我們所處的時代，技術發展有著決定性的影響。科技變化如此之快，我們幾乎無法跟上它的腳步，更不用說預測未來了。其中發展快速，擁有強大影響力和吸引力的技術進步之一就是圖像識別。
何謂圖像識別？簡單來說，圖像識別是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術，屬于應用深度學習算法的一種實踐應用。在生活中，“以圖搜圖”就是利用了圖像識別技術。
而早在深度學習熱潮掀起之前，安防行業圖像識別已有較為成熟的應用案例。
在安防領域，視頻監控發揮著不可替代的作用，而視頻監控又對圖像識別技術有較高要求，目前這一技術已廣泛應用于公安、交通、零售、司法、教育等行業，對整個社會的穩定和諧發展起著至關重要的作用。現階段人工智能在安防領域常見的應用主要是車牌識別和人臉識別。
車牌識別的技術在安防行業的應用由來已久，技術相對成熟，人工智能的應用提高了車牌識別的準確率。近年來，車牌識別在高速公路車輛管理中得到廣泛應用，電子收費(ETC)系統中，也是結合DSRC技術識別車輛身份的主要手段。
而對于車牌識別算法的廠家來說，如何延伸對目標車輛的識別范圍，實現更精確的識別是市場所需。
人臉識別技術是隨著技術發展而產生的生物識別技術，和指紋、瞳孔識別技術是同樣性質的智能識別。其原理是通過人臉面部的唯一性來進行身份的識別。
人臉識別在安防系統中的應用主要分為身份驗證和身份識別兩種模式。一是身份驗證。即將當事人身份與正在發生的行為聯系在一起，確定行為是否被允許。這類應用主要是門禁系統、考勤系統、教育考試系統等，起到可靠的身份驗證作用，完成目標人物行為權限的驗證和信息記錄。
二是身份識別。對系統輸入的面部圖像和目標數據庫內存在的面部圖像進行比對，完成目標面部圖像身份信息的確認。在海關、機場、公安等場合和部門廣泛應用，對待查人員身份進行有效識別，能夠有效識別確認被拐人口、在逃不法分子等人員信息。
當然，盡管應用廣泛，安防圖像識別仍處于早期階段，存在一些問題。目前一個現實的情況是，受深度學習驅動，云端視覺圖像處理技術飛速發展，前端視覺成像技術卻依舊裹足不前，無法與之相匹配，成為了嚴重的瓶頸。
此外，資金也是一個重要影響因素。由于用于數據流編程的開源軟件庫越來越多，視頻監控布設越來越密集，安防企業能夠以很低的成本進行研究和學習。然而，并非所有問題都能得到解決，因為并非一切都是已知的。為了實現產品創意，還要平衡預算，AI安防公司仍有很長的路要走。
