目前，安防行業(yè)中基于深度學(xué)習(xí)的人工智能產(chǎn)品，主要識別方向包括：車輛分析、人員分析、行為分析和圖像分析，產(chǎn)品形態(tài)分為前端智能和云端智能。

　　前端產(chǎn)品主要是用于邊緣節(jié)點(diǎn)計(jì)算的AI攝像機(jī)(人臉識別攝像機(jī)/卡口電警攝像機(jī))，在采集視頻和圖片的同時(shí)，依靠高性能芯片和先進(jìn)算法，為云端的數(shù)據(jù)中心提供結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，可以減少云端分析處理的計(jì)算資源壓力和網(wǎng)絡(luò)帶寬等系統(tǒng)成本。缺點(diǎn)是前端設(shè)備空間有限、功耗成本較高，導(dǎo)致有限的硬件資源只能運(yùn)行相對簡單、對實(shí)時(shí)性要求高的算法。

　　云端產(chǎn)品主要是智能NVR、人臉識別比對服務(wù)器、車輛結(jié)構(gòu)化分析服務(wù)器和視頻結(jié)構(gòu)化分析服務(wù)器，智能NVR是在集中存儲圖像的基礎(chǔ)上，通過集成深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)了針對視頻內(nèi)容的智能分析和信息提取，比如小型比對庫的人臉識別/車輛識別等，適合中小型項(xiàng)目使用。后三類智能服務(wù)器通過在X86服務(wù)器集成高性能GPU芯片和深度學(xué)習(xí)算法，專門對人臉特征、車輛特征、機(jī)動車/非機(jī)動車/行人的全目標(biāo)特征進(jìn)行快速提取和準(zhǔn)確識別比對，比如億級人臉底庫的識別比對、卡口過車圖片的二次特征提取和以圖搜車、行人的衣著體貌特征識別和以圖搜人等。云端產(chǎn)品能根據(jù)客戶需求靈活配置硬件資源，可以運(yùn)行復(fù)雜，業(yè)務(wù)響應(yīng)置后的算法，且升級維護(hù)比較方便。

　　步行街人臉動態(tài)布控

　　道路監(jiān)控視頻的機(jī)非人全目標(biāo)特征結(jié)構(gòu)化

　　隨著智能需求日益增多，更多數(shù)據(jù)的采集和計(jì)算未來都將在前端進(jìn)行邊緣節(jié)點(diǎn)計(jì)算，前端初步處理分析后回傳到云端進(jìn)行深度分析，前端智能和云端智能并不矛盾，可根據(jù)客戶的具體需求靈活組合，實(shí)現(xiàn)更智能的分布式計(jì)算，提供差異化的智能解決方案。一般來說，檢測、跟蹤、去重、摳圖等相對通用的應(yīng)用以及拌線、越界、徘徊、計(jì)數(shù)等行為分析類的應(yīng)用適合放在前端，而提取細(xì)節(jié)特征、識別比對等以及涉及敏感信息的復(fù)雜應(yīng)用適合放在云端，要結(jié)合實(shí)際設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)資源利用最大化。