2012年，AI技術(shù)的應(yīng)用安防市場中獲得了規(guī)模性落地式及應(yīng)用，人工智能技術(shù)逐漸促進傳統(tǒng)式智慧安防產(chǎn)業(yè)鏈演變和創(chuàng)新。前面信號的功率收集和探測設(shè)備中逐漸添加AI處理芯片，根據(jù)自動識別并挑選圖象然后再進行傳送，減少傳送空間和時間減少時間;后面解決服務(wù)平臺可以同時解決的前面有關(guān)產(chǎn)品數(shù)量大幅增多，畫面質(zhì)量和鑒別精確度都顯著提升。

　　AI技術(shù)應(yīng)用變成安防領(lǐng)域一個重要的發(fā)展方向

　　2009年AI技術(shù)性先是在多領(lǐng)域基本運用。在其中，安防監(jiān)管是人工智能技術(shù)開始規(guī)模性造成經(jīng)濟收益的行業(yè)，也成了很多AI技術(shù)性研發(fā)公司的突破口。2012年，新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展布局的頒布促進諸多安防公司逐漸落地式安全城市與智慧城市基本建設(shè)，此外，天網(wǎng)工程和雪亮工程等國家新政策總體促進了AI安防的高速發(fā)展，越來越多AI和CV企業(yè)逐漸將智慧安防行業(yè)做為其核心發(fā)展趨勢點之一。

　　就目前市場的發(fā)展速率來說萬億元總體目標(biāo)好像不會太難完成，但是隨著AI科技的普及化，傳統(tǒng)式智慧安防早已無法完全達到人們對安防精確度、普遍度與質(zhì)量的要求。

　　在2017年，安防系統(tǒng)軟件每日所產(chǎn)生的大量圖象和視頻信息導(dǎo)致了很嚴重的信息多余，鑒別精確度和效率不足，而且可運用的行業(yè)比較局限性。在這個基礎(chǔ)上，智慧安防逐漸貫徹到用戶需求上。優(yōu)化算法、算率、數(shù)據(jù)做為AI+安防持續(xù)發(fā)展的三大要素，在產(chǎn)品落地上主要表現(xiàn)在視頻結(jié)構(gòu)型(對視頻數(shù)據(jù)的識別獲取)、生物識別技術(shù)(指紋驗證、面部識別等)、物件特征識別(停車場車牌識別系統(tǒng))。

　　視頻結(jié)構(gòu)型：充分利用機器視覺和視頻監(jiān)管統(tǒng)計分析方法對監(jiān)控攝像頭拍錄的圖像序列開展實時分析，包含目標(biāo)檢測、總體目標(biāo)切分獲取、目標(biāo)識別、目標(biāo)跟蹤，以及對于監(jiān)控場景下目標(biāo)行為的認知與敘述，了解畫面具體內(nèi)容及其客觀性情景的內(nèi)涵，進而具體指導(dǎo)并整體規(guī)劃行為。

　　生物識別：利用人體固有生理特性和行為特點去進行個人信息評定。面部、指紋識別、虹魔三種鑒別方式就是現(xiàn)階段較廣泛生物識別技術(shù)方法，三者的一起使用促使商品在便利性、可靠性和唯 一性上都獲得了確保。

　　物體識別系統(tǒng)軟件：判斷一組圖象數(shù)據(jù)中是否包含某一特定物質(zhì)、圖像特征或平衡狀態(tài)，在特定環(huán)境里處理特殊目標(biāo)鑒別。現(xiàn)階段物體識別能做到的是簡易圖形鑒別、人體識別、包裝印刷或筆寫文檔鑒別等，在安防行業(yè)比較典型的運用是停車場車牌識別系統(tǒng)，根據(jù)外接設(shè)備開啟和視頻觸發(fā)兩種形式，收集車子圖象，自動檢索車牌號。