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AI安防方向

    1.视频结构化

    原始的安防数据属于非结构化数据，不能被计算机直接读取和识别，难以产生实用价值，在AI安防方案中，运用深度学习和人工智能算法，可以将安防方案中的识别对象进行归纳整理，表达目标的性状、属性以及身份，从而变为结构化数据，这种数据可以进行大规模检索、分析、统计。

    2．生物识别

    生物识别主要包括人脸识别与行为识别，极大的提高了识别的准确性与可靠度，目前，市场上多款人脸识别安防智能设备已投入规模化商用。

    3. 物体特征识别

    AI在物体特征识别方面的应用已逐步进入成熟化阶段，网络、云计算的进一步优化也全面提高了识别的实时性，尤其是在车牌识别领域，在万物联网时代，AI安防的物体特征识别，将有更广阔的应用空间。

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能硬件行业如何布局

    对于AI技术在安防领域的应用，主要是采集前端与数据处理后端中心两个节点的问题，目前主要有两个方向：

    一为将智能处理手段与能力移至后端数据中心，前端以传统监控摄像机进行数据采集。该种全中心式的智能模式虽然能提供计算和存储的支撑，但效率过低，也会带来随着数据量的迅猛递增，以及网络传输带宽所带来的压力和成本问题。

    二为将AI计算能力集中到前端摄像机，而目前云计算、边缘计算等云端数据处理概念的不断成熟更是为其提供了强大的技术支撑，用云来替换数据控制处理中心，将核心技术转移至前端是一个不可逆的发展趋势。

    随着人工智能各分支的不断发展，未来的人工智能一定是一个端到端的系统，从而缩短数据的处理流程，减少存储步骤，在数据前端来处理计算与存储的问题，能够高效实现“端云协同”。

    而在其中，AI摄像机作为“端云协同”的基点，成为构建AI安防新生态的关键。目前受到市场和资本重视的人脸识别摄像机正是其重要性的见证，华北工控目前研发上市的基于智能海思芯片组视觉平台的网络摄像机正是公司主动应对安防市场智能化趋势打造的产品方案。

    AI技术在安防领域还有更广阔的应用空间，同时，AI技术的不断发展与革新也给安防领域带来更多的可能性.在智能硬件领域，深入融合云计算、AI技术，集中工业级别硬件性能优势，着力于AI安防各行各行的个性化打造，融合 AI技术与概念，改造传统安防方案痛点，成为企业的重要突破点,。

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