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       從大的維度來說，AI在安防行業的應用方向主要有四個：生物識別、物體識別、視頻結構化和其他小類。

       生物識別技術是通過計算機與光學、聲學、生物傳感器和生物統計學原理等高科技手段密切結合，利用人體固有的生理特性（如指紋、臉象、虹膜等）和行為特征（如筆跡、聲音、步態等）來進行個人身份的鑒定。生物識別技術比傳統的身份鑒定方法更具安全、保密和方便性。

       目前在安防行業常用的生物識別手段有：指紋識別、人臉識別、掌靜脈識別、虹膜識別、形體識別、聲紋識別、步態識別等。

       物體識別類似于生物識別，只不過識別的對象由人變成了其他目標物體，是計算機視頻圖像識別技術在對象識別中的一種應用。

       目前安防行業中的物體識別應用最廣泛的識別對象是車，例如車牌識別、車型識別、車顏色識別等。

       這種識別技術能夠將運動中的汽車從復雜背景中提取并識別出來，通過車牌提取、圖像預處理、特征提取、車牌字符識別等技術，識別車輛牌號、車型、顏色等信息。

       視頻結構化是指根據視頻畫面中呈現出的人、車、物、顏色、數字及其他屬性特征，建立視頻大數據結構化平臺，視頻被結構化后，存入相應的結構化數據倉庫，存儲的容量極大降低。簡單來說就是給視頻中的對象標記上各種標簽，能從視頻數據中快速提取有用的信息。

       在安防項目實際應用中，利用視頻結構化技術可以從海量的視頻資料庫中查找到具有某個特征（例如衣服顏色、車型車款）的嫌疑目標，并匯總成目標的運動軌跡，大大的降低了人力成本。在社會治安監控有很大的幫助。

       其他還有一些小門類的應用，例如NLP（自然語言處理）、3D視覺、OCR（光學字符識別）等，在安防行業也有一定的應用。