔倒、安全帽/工作服检查、区域人口统计、进出区域和超过警戒线、火焰探测器等方面。特征识别的关键包括车辆识别和人脸识别。与传统的视频采集相比，视频数据分析系统的巨大成就在于，它能够将场景中的情况与总体目标分离开来，识别出真正的总体目标，即具有对风、雨、雪等各种情况的担忧能力。从技术角度来说，它是基于物理主题活动优化算法实体模型的创建，依靠电子计算机的快速数学计算，去除监控场景中的影响因素，准确区分和动态跟踪视频监控图像中人的各种个人行为，实现合理的预警信息。

现在流行厂商发布的智能家居产品和视频数据分析系统，在技术上已经完成了去除影响因素、实时动态跟踪整体目标、分析整体目标个体行为的目的，大大提高了报警准确率。还要完成面、体、车等平行加工的综合检验。，准确全息投影认知业务场景数据信息，提高综合判断工作能力。今天，这样的技术关键应用是外围防护和面部操纵。除了视频数据分析系统识别，物联网的集成和应用也是人工智能技术的发展前景之一。将温度、环境湿度、水浸(水位)、SF6、O2浓度值等自然环境信息整合到视频和数据分析系统中进行识别，目前的技术发展趋势已经可以保证物联网技术视频的智能化解决。然而，与人脸识别、车辆识别等特征识别相比，行为分析的技术发展趋势尚不成熟，但毫无疑问，它们是未来视频数据分析系统的一个关键方向，在智能安防系统行业具有广阔的应用前景。未来流行厂商仍需充分投入产品研发，继续进行技术迭代更新。

虽然视频数据分析系统在准确性和综合检测能力上有了很大的提高，但从今天的角度来看，视频数据分析系统在智能安防系统领域的基础仍然是视频结构分析的认知智能环节。公安机关包括其他视频监控系统，只是在数据信息的使用中简单地使用非结构化数据，而数据的价值并没有被完全揭示。未来，所有智能安防系统中的智能视频分析都将走向语义网络，即智能认知能力和智能管理决策。说白了，语义web是一种质量更高、可测量、电子计算机可理解的大算法设计，即多类对映体数据库专业知识的结构和关系分析，属于适用认知能力的应用，可以更高效地完成智能管理决策。如今，一些流行的厂商和技术供应商已经完成了视频数据分析系统关键技术中的部分智能认知能力。

边缘计算与管理中心智能集成的发展趋势。

随着深度神经网络优化算法的改进，智能安防行业的各种关键技术，如目标识别、目标检测、场景分割、特征提取与标注、文本检索、分析与判断等。，继续取得新的进展。与传统智能的实际应用效果相比，AI深度智能在识别精度、对自然环境的适应性、识别类型等方面的效率更高。

在终端设备和边缘端，关键体现在嵌入了30多种优化算法，其中混合目标检测方法适用于并行处理和记录同一场景下的下部、身体和车辆的图片，获取人脸和身体的关系，获取人脸、身体、非机动车道和机动车辆的结构特征，即轻量级多维数据预处理。当今技术领先的制造商发布的相关产品已经能够应用于前端开发中多维数据信息的获取和分析，包括全场景和细分认知数据的收集和组合。这种技术商品更适合小规模纳税人的新项目场景，相当于一台机器，不仅大大简化了新项目部署的多样性，还降低了项目实施的成本。

边缘智能是边缘计算与客户和业务流程的集成。不是简单的边缘计算的构建，而是流水线工作能力的整体提升，是物联网应用的使能器。边缘智能具有数据处理方法的实用性、业务流程数据信息的可信度、应用开发的多样化等优点。目前，边缘智能在智能安防行业的发展趋势正在迅速增长。许多智能安全系统产品已经从边缘计算能力发展到边缘智能。然而，边缘智能仍处于发展趋势的初级阶段，技术性、业务流程和运营模式的挑战仍然是可变的。接下来要做好标准化、行业联盟、场景驱动、全产业链合作、安全隐私保护，推进边缘智能产业化。智能驱动edge发展趋势的关键业务场景包括数据传输的场景和应用特性导致的场景，这就引出了智能驱动edge的需求。现阶段，edgeintelligence已经在智能城市、智能工业生产、智能社区、智能家居系统、汽车联网平台等多个垂直领域产生了示范应用。并为垂直行业创造了新的使用价值。

必须提到的是，目前大部分公共数据属于不同的地区，不同的单位。未来是否有这样的系统，使数据和信息可以本地化，跨地区交流，在降低数据传输风险和成本的同时，可以考虑数据和信息计算的要求？换句话说，多维数据预处理和数据分析系统必须得到rtmp协议新闻媒体分布式计算模块和互联网大数据动态分布式架构的支持。

