它包含兩層內(nèi)容：

一是智能識(shí)別，這是智能監(jiān)控的基礎(chǔ)，只有將視頻內(nèi)容特征屬性自動(dòng)提取出來(lái)進(jìn)行處理，分析和識(shí)別目標(biāo)信息，組成可供計(jì)算機(jī)和人理解的文本信息，才能進(jìn)行更深層次的理解。

二是智能分析，基于實(shí)時(shí)視頻和歷史視頻數(shù)據(jù)，按照業(yè)務(wù)需求設(shè)定智能分析算法規(guī)則，依托不同的智能分析算法模型，支持對(duì)視頻進(jìn)行各種快速、高效研判，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的識(shí)別跟蹤和行為邏輯判斷。

目前來(lái)看，基本的目標(biāo)識(shí)別分析技術(shù)已經(jīng)比較成熟，以人體為例，只要有一定的視頻數(shù)據(jù)以供訓(xùn)練學(xué)習(xí)，就可以很容易地識(shí)別他是否騎車、衣著特征、性別、年齡段、頭發(fā)長(zhǎng)短、是否背包、戴口罩等，但較復(fù)雜的行為理解，由于難以界定特征穩(wěn)定性，對(duì)訓(xùn)練視頻素材的豐富性和AI算法的高級(jí)性提出了很高的要求，目前實(shí)現(xiàn)起來(lái)仍有一定困難。

異常侵入報(bào)警：一般，倉(cāng)庫(kù)都存在禁止人員進(jìn)入的重點(diǎn)安防區(qū)域，借助視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)，可在攝像頭監(jiān)控畫面中實(shí)時(shí)標(biāo)識(shí)并預(yù)警人員侵入的情況。

異常行為報(bào)警：在倉(cāng)庫(kù)中，不規(guī)范作業(yè)行為以及物資設(shè)備的不規(guī)范存放，都有可能導(dǎo)致人員受傷、物資損壞；在評(píng)標(biāo)基地，工作區(qū)域內(nèi)打電話或評(píng)標(biāo)時(shí)間內(nèi)離開評(píng)標(biāo)現(xiàn)場(chǎng)，都有可能帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)。因此，基于視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的部署就尤為必要，自動(dòng)識(shí)別異常行為，并及時(shí)提醒相關(guān)管理人員，將危險(xiǎn)消滅于萌芽狀態(tài)。

安防領(lǐng)域大部分業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)端側(cè)的響應(yīng)速度都有很高的要求，顯然全部數(shù)據(jù)傳輸至云端處理，將造成較長(zhǎng)的時(shí)延性，因此，安防企業(yè)在設(shè)計(jì)AI產(chǎn)品架構(gòu)系統(tǒng)方案時(shí)，一般會(huì)采用集中的前端部署邊緣計(jì)算，但純粹的前端無(wú)法完全解決數(shù)據(jù)計(jì)算問題，需要借助邊域的算力共同承擔(dān)云端算力，這意味著，端和邊必須先集成，形成整體的邊緣智能計(jì)算，然后再和云端計(jì)算相結(jié)合，構(gòu)建一體化的云邊端架構(gòu)。

技術(shù)融合是目前安防行業(yè)智能化發(fā)展的另一大趨勢(shì)。除了AI技術(shù)之外，其他技術(shù)的發(fā)展成熟同樣帶動(dòng)了智能安防的發(fā)展。5G的落地和成熟，可以提供至少十倍于4G的峰值速率、毫秒級(jí)的傳輸時(shí)延和千億級(jí)的連接能力，讓安防的終端設(shè)備，可以突破地理位置和時(shí)空環(huán)境的限制，實(shí)現(xiàn)視頻的全部覆蓋。另外，安防巡檢機(jī)器人更是技術(shù)融合在安防領(lǐng)域的集中體現(xiàn)

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