原始的視頻屬于非結構化數據，不能被計算機直接讀取和識別，難以產生實用價值，因此需要將視頻數據中的目標進行歸納整理，表達目標的性狀、屬性以及身份，從而變為結構化數據，這種數據可以進行大規模檢索、分析、統計，憑借視頻內容信息處理和網絡化共享應用兩大特點，全面實現監控視頻信息的情報化以及視頻監控網絡的智慧化，大幅度提高技術的易用性。
在安防大數據的環境下，海康威視憑借行業領先的視頻智能算法優勢，推出智能服務器“獵鷹”，“獵鷹”在單機狀態下即可完成實時視頻分析效果展示，并能夠實現多任務動態分配資源，可靈活應用于實時視頻流或歷史流分析；大華股份也推出了新一代人工智能“睿智”視頻結構化服務器，該產品采用深度學習技術和人工智能算法架構，對視頻中的目標進行檢測、識別與分類，從而充分挖掘視頻數據中的有用信息。
生物識別技術融計算機圖像處理與生物統計學原理于一體：利用計算機圖像處理技術從視頻中提取生物特征點，再利用生物統計學原理進行分析、建立數學模型，最后根據數學模型與被測者特征進行分析對比，根據結果即可實現對目標的精確識別。
目前以人臉識別與行為識別為代表的應用市場日漸龐大，生物識別技術作為安防行業的熱門技術，熱度持續升溫，眾多安防企業已經在生物識別領域投入了大量人力物力，其中，部分企業已經取得了不少成果：商湯科技senseID身份驗證解決方案、senseface人臉布控系統、瑞為技術實時人臉抓拍攝像機FaceCam等產品均已實現規模商用。
AI火熱的當下，AI深度學習技術已廣泛應用于物體特征識別中，尤其是車牌識別技術。與傳統車牌識別技術相比，基于深度學習的車牌檢測算法，框架相對簡單，在硬件性能較強且有足夠訓練樣本的情況下，能夠在短時間內獲得更好的識別效果，網絡的進一步優化也保證了識別的實時性。目前來看，許多安防企業物體特征識別技術在科研與商用方面均比較成熟，基本處于世界先進甚至領先水平。例如，德亞的車牌識別框架在樣本量充足的情況下，至多1個月即可完成一個全新國家或地區的車牌識別，識別率達98%以上；捷順也將在深度學習方面繼續發力，完善優化前端+后端二次識別的模式，進一步提升算法識別率和對復雜場景的適應能力。
結語
毫無疑問，未來人工智能將滲透進各個領域的各個應用中，未來十年將是人工智能落地的關鍵期，能否把握好產品落地方向將成為企業發展的關鍵。對于安防企業來說，要通過腳踏實地的努力和冷靜客觀判斷分析，不斷戰勝對手、挑戰自我，才能夠在市場中劈荊斬棘，高歌猛進。
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