一、安防平台市场背景

　　随着全球信息技术、网络技术、传感及通信技术的快速发展，安防行业的产品正在向集成化、标准化、智能化的领域不断发展。根据英国市场研究公司 Juniper Research 发布的研究数据显示，2019 年全球智能安防市场规模为 156 亿美元，预计到 2023 年，智能安防市场的规模将突破 450 亿美元。随着安防市场规模的不断扩张，安防市场的需求日趋丰富并向着多元化、丰富化方向发展。现如今，传统的视频监控已经无法满足日益增长的业务需求，在 AI、云计算、大数据分析等技术的驱动下，智能安防产业变得越来越开放， 单一视频监控已经不能够满足多元化的安防业务需求，而多业务融合的安防实战平台越来越被各地政府机关所看重，其利用传统的视频监控搭配数据计算中心进行超智慧分析，在智慧城市建设、雪亮工程、刑侦案情管理等公共社会安全领域有着极大的市场应用性。安防平台的建设就是在打造一个智能化系统， 系统中各模块之间紧密合作，主系统对不同子系统之间集中管控，各系统之间在平台中实现资源共享和信息交互，按照既定行业的功能特点形成具有行业特点的智能化管理平台。

　　在当今市场的绝大多数智能安防平台建设中，最成熟的尖端技术莫过于人工智能技术。人工智能技术在智能安防建设中扮演着重要角色，活跃在各类智能安防平台的应用领域中。比如在天地伟业 AI 场景化应用中有人脸识别技术、车辆大数据分析、智能行为分析、交通结构化数据分析等。毋庸置疑的是，人脸识别技术是智能安防领域中应用最广泛的一类。虽然在智慧城市平台、车辆大数据分析、车辆结构化等也有着庞大的市场应用空间， 但是人脸识别技术目前才是最契合人民群众应用的 AI 智能安防技术。换句话说，安防的首要目的是通过安防的手段来达到保障人们生命和财产安全的目的。

　　人脸识别技术已不再是新鲜的词汇，其依靠高端的 AI 智能芯片，基于深度学习人脸特征值提取算法，目前已应用在众多领域。就产品而言，智能前端人脸识别摄像机、后端人脸识别管理硬盘录像机、人脸大数据平台等众多产品如雨后春笋般争相冒出， 呈现百花齐放的态势。人脸识别技术的实现依靠良好的硬件性能和精准的 AI 算法来实现。硬件上，前端采用成像优良的摄像机对画面进行成像数据的采集，通过智能图像的矫正算法减少画面的畸变率， 通过 AI 芯片的强大算力支撑，对人脸特征值进行深度学习，不断挖掘人脸部分细节特征，最终实现精准的人脸识别。结合超视觉图像处理算法，在夜间进行人脸识别时也不会受到影响，因此能够实现多场景、全覆盖的监控效果。智能安防平台的业务实现离不开前端设备的通力合作。

　　二、场景化平台应用

　　安防行业涉及的领域众多，包括智慧城市、公安政法、交通社区以及金融教育等，据此也衍生出众多安防实战平台。天地伟业安防平台种类众多， 有基于人脸大数据的人脸综合实战平台、基于车辆大数据的交通管理平台，也有基于人车属性识别的视频结构化综合管理平台等。

　　安防监控系统的重要组成部分是采集、传输、存储、显示和控制，而安防管理平台就是控制的核心部分。安防平台拥有超大的安防业务处理性能， 因为是控制的核心组成部分，所以前端摄像机之间需要通过平台来实现多点位融合联动处理机制，包括与其他平台、手机 APP 之间的对接等。

　　以人脸识别技术为主的智能前端在小范围的社区、街道有着不可比拟的优越性，其集成了视频监控采集、深度人脸识别算法、智能人脸分析及行为分析等众多功能于一身，在小范围组网方案的应用中部署快捷。系统简单，深受社区、门头经销商的热捧。但对于诸如平安城市建设这种大型领域来说，智能前端的应用仅仅只能解决部分监控场景的需求。而放眼整个城市安防综合管理，这种独立工作的模式却不利于智慧城市安防的体系化建设，管理起来相当复杂。由此可见，智能前端的应用是片面的。随着社区街道标准化建设的不断深入，这种安防监控模式势必会被集成化程度高的模式所替代，但短时间内此类小集成解决方案还是占据绝大多数市场的。

