智能安防实际应用场景与发展方向

任何系统的建立都是为应用服务的，尤其是“智能安防”行业。物联网在安防行业未来的功能、应用、结构都和人脑类似。还将拥有物联网的虚拟感知、虚拟运动、虚拟中枢和虚拟记忆神经网络，绘制物联网的虚拟大脑结构图。

物联网对应前端感知和运动系统，互联网、移动互联网和现代物联网传输对应系统传输神经系统，云存储和云计算对应信息汇聚和处理系统，大数据应用对应虚拟神经元和大脑终端决策系统。

采集

“物联安防”采集下的信息不仅有虚拟视觉系统和虚拟听觉系统，还增加了更多的虚拟感觉系统和虚拟运动系统，将更多的物理感知融合在一起。只有采集更多的特征信息，才能为后端提供更精准、更丰富的应用服务。

传输

传统安防行业数据传输以运营商有线互联网为主，GPRS、3G/4G、2.4G/5.8G等无线传输为辅。这些传输更多的是解决远距离数据传输的问题。物联网时代，更多的终端需要接入网络，终端之间也需要互通。“最后一公里”数据传输系统如何建设，将决定“物联安防”乃至整个物联网产业的发展状态。

无线传输技术是物联网产业发展首先要解决的问题，但是Wi-Fi、ZigBee、Z-wav都面临着传输和功耗的问题。目前物联网传输技术主要集中在LoRa、NB-IoT、Sigfox三大技术阵营，相关产品和行业应用也逐渐走向成熟，如无线烟雾感应、地磁、智能抄表、智能停车、车联网等行业应用。

融合

对于安防行业来说，数据融合包括两个层面，一是数据存储，二是结构化数据分类。

随着部署的摄像头越来越多，音视频数据的存储时间越来越长，安防数据的存储容量也越来越大。如何挖掘这些数据的价值，首先要解决的就是数据共享的问题，从而避免各种信息孤岛。传统的集中式存储方式难以实现高效的数据聚合和融合，而云存储技术可以较好地解决上述问题，同时更安全、更高效、可扩展性更强。

安防行业采集的数据不同于互联网行业，数据类型更加丰富和复杂，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，给数据分析和应用带来困难。为了应对越来越复杂的数据类型，需要对数据进行结构化的分类，通过云计算技术将非结构化的视频转化为结构化的数据，通过分布式数据库管理和加速数据分类管理提供给上层业务系统。

应用

数据采集，传输和融合是几个持续的技术手段，都是服务于最终的行业业务应用。在聚集了海量的数据信息后，如何挖掘数据背后的价值，是安防行业亟待解决的问题。从目前整个行业的发展趋势来看，基于人工智能的大数据分析是未来技术的发展方向，也是服务于各行业应用的重要手段。通过深度机器学习的手段，可以让系统变得更加智能，能够快速识别人像、车辆等信息库信息，并按照一定的属性(如个人ID)关联各类信息，从而为相关业务部门提供更加便捷、智能的业务应用。

经过十几年的发展，国内智能安防行业取得了长足的进步，但仍然存在很多问题和困难。在目标识别方面，基于视频的目标识别受到图像采集环境、目标角度、技术瓶颈等限制。，而且不能实现100%的目标识别，而RFID结合物联网可以有效解决一些问题；在终端信息联网方面，由于种种原因，数据无法有效聚合。基于物联网的技术是一个很好的补充，可以最大化的实现万物互联，获取海量数据，最终实现大数据分析判断在行业中的应用。