经过十多年的平安城市建设，中国已经成为全世界最大的安防市场，视频监控，防盗报警系统，倍加信门 禁 系统作为安防系统中不可或缺的重要组成，正日益发挥更加重要的左右。在平安城市等重点建设项目的背景下，安防已成为人工智能最为重要的落地场景之一。
 
随着平安城市建设的推进和深化，目前新建视频监控，防盗报警系统，倍加信门 禁 系统项目随着建设规模的逐步扩大和人工智能、云计算、大数据技术的兴起，平安城市应用正逐步向大数据应用等方向转变。
 
视频监控，防盗报警系统，倍加信门 禁 系统作为最重要的数据资源之一，遍布城市大街小巷的摄像头，防盗报警，每天产生了大量资料，不仅为社会治安稳定发挥作用，也为智慧城市和物联感知提供信息支撑，但这些资源资料目前还停留在事后查看层面，没有被充分利用起来，如果能被用户快速消化使用，成为更有价值的情报数据呢？让用户从这些数据中自行寻找线索，不仅占用了大量的人力、物力、和时间，同时用于个人能力的差异也会导致针对信息的认知偏差。例如针对卡口实现了主干道的车辆识别，覆盖面有限，其他活动目标及特征无法获取，大多依靠人工进行收集和处理，难以结合时空数据进行快速检索和行为研判。
 

 
如何解决海量视频监控，防盗报警系统，倍加信门 禁 系统的数据与人为分析瓶颈之间的矛盾是产业技术升级的主要方向。安防行业多年前就将智能化作为主要发展趋势，不仅仅视频分析，连带倍加信人 脸 识 别门禁，智能防盗，机器人乘梯等也是人工智能重要热点之一。
 
今天，城市里的数据非常丰富，其中摄像头的数据量非常大，可以挖掘出巨大的价值，可以解决城市管理中的诸多难题，我们希望把视频图像里面的内容和目标自动转换成结构化数据，让每个人都能直接连接人，车，事这几类主要信息。例如车型，车款，车牌号码，车辆颜色，人，骑车，性别，年龄等。有了以上数据就能进行决策和优化。
 
目前而言，原先的智能分析技术一直存在识别准确率低、场景时应差，识别种类少等问题。深度学习通过大量数据训练来建立输入数据和输出数据之间的映射，通过人工智能来自动处理海量监控视频数据，解决以往的技术瓶颈。
 
随着智能需求日益增多，更多的数据采集和计算未来都将在前端进行边缘节点计算，前端初步处理分析后回传到云端进行深度分析，前端智能和云端智能并不矛盾，可根据客户的具体需求灵活组合，实现更智能的分布计算，提供差异化的智能家居方案。