如今安防監控已經涉及到了我們生活的方方面面。不僅僅運用到商場、小區、公司等地，還能在許多領域發揮作用，比如道路的隱患發現。肇事逃逸的查找，偷盜搶劫的案件的破獲。在監控的注視下，“月黑風高夜”不再是做壞事的好時候，因為監控能夠照的清清楚楚，明明白白。

在科技發展迅猛的今天，人工智能的運用使，安防監控除了可以對正在發生事件的實時記錄外，還可以對監控視頻進行分析，提取其中信息(如車牌、人臉、動作分析)，從而進行視頻推送預警、實現預防。可以起到“防患于未然”的作用。

但是人工智能在安防監控中的實際運用中還是有所不能的。

1、對環境適應性差

人工智能對視頻內容的辨識，容易受到光照條件、天氣因素、圖像質量、目標尺寸、地物遮擋等環境變化的影響;

2、數據孤島并分散

在傳統的安防體系中，各個平臺系統數據開放性低，彼此之間共享度低，所以很難開展多維數據融合分析。以人臉識別為例，為提高人臉識別的準確率，單純提高算法算力是不夠的，還需要擴充分析數據的緯度，如定位、社交、車輛、消費等等可搜集到的數據，通過這樣大規模的多模態數據整合才能實現目標追蹤、分析的目的。

3、場景理解受限

原因1：專業領域知識和經驗積累不足;

原因2：在視頻結構化過程中，智能監控還停留在基于靜態特征的單場景環境中，很少涉及大范圍場景的關聯行為分析，沒有把動作、行為等動態特征以及之間的關聯性做結構化的處理。

4、缺乏自主完善能力

目前人工智能沒有自我成長的能力，只能根據設定的條件進行自主分析，而不能根據分享能力和積累經驗提高完善自己。

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