这就要求视频监控能自动学会挖掘视频监控情报线索。包括人脸识别，行为、特定目标、***号码等细节信息。尤其是人量较大的车站、地铁等地，更是亟需监控智能分析等新技术支撑维稳和安检。不同行业对智能分析的需求和信息提取利用方式要求也有所不同。举例来说，交管部门需要从视频中获取***、车型、驾驶者等信息；车站等人量大的地方需要对人员进行识别，联网比照公s安后台黑名单；酒店入住认证，需要识别照“骗”，确认是否为本人；新零售等场所，需要对消费者消费趋势进行精准把控，对消费者进行精准消费画像，从而更好地精准营销。这就要求安防企业针对细分行业和实际应用场景，提供不同的视频智能分析解决方案。
如何将安防设备由事后通知向事前预警过渡，对海量安防数据进行智能分析研判，一直是安防企业研发努力方向。让海量数据去芜存精，让监控人员从大屏小屏中摆脱出来，通过有效的分析技术，帮助用户从海量数据中挖掘粗信息财富，数字监控探头价格，与用户一起探索人工智能新时代，更是安防企业一直以来的愿景。
随着雪亮工程、智慧城市、天网工程等逐步落地，视频监控覆盖率、联网率朝着100%目标靠近，安防设备所获取并存储的数据以“海量”形容不为过，且数据杂乱无章地堆积在一起，为监控管理及安保工作带来巨大挑战。从现实因素考虑来看，人力无法解决论千论万的视频数据，数字监控探头厂家，回看监控视频，查找特定目标，数字监控探头生产，往往需要花费大量的时间和精力，甚至有可能无法辨认特定目标。
2017年，监控探头，我国安防行业总产值达到6200亿，同比增长16.98%。人工智能时代的到来，不仅会释放原来未被满足的大量市场需求，更会带来更多、更丰富的新应用需求场景，市场规模将得到极大的放量。预计到2022年，人工智能安防市场的复合增长率将达到40%-50%左右，进而再度拓宽安防市场空间。
典型如人脸识别技术，其应用将给一卡通和门禁产业带来一场革命性的巨变，原来的门禁和一卡通主要依靠RFID技术，存在易遗失、易伪s造、需要单独制作等弊端，这些恰恰是人脸识别的技术优势。因此人脸识别将大规模替代原来的RFID技术，原有的系统需要大规模的升级改造，从而带来很大的市场空间。
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