它包含兩層內容：

一是智能識別，這是智能監(jiān)控的基礎，只有將視頻內容特征屬性自動提取出來進行處理，分析和識別目標信息，組成可供計算機和人理解的文本信息，才能進行更深層次的理解。

二是智能分析，基于實時視頻和歷史視頻數(shù)據(jù)，按照業(yè)務需求設定智能分析算法規(guī)則，依托不同的智能分析算法模型，支持對視頻進行各種快速、高效研判，進而實現(xiàn)對目標的識別跟蹤和行為邏輯判斷。

目前來看，基本的目標識別分析技術已經(jīng)比較成熟，以人體為例，只要有一定的視頻數(shù)據(jù)以供訓練學習，就可以很容易地識別他是否騎車、衣著特征、性別、年齡段、頭發(fā)長短、是否背包、戴口罩等，但較復雜的行為理解，由于難以界定特征穩(wěn)定性，對訓練視頻素材的豐富性和AI算法的高級性提出了很高的要求，目前實現(xiàn)起來仍有一定困難。

異常侵入報警：一般，倉庫都存在禁止人員進入的重點安防區(qū)域，借助視頻結構化技術，可在攝像頭監(jiān)控畫面中實時標識并預警人員侵入的情況。

異常行為報警：在倉庫中，不規(guī)范作業(yè)行為以及物資設備的不規(guī)范存放，都有可能導致人員受傷、物資損壞；在評標基地，工作區(qū)域內打電話或評標時間內離開評標現(xiàn)場，都有可能帶來風險。因此，基于視頻結構化技術的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的部署就尤為必要，自動識別異常行為，并及時提醒相關管理人員，將危險消滅于萌芽狀態(tài)。

安防領域大部分業(yè)務應用場景對端側的響應速度都有很高的要求，顯然全部數(shù)據(jù)傳輸至云端處理，將造成較長的時延性，因此，安防企業(yè)在設計AI產(chǎn)品架構系統(tǒng)方案時，一般會采用集中的前端部署邊緣計算，但純粹的前端無法完全解決數(shù)據(jù)計算問題，需要借助邊域的算力共同承擔云端算力，這意味著，端和邊必須先集成，形成整體的邊緣智能計算，然后再和云端計算相結合，構建一體化的云邊端架構。

技術融合是目前安防行業(yè)智能化發(fā)展的另一大趨勢。除了AI技術之外，其他技術的發(fā)展成熟同樣帶動了智能安防的發(fā)展。5G的落地和成熟，可以提供至少十倍于4G的峰值速率、毫秒級的傳輸時延和千億級的連接能力，讓安防的終端設備，可以突破地理位置和時空環(huán)境的限制，實現(xiàn)視頻的全部覆蓋。另外，安防巡檢機器人更是技術融合在安防領域的集中體現(xiàn)

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