智能分析系统

相比于人眼观测，机器视觉具有自动化、客观、非接触和高精度等特点。特别是在工业生产领域，机器视觉强调生产的精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性，在重复和机械性的工作中具有较大的应用价值。目前，机器视觉已成功应用到工业机器人、自动驾驶、医疗诊断、安防监控和工业检测等多个领域。

体育场馆在视频监控系统建设中，基本确立了“全方位、立体式”的建设目标，尤其在智能监控系统部署上提出了全面监控的要求，其中包括多种最新智能视频技术的整合应用。例如智能行为分析，通过对视频流采用对运动目标的检测、跟踪、分类技术，将视频内的目标经背景建模、前景目标分割、跟踪及分类等图像识别算法，完成由图像数据到事件参数的转变，从而实现对各种突发事件的实时智能检测。

随着智能化趋势的发展，以及智能分析和大数据等技术的应用逐渐延伸，安防行业，尤其在交通领域，智能分析技术对于车流量的统计和交通的疏导已起到了至关重要的作用，预警系统更是能提前感知灾难的发生，能防患于未然，监控系统更是为事后抓捕犯罪分子提供了有力的线索和证据支持。

随着平安城市的推进和反恐进程加快，对于安防系统的建设要求也越来越高。人们对音频监控已经开始重视起来，更多的行业和场景中对于影音同步监控的需求越来越强烈。无论是公检法机构，还是机场、铁路、银行等重点单位，越来越多的优质安防工程急需清晰、逼真的影音同步监控系统。

近两年，在安防行业有两个很火热的词语――“智能安防”，越来越多的安防企业提倡这个概念，并且以此为中心形成了一系列的产品和解决方案，目前智能安防已经进入2.0时代。“互联网+”，安防企业在互联网的框架下，开始实现安防业务模式及技术的多样化。这两个概念的发展对安防行业的发展产生了深刻的影响。

从《意见》中可以看出智能分析、云计算、云存储和大数据挖掘等众多创新技术对公共安全领域的技术革新产生的深远的影响。随着视频监控技术和公安业务需求的不断发展，公共安全领域对视频监控的规划和需求建设重点，正在从布点数量向管理应用质量提升转变。

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）领域中的一个重要方向，被誉为人工智能技术的一个掌上明珠；它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及面极为广泛。

最近数年来深度学习算法的快速发展，在各类人工智能问题上的优异表现给智能安防领域带来了新的机遇。在深度学习迅速发展的大背景下，本文就智能安防系统如何采用最新的技术提升产品性能做一些抛砖引玉的探讨。

在机器人、无人驾驶、无人机、人脸识别、智能语音等技术迈向成熟之际，人工智能（ArtificialIntelligence，以下缩写为“AI”）风潮开始席卷全球，并成为时下引领科技变革甚至人类社会变革的新动力。预计AI技术所及之处，对其行业都或将带来颠覆式影响。那么，当安防与AI邂逅，会擦出怎样的火花？

紫光华智SDC是一款有生命力的摄像机，类比于软件定义网络、软件定义存储等技术，软件定义摄像机采用开放式的设计框架，在硬件资源平台化、标准化的基础上，将摄像机的软件与硬件解耦、算法与软件解耦，用软件定义摄像机的功能、场景、进化、协同等各种能力，从而实现摄像机利用效率最大化。

全国安防标委会在北京公安部第一研究所组织召开公安视频监控安全标准编制工作会议。全国安防标委会副主任委员陈朝武、公安部第一研究所检测中心主任胡志昂、全国安防标委会秘书长施巨岭、中国安全技术防范认证中心副主任刘剑锋等出席会议。