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       传统的安防是解决＂看得见＂、＂看得清＂的问题，而智能安防要解决＂看得懂＂的问题。以往靠人工方式去查看视频，现在智能安防会把＂车水马龙＂类的有用信息记录下来，而把＂风吹草动＂类的无用信息过滤掉。例如，针对在电梯里的火情识别、社区的高空抛物监控，依靠人力监控难免有疏忽或延时，但是AI具有＂关注车水马龙，忽略风吹草动＂的能力，可以马上识别并预警公共安全风险，提高安全管理效率。

安防“智能化”就是将原有依靠人来分析、查看的数据通过AI算法实现自动识别分析，将海量数据转化为有分析结果的有效信息。以视频分析为例，智能安防系统通过对视频图像的自动分析和处理，可以识别不同的人、物体、环境状态，发现监控画面中的异常情况，实时警报和反馈信息。对目前的视频监控系统实现智能化升级，提升对数据的有效利用，这是其智能化的最大价值。从更广的层面上来说，智能安防盘活了已有的视频监控数据，发挥了数据的潜力，并且一定程度上替代和减少了人力作业。

智能安防的成像性能不断提升，例如服务于大场景中人脸及车牌等关键信息识别的智能化功能时，摄像头图像传感器（CIS）分辨率的提升必不可少，现已从原先的几十万像素提升到当下主流的几百万像素，分辨率也一再提高至4K乃至8K，为的就是看得更高清与更全面。而低照度成像、高动态范围、高温适用性，以及色彩呈现力等性能的精进也将进一步为智能化升级添翼。

从应用层面看，边缘计算与5G技术的加持使安防产业正逐步向包括智能交通以及智能港务等智能化应用场景延展与渗透，无论是本地还是云端处理数据，都让安防摄像头从原来的仅仅“看得见”逐步向高动态范围、低功耗等性能方向延展。同时，随着人脸识别及车牌识别等大数据识别应用的出现，安防将从原来的“事后发现”逐渐进化到能够进行“预判、预警”等功能，这也是智能化的一个重要体现。