2018年-亿欧智库_2018年中国AI安防行业发展研究报告_71页_6mb

AI+安防行业发展总结

核心内容

AI技术在安防行业的应用，标志着传统安防产业向智能化、自动化方向的转型。从2012年开始，AI技术在安防领域大规模落地，推动了视频监控、生物识别、物体识别等技术的发展。AI+安防行业正在经历从“事后追溯”向“事前预警”的转变，提升了城市安全水平和安防效率。

主要观点

• AI技术通过视频结构化、生物识别和物体识别三大方向，显著提升了安防产品的智能化水平。
• 安防行业正从硬件制造向软件和大数据分析方向发展，智能安防产品成为行业发展的重点。
• AI+安防市场前景广阔，但目前传统安防产品仍占据大部分市场份额，AI渗透率仍较低。
• 随着AI技术的普及，安防产品从被动识别向主动识别转变，提升了安防系统的准确性和效率。

关键信息

1. AI+安防发展历史

• 20世纪50年代：CCTV监控摄像机出现。
• 1979年：安防产品仍以探测、报警及实体防护为主。
• 2005-2011年：平安城市和智慧城市建设推动AI在安防中的应用。
• 2012年：AI技术在安防市场得到大规模应用，推动行业智能化转型。
• 现阶段：AI技术在安防领域得到广泛应用，产品智能化成为主流趋势。

2. AI+安防三大落地应用方向

• 视频结构化：对视频数据进行自动分析和提取，提升视频处理效率。
• 生物识别技术：包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别等，提升身份验证的准确性和便捷性。
• 物体识别系统：如车牌识别系统，提升交通管理的智能化水平。

3. 安防产业格局变化

• AI技术的引入，推动了安防产业从传统硬件向软件和大数据方向发展。
• 三大安防产业集群：京津地区、长三角、珠三角，其中珠三角在AI+安防应用方面领先。
• 多数传统安防企业开始转型，成立独立智能芯片研发团队，进入AI+安防市场。

4. AI+安防企业案例

• 眼神科技：深耕生物识别技术，形成完整的商业闭环，应用于金融、教育、安防反恐等领域。
• 海康威视：从单一产品销售转型为综合解决方案供应商，推出多款AI安防产品，如“深眸”智能摄像机。
• 大华股份：围绕“大安防”战略，布局AI产品，如大华睿智视频服务器。
• 东方网力：专注视频监控管理平台，通过投资收购提升AI技术能力，拓展智能安防应用场景。

5. AI+安防发展趋势

• AI技术在安防领域的应用，使得安防产品从被动识别向主动识别转变，提升了识别准确率和效率。
• 随着AI技术的发展，安防产品开始向边缘计算和云计算方向发展，提升数据处理能力。
• AI+安防产品在警用和民用场景中都有广泛应用，如人脸识别系统、智能巡检机器人等。

6. 安防产业面临的挑战

• AI技术的普及和应用，使得传统安防产品面临被取代的风险。
• AI产品在识别准确率、数据安全和隐私保护方面仍需进一步提升。
• 智能安防产品的成本较高，市场接受度仍有待提高。

7. AI+安防市场前景

• 随着AI技术的不断成熟，智能安防产品将逐步普及，市场规模有望达到万亿级别。
• 民用安防市场发展潜力巨大，预计未来5年市场规模将达500亿元。
• AI技术在智慧城市建设中发挥重要作用，提升城市安全和管理水平。

AI+安防应用场景

警用场景

• 点布防：用于车站、机场、门禁等关键节点的身份认证。
• 线布防：用于道路监控和人员/车辆跟踪。
• 面布防：用于机场、法院、监狱等复杂场所的实时监控和预警。
• 后台布防：用于案件侦破和城市数据大脑建设，提升警务效率和准确性。

民用场景

• 社区和校园：通过人脸识别和智能监控系统，提升安全管理水平。
• 智能家居：通过智能安防设备，实现家庭安全防护。
• 工业园区：通过可移动巡线机器人，实现全方位监控和管理。

AI+安防行业格局变化及预测

• AI技术的引入，使得安防行业从传统模式向智能新时代转变。
• AI+安防企业通过技术创新和战略布局，逐步形成竞争格局。
• 随着AI技术的不断成熟，未来安防产品将更加智能化、多样化，应用场景也将更加广泛。

附录

• AI+安防主要算法：包括CNN卷积神经网络、DSP算法、安全哈希算法、RSA算法、四叉树算法等。
• AI+安防主要技术趋势：包括边缘计算、云计算、大数据分析、生物识别技术等。
• AI+安防主要应用场景：包括视频监控、生物识别、物体识别、智能巡检、智慧城市建设等。

AI+安防主要算法

AI+安防主要技术趋势

• 边缘计算：提升视频处理效率，减少数据传输负担。
• 云计算：提供强大的数据处理和分析能力。
• 大数据分析：提升安防系统的智能化水平。
• 生物识别技术：提升身份验证的准确性和便捷性。

AI+安防主要应用场景

• 视频监控：实现城市级监控，提升安全水平。
• 生物识别：用于身份验证，提升安全性和便捷性。
• 物体识别：用于车牌识别、智能交通管理等。
• 智能巡检：用于工业园区等复杂场景的监控。
• 智慧城市建设：提升城市安全和管理水平。