图像识别技术在安防应用中功不可没

　　我们正处于技术发展有着决定性的影响的时代，技术变化如此之快，我们几乎无法跟上它的步伐，更别说预测未来。其中有着强大的影响力和吸引力的技术之一就是图像识别了，可谓是发展迅速。
　　什么图像识别？简言之，使用计算机执行图像处理，分析和理解，来识别不同模式目标和对象的技术，它属于学习算法的实践应用。在生活中，“以图搜图”就是利用了图像识别技术。
　　而早在深度学习热潮掀起之前，安防行业图像识别已有较为成熟的应用案例。
　　视频监控在安防领域发挥着不可替代的作用，而视频监控又对图像识别技术有较高要求。目前这一技术已广泛应用于公安、交通、零售、司法、教育等行业，对整个社会的稳定和谐发展起着至关重要的作用，现阶段人工智能在安防领域罕见的使用主要是车牌识别和人脸识别。

　　在安防行业车牌识别的技术的使用由来已久，技术相对于成熟，人工智能的使用提高了车牌识别的准确率，近年来，车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。
　　对于车牌识别算法制造商，如何延长对目标车辆的识别范围，更精确识别是市场所需。
　　人脸识别技术是跟着技术进展而发生的生物识别技术，和指纹、瞳孔识别技术是同样性质的智能识别，其原理是通过分析人脸检测面部的唯一性来进行社会身份的识别。
　　人脸识别在安全系统中的应用分为两种模式：认证和识别。首先验证。它是将当事人身份与正在发生的行为联系在一起，来验证行为是否被允许。这类企业应用主要是门禁管理系统、考勤系统、教育考试系统等，起到一个可靠的身份验证作用，完成目标人物行为权限的验证和信息记录。
　　其次，身份识别：比较系统输入的面部图像和目标数据库中存在的面部图像，完成目标面部图像身份信息的确认。在海关，机场，公安部门和其他场合广泛用于治疗检查的有效地识别，在逃人员信息，被拐卖人口和其他罪犯能有效识别确认。
　　当然，尽管应用广泛，安防图像识别仍处于早期阶段，存在一些问题，目前对于一个现实的情况是，受深度学习驱动，云端视觉图像处理信息技术飞速发展，前端视觉成像技术却依旧裹足不前，无法与之相匹配，成为了严重的瓶颈。
　　此外，资金也是一个重要影响因素，由于可以用于数据流编程的开源软件库越来越多，视频数据监控布设越来越密集，安防企业发展能够以很低的成本问题进行研究和学习。然而，并非所有这些问题都能得到有效解决，因为并非一切都是已知的，为了实现产品创意，要平衡预算，公司仍有很长的路要走。

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