除了边缘智能的发展趋势之外，管理中心的数据分析系统技术也取得了很大的进步，这意味着数据分析。多维数据预处理分析服务平台，基本完成网络舆情监测和事件预警信息功能。多维数据预处理是通过灵活利用多源数据信息的多样性和电子计算机的快速计算和智能来提高结果信息内容的质量。包括一些人流监管、交通出行热图等。此外，预警信息的另一个方向，利用个人行为互联网大数据预测潜在犯罪，在实际技术水平上取得了很大进展，涉及对人物整体目标特征的线性判断和行为识别分析，以及其整体目标历史记录。智能安全互联网大数据多维数据预处理的应用基本完善，边缘端和管理中心端的融合使得智能安全互联网大数据的应用有了很强的发展。从技术发展趋势层面和未来走向来看，“大智能”处于管理中心，“小智能”处于趋势边缘。

人工智能集成电路的发展趋势为智能应用奠定了基础。

在智能安防系统时代，集成电路是构建整个智能安防系统产业链的第一环。随着半导体技术的进步，智能安防产业链的智能系统已经完成。根据ic设计的AI，加速卡，触摸组等。可以在数据分析系统的应用中充分利用。根据PCIE的多集成ic互连，横向扩展应用到大型数据中心更方便。AI集成了集成电路、加速卡和触摸组，为工业控制自动化、智能安全智能系统、智能机器人、新智能城市、军事和航空航天展示实用判断。

纵观所有集成电路销售市场，最高级别仍然是英伟达和英特尔。对于安防监控系统的销售市场，视频压缩技术的集成电路集中在SoC系统的软件级集成电路之上。根据集成电路开发设计的模块和加速卡在中国集成电路产业链中发展迅速，广泛应用于智能家居行业。从终端设备IPC到边缘终端和云托管，AI集成ic和集成产品的发展趋势如日华新。可以说，国产芯片产业链的崛起基本是毋庸置疑的。

从所需销售市场来看，凭借在该领域持续增长的优势，AI集成电路发展行业发展规划的机遇已经到来，传统销售市场大概感觉智能安防集成电路的主动权掌握在国外企业手中。然而，随着近年来智能安防系统的快速发展，国内安防监控系统集成集成电路在技术实力上与国外优秀产品并无不同，在高性价比方面具有显著优势。随着智能安防系统的深入发展，高科技的深度神经网络集成集成电路已经进入智能安防行业，这为中国的芯片制造商指明了改进的方向。

未来，人工智能将不可避免地改变智能安全，赋予安全监控系统更高的智能。自动化技术将解决视频、照片等非结构化数据和非结构化数据，使整个社会发展更安全、更有纪律性。要完成这样的变革，有赖于奥的斯在领域中下游的配合。上下游AI集成ic已经成为构建智能安防系统的第一个环节，具有创新能力和高性价比的AI集成ic最终将成为成功选择的基础。

手机软件的基本组件正在走向集成和场景定制。

从2018年开始，智能安防系统中使用的最底层组件刚刚开始专业化和集成化，视频监控系统的硬件配置系统软件的整体特性也在不断完善。AI将ic、传感器等基本硬件配置与优化算法集成，并集成手机软件，使产品可以根据不同的业务流程优化算法进行定制开发设计。如今，AI集成ic厂商一直在朝着计算速率和优化算法集成的方向发展产品，即按照特殊的场景优化算法设计制造AI芯片架构，能够更高效地应用于场景业务流程。

在以视觉效果为核心的安防监控系统软件中，CMOS光学镜头是关键。为了更好更智能的使用AI，CMOS光学镜头必须从开发设计方案上有目的的改进。近年来，根据成像技术厂商发布的智能安防用CMOS传感器产品，由于必须充分考虑自然环境、阳光、平均温度等各种因素的危害，监管用CMOS光学镜头的设计方案刚刚进入“场景定制”阶段，不同应用领域可用的产品各不相同。

除了在传感器组件中注入多样化的优化算法之外，它还可以嵌入到用于封装的AI集成电路中。随着视觉效果AI优化算法的深度神经网络计算从云托管逐渐扩展到边缘部署，边缘机器设备比云托管多1-2个数量级。行业对边缘AI计算硬件配置的要求迅速提升，需要有高计算速率、高功耗、彩色集成ic、触控组、主控板等规划方案来替代原有的CPU和GPU规划方案。可以说，随着AI技术的应用和普及，在互联网大数据和深度神经网络的规定下，智能安全对CPU和GPU的硬件配置要求逐渐提高，对基础组件的集成和定制应用的要求也慢慢成为发展趋势。