安防是指做好準備和保護，以應付攻擊或者避免受害，從而使被保護對象處於沒有危險、不受侵害、不出現事故的安全狀態。
近年來，AI＋安防漸成主流。AI＋安防是指依賴先進的AI演算法和強大的算力，對各類視頻數據進行智能化分析，精確鑒別人群聚集、人員摔倒、非法越界等多類型場景，具備毫秒級告警能力，在減少人力成本的同時，更能提升安防問題的處理速度及效率。
AI識別分析流程
計算機圖像識別的過程通常與人腦圖像識別的過程一致，主要包括四個步驟：
獲取信息。主要是指將聲音和光等信息通過感測器向電信號轉換，也就是對識別對象的基本信息進行獲取，並將其向計算機可識別的信息轉換。
信息預處理。主要是指採用去噪、變換及平滑等操作對圖像進行處理，基於此使圖像的重要特點提高。
抽取及選擇特徵。主要是指在模式識別中，抽取及選擇圖像特徵，概括而言就是識別圖像具有種類多樣的特點，如採用一定方式分離，就要識別圖像的特徵，獲取特徵也被稱為特徵抽取。
設計分類器及分類決策。其中設計分類器就是根據訓練對識別規則進行制定，基於此識別規則能夠得到特徵的主要種類，進而使圖像識別的不斷提高辨識率，此後再通過識別特殊特徵，最終實現對圖像的評價和確認。
安防識別類型
人群聚集識別
基於深度學習和計算機視覺技術，可以實時統計監控視頻中的經過人數及擁擠情況。也可以針對人員密集場所的監管需求，構建群體聚集分析模型，智能判斷出某區域是否有擁擠堵塞、異常聚集等行為。
人員摔倒識別
基於大量人體動作數據訓練，配合攝像頭及視覺分析技術，當有人員不慎摔倒、被人打倒、病發摔倒等情況，都可以有效識別出來，及時採取安全措施，防止意外風險。
人員鬥毆識別
通過構建行為運動分析模型和行人姿態分析模型，智能分析判斷出行人是否有快速運動、打架鬥毆異常個體和群體行為，及時向後台發出預警信息。
安全帽穿戴識別
在工地管理應用中，對作業人員安全帽佩戴情況實時分析識別，並進行檢測和報警，靈活適應工地多場景應用，保障工地施工人員安全，降低事故風險。
區域入侵識別
針對危險區域可劃定警戒範圍，當有人員進入時將發出告警，並聯動音柱進行語音提示，輕鬆做到主動防禦，將目標「拒之線外」，實現全天候智能值守。
賽達科技利用先進的AI+安防智能分析系統，對人群聚集、打架鬥毆事件的發生提前做出預警，第一時間觸發告警，最大限制地防止惡性事件的發生，從而為人員生命安全提供充分可靠的保障。
