安防是指做好准备和保护，以应付攻击或者避免受害，从而使被保护对象处于没有危险、不受侵害、不出现事故的安全状态。
近年来，AI＋安防渐成主流。AI＋安防是指依赖先进的AI算法和强大的算力，对各类视频数据进行智能化分析，精确鉴别人群聚集、人员摔倒、非法越界等多类型场景，具备毫秒级告警能力，在减少人力成本的同时，更能提升安防问题的处理速度及效率。
AI识别分析流程
计算机图像识别的过程通常与人脑图像识别的过程一致，主要包括四个步骤：
获取信息。主要是指将声音和光等信息通过传感器向电信号转换，也就是对识别对象的基本信息进行获取，并将其向计算机可识别的信息转换。
信息预处理。主要是指采用去噪、变换及平滑等操作对图像进行处理，基于此使图像的重要特点提高。
抽取及选择特征。主要是指在模式识别中，抽取及选择图像特征，概括而言就是识别图像具有种类多样的特点，如采用一定方式分离，就要识别图像的特征，获取特征也被称为特征抽取。
设计分类器及分类决策。其中设计分类器就是根据训练对识别规则进行制定，基于此识别规则能够得到特征的主要种类，进而使图像识别的不断提高辨识率，此后再通过识别特殊特征，最终实现对图像的评价和确认。
安防识别类型
人群聚集识别
基于深度学习和计算机视觉技术，可以实时统计监控视频中的经过人数及拥挤情况。也可以针对人员密集场所的监管需求，构建群体聚集分析模型，智能判断出某区域是否有拥挤堵塞、异常聚集等行为。
人员摔倒识别
基于大量人体动作数据训练，配合摄像头及视觉分析技术，当有人员不慎摔倒、被人打倒、病发摔倒等情况，都可以有效识别出来，及时采取安全措施，防止意外风险。
人员斗殴识别
通过构建行为运动分析模型和行人姿态分析模型，智能分析判断出行人是否有快速运动、打架斗殴异常个体和群体行为，及时向后台发出预警信息。
安全帽穿戴识别
在工地管理应用中，对作业人员安全帽佩戴情况实时分析识别，并进行检测和报警，灵活适应工地多场景应用，保障工地施工人员安全，降低事故风险。
区域入侵识别
针对危险区域可划定警戒范围，当有人员进入时将发出告警，并联动音柱进行语音提示，轻松做到主动防御，将目标“拒之线外”，实现全天候智能值守。
赛达科技利用先进的AI+安防智能分析系统，对人群聚集、打架斗殴事件的发生提前做出预警，第一时间触发告警，最大限制地防止恶性事件的发生，从而为人员生命安全提供充分可靠的保障。
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