它包含两层内容：

一是智能识别，这是智能监控的基础，只有将视频内容特征属性自动提取出来进行处理，分析和识别目标信息，组成可供计算机和人理解的文本信息，才能进行更深层次的理解。

二是智能分析，基于实时视频和历史视频数据，按照业务需求设定智能分析算法规则，依托不同的智能分析算法模型，支持对视频进行各种快速、高效研判，进而实现对目标的识别跟踪和行为逻辑判断。

目前来看，基本的目标识别分析技术已经比较成熟，以人体为例，只要有一定的视频数据以供训练学习，就可以很容易地识别他是否骑车、衣着特征、性别、年龄段、头发长短、是否背包、戴口罩等，但较复杂的行为理解，由于难以界定特征稳定性，对训练视频素材的丰富性和AI算法的高级性提出了很高的要求，目前实现起来仍有一定困难。

异常侵入报警：一般，仓库都存在禁止人员进入的重点安防区域，借助视频结构化技术，可在摄像头监控画面中实时标识并预警人员侵入的情况。

异常行为报警：在仓库中，不规范作业行为以及物资设备的不规范存放，都有可能导致人员受伤、物资损坏；在评标基地，工作区域内打电话或评标时间内离开评标现场，都有可能带来风险。因此，基于视频结构化技术的智能视频监控系统的部署就尤为必要，自动识别异常行为，并及时提醒相关管理人员，将危险消灭于萌芽状态。

安防领域大部分业务应用场景对端侧的响应速度都有很高的要求，显然全部数据传输至云端处理，将造成较长的时延性，因此，安防企业在设计AI产品架构系统方案时，一般会采用集中的前端部署边缘计算，但纯粹的前端无法完全解决数据计算问题，需要借助边域的算力共同承担云端算力，这意味着，端和边必须先集成，形成整体的边缘智能计算，然后再和云端计算相结合，构建一体化的云边端架构。

技术融合是目前安防行业智能化发展的另一大趋势。除了AI技术之外，其他技术的发展成熟同样带动了智能安防的发展。5G的落地和成熟，可以提供至少十倍于4G的峰值速率、毫秒级的传输时延和千亿级的连接能力，让安防的终端设备，可以突破地理位置和时空环境的限制，实现视频的全部覆盖。另外，安防巡检机器人更是技术融合在安防领域的集中体现

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