鸟瞰人工智能应用市场——2017年安防行业研究分析报告_71页-2mb

独家收集 - 安防行业研究分析2017

核心内容

本报告由亿欧智库发布，聚焦于人工智能（AI）在安防行业的应用与发展，分析了AI技术如何赋能传统安防行业，解决了海量视频监控数据与人力分析瓶颈之间的矛盾。报告涵盖AI+安防的概念界定、需求驱动、技术发展、行业应用及未来趋势，旨在为政府、企业及投资者提供有价值的参考信息。

主要观点

• AI优先在安防行业落地：AI作为降本增效工具，因其在视频监控中的应用潜力，成为传统安防行业的重要赋能对象。
• AI技术赋能视频监控：通过计算机视觉识别技术，将视频监控数据结构化，提取人、车、物的属性信息，提升视频监控的智能化水平。
• 传统安防行业智能化升级：随着技术发展，视频监控系统正在从模拟、数字化向智能化转型，前端智能设备和后端智能分析成为主流。
• AI在安防中的应用潜力：AI在社会治安事件的预警、监控与事后分析中发挥关键作用，提升破案效率和执法水平。
• 行业趋势与市场前景：中国安防行业市场规模持续增长，预计2020年将达到8000亿元；民用安防市场成为新热点；上下游企业开始涉足算法领域，推动行业变革。

关键信息

AI+安防概念界定

• AI在此报告中主要指计算机视觉识别技术，用于结构化视频监控数据，提取人、车、物的属性信息。
• 安防行业定义为社会治安事件的安全防范，包括恐怖袭击和经济安全事件，其中经济安全事件更为常见。

技术驱动

• 深度学习技术：相比传统机器学习方法，深度学习具有更强的数据表达能力和识别准确率，能够处理复杂场景和多类型数据。
• 三大基本要素：数据资源、计算力、核心算法是AI发展的关键，其中计算力的提升（如GPU的使用）极大提高了数据处理效率。
• AI技术应用：包括车牌识别、特征属性识别、人脸识别、行为识别等，广泛应用于公共场所、交通管理、重点区域监控等。

行业应用场景

• “点”布防：应用于车站、机场等关键节点，进行身份认证和实时监控。
• “线”布防：以道路监控为主，结合车辆识别和人脸识别，实现交通管理与安全监控。
• “面”布防：针对热点区域，利用人群与行为特征分析技术，实现智能监控与预警。
• 后台分析：结合视频结构化数据与其它信息，进行智能案情分析与资源调配。

产品与技术

• 前端智能设备：如海康深眸、大华智能交通摄像机等，内置深度学习算法，实现高效视频数据结构化。
• 后置智能产品：如海康猎鹰、大华智能NVR等，基于深度学习进行深层次分析，提升识别与检索效率。
• 智能前置与后置：二者是协作关系，前端提升实时性与带宽节省，后端提供复杂分析与灵活部署。

产业链变化

• 上游渗透：视频芯片企业向下游渗透，提升产品智能化水平。
• 中游崛起：独立第三方软件商出现，但需依附于大型设备商或集成商。
• 渠道增强：集成商门槛提高，具备更强的话语权，推动视频监控设备标准化与智能化。

行业趋势

1. 民用安防市场崛起：安防产品逐渐向民用领域扩展，如家庭监控、智能家居等，发展潜力大。
2. 市场规模增长：预计2020年中国安防行业总收入达8000亿元，视频监控占比显著。
3. 网络安全重视：视频监控设备厂商开始强调网络安全，提供增值服务，提升行业竞争力。
4. 高清替代标清：高清视频监控仍是趋势，为AI识别提供更清晰的数据基础。
5. 算法与数据结合：随着算法开源和场景数据的重要性，AI技术将更依赖数据和应用场景。

附录：企业案例

• 商汤科技：提供人脸识别和视频结构化分析，助力刑侦破案。
• 旷视科技：智能安防解决方案，应用于重点区域监控和群体性事件处置。
• 格灵深瞳：车辆识别和行为分析系统，提升安防效率。
• 海康威视：推出智能NVR和前端摄像机，实现视频数据的实时处理和智能分析。
• 大华股份：基于深度学习的智能产品，涵盖人脸识别、视频结构化等。

结论

AI技术在安防行业的应用正在逐步深入，通过提升视频监控系统的智能化水平，解决了传统安防中的数据处理瓶颈与人力限制。随着技术的成熟和政策的支持，AI+安防将成为推动行业发展的关键力量，未来趋势显示，民用市场、高清监控、网络安全、算法与数据结合将成为核心发展方向。