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1.在传统安防应用背景下，对于复杂的环境、超强的数据流，无法有效应对，缺乏准确性。

2.封闭式数据系统，无法形成数据联动与分享，缺乏整体性。

3.主动防范与控制能力弱，借助传统安防产品方案实现的，大部分控制为事后控制。

4.系统硬件复杂多样，单个安防结构内部模块多，信息连接多依靠接口，无法适应智能化时代个性化、场景化的需求。

AI安防落脚点

1.AI安防+平安城市

    AI安防是实现平安智慧城市的基石，深度学习和智能分析让安防监控真正智能起来，拥有自学习和自适应功能，能够根据不同的复杂环境进行自动学习和过滤。

    同时，AI安防全面实现视频数据结构化，与大数据系统配合实现实时的安防体系。视频图像的联网调度和信息资源共享，数据资源在不同安防云端的共享，安防产品实现对危险与异常的主动识别，安防行为由被动向主动转变。

    另外，在物联网产业的不断融合发展下，视频数据是其中 大量的数据，也是潜在价值 大的数据视频物联，作为支撑城市可持续发展的基础数据。

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2.AI安防+警务识别       

    在警务识别方面，目前主要依赖的AI技术主要有步态分析及行为识别，对检测对象的身体特征和运动姿态进行分析，快速锁定目标人群，提升公安系统信息化水平。步态分析及行为识别能够根据人的姿态、步态、穿着识别对象，并跨越镜头将该对象的运动轨迹画出来。

    在AI技术的助力下，警务识别不再依靠单纯的人工，而是通过大数据智能系统，实现智能化识别与锁定。

3.AI安防+智能交通

    大数据、云计算、物联网时代的到来，为科学治理城市交通拥堵提供了智能化手段。在交通领域，利用人工智能技术，可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间，提升城市道路的通行效率。

    同时，城市级别的人工智能交通大脑，可以全方位感知、全局协调，实时掌握城市道路上通行车辆的轨迹信息，停车场的车辆信息，合理调配资源、疏导交通，实现机场、火车站、商圈的大规模交通联动调度，提升整个城市的运行效率，为居民的出行畅通提供保障。

4.AI+全民安防

    随着安防产业布局的进一步拓展，在各行各业向智能化、数据化转型的过程中，AI安防已渗透到大量的行业当中，助力企业的AI化进程。

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