　　随着国家政府对智慧城市领域发展的大力扶持， 智慧城市发展正以新一代信息技术为支撑，通过透明、充分的信息获取，广泛、安全的信息传递，有效、科学的信息处理，均衡而有效地提高城市运行和管理效率，改善城市公共服务水平，提升城市运行管理质量和效率。在智慧城市综合安防管理中，不少安防企业推出基于人脸识别的人脸安防实战平台， 人脸实战平台是基于人脸识别深度学习算法和大数据分析技术的综合管理平台，能将普通非智能摄像机、人脸抓拍摄像机、人脸识别摄像机和人脸识别管理后端等设备进行统一管理，提供高效的人脸布控、人脸大数据信息检索等功能，从而实现人员精准化管控和紧急事件处理。

　　从长远来看，打造智能一体化安防平台是很有必要的，智能安防平台有助于把控城市全局领域， 对城市一体化管理建设有着重要影响。换句话说， 智能一体化安防平台能够利用现有各零散布控点位将它们集中起来统一管理，以布控、抓拍、存储的传统监控模式为主导，通过平台大数据分析、智能化管理、多业务融合等解决手段，提供真正的城市安防综合管理一体化服务。

　　1.在智慧城市领域中的应用

　　依靠传统的视频监控仍然需要耗费大量的警务人力对警情发生情况进行人员筛查以及案情回放查看，而基于人脸识别技术的人脸安防实战平台可以针对突发事件进行精准的事后溯源，在绝大多数情况下还能够针对危险警情进行事前干预、事中取证等，例如在城市布控中，针对在逃嫌疑犯，人脸安防实战平台可通过前端人脸摄像机进行大范围街道布控，并可将街道抓拍的人脸图片与在逃人员人脸图片库进行比对识别，从而在社区街道提供精准化的布控应用。

　　2.在交通领域中的应用

　　视频结构化平台能够提供人车属性识别，通过智能视频结构化相机获取前端抓拍图片，前端通过对过往的人、车等进行抓拍，并依托精准的视频结构化属性分析，将前端抓拍的图片数据不断传送至后端平台进行大数据信息融合处理，平台通过对各类人车属性的数据进行分析，为人群、车辆的管控策略提供数据支撑。

　　3.在社区维稳中的应用

　　人脸实战平台通过对人脸大数据的分析，将前端抓拍的图片对频繁滞留在某一区域的人员进行频次报警，从而减少进入社区嫌疑人员蹲点的风险， 并且在确认该嫌疑人员后，社区管理人员可将该嫌疑人员的人脸抓拍图片上传至嫌疑人员布控图片底库，当嫌疑人员再次进入社区时便会自动触发平台报警，从根本上提升社区布控的精准度。

　　4.在金融领域中的应用

　　在金融领域，安防平台能够实现多项金融业务的融合处理。随着金融行业的发展，各大银行机构针对重要客户的关系维系越发积极，银行之间不断抢占市场争取更多的金融客户，人脸实战平台可以帮助银行管理者维系客户关系，对重要客户的到访可以记录下来并提前周知银行管理者，生成报表数据，结合大客户交易情况的分析，可以给银行管理者提供重要的决策依据，根据产生的报表数据调整其内部运营策略，从而达到增长业绩的目的。由此可见，除了安防的防护特点，现阶段智能安防平台不断迸发出新的活力，本质上还是以视频监控为主要方式，但监控数据已不仅仅是防范安全隐患的用途，而是利用更多的信息去创造再生的财富，从而实现可持续发展的重要理念。

　　三、智能化平台未来的发展

　　在打造城市安防管理一体化平台中，安防的首要重点仍然是保障人们的生命和财产安全。现阶段， 安防平台的应用绝大多数都是围绕人或者车开展业务，很多安防厂商在推进自己品牌的智能解决方案时，都会看重软件平台与其智能硬件的结合，未来的安防市场应更注重的是如何提升前端监控效果以及大数据计算技术。 安防行业的发展态势取决于国家政策的引导以及社会市场需求，安防平台的发展主要看各行业对以视频监控为基本方式的多业务融合需求。安防平台是一个开元化、多功能的平台， 其本质是视频监控，但处理的业务已经涉及各行各业。智能化安防平台正以其丰富多样的扩展性业务逐渐被市场所接受，安防平台将会在智慧城市建设中扮演着越来越重要的角色。