科技领域痛点_ 人工智能在安防监控领域面临着的4大痛点，你了解了多少

目前，监视给人们带来了更安全的生活。 不仅适用于商场、住宅区、公司等，道路风险也越来越减少。 肇事逃逸越来越少，偷窃抢劫案也越来越少。 在监视的目的下，“月黑风高夜”不再是做坏事的时候，因为监视得很清楚。

在科学技术迅速发展的今天，人们享有防范监视的安心感。 防范监视不仅分析事件发生的实时记录，还分析监视影像，提取其中的信息(例如牌照、脸、动作分析)，进行影像推送警报，实现预防。 可以起到“防患于未然”的作用。

1 .环境适应性差

人工智能识别视频内容容易受到环境变化的影响，如照明条件、天气因素、图像质量、目标尺寸、地物遮挡等

2 .数据孤岛和分散

传统的安全系统中，由于各平台系统的数据开放性低，相互共享度低，所以多维数据的融合分析困难。 以人脸识别为例，为了提高人脸识别的精度，不仅仅提高算法的计算能力，还需要扩展分析数据的纬度，例如定位、社交、车辆、消费等可收集的数据，通过这样大规模的多模式数据整合，能够实现目标跟踪、分析的目的。

3 .场景理解有限

原因1 :专业领域知识和经验积累不足

原因2 :在视频结构化过程中，智能监控仍然是基于静态特征的单场景环境，很少涉及广泛场景的相关行为分析，没有过程对动作、行为等动态特征之间的相关性进行结构化。

4 .缺乏自主完善能力

目前人工智能没有自我成长的能力，只能根据设定的条件自主分析，不能根据能力共享和经验积累来改善自己。

目前面向未来，智能安全道路曲折，但随着政府大力支持、数据开放共享，算法计算能力不断提高，人工智能与安全全面融合，智能安全时代加快。