随着技术的更新，仓库安防不断向"全景化"安防监控的方向发展，强化了对仓库全区域人员、物资、作业、设施设备、环境的监控力度。但在大多数领域，仓库安防仍停留在实时监看、事后取证的地步，安全和效率都还有待提升。
得益于近年来深度学习算法技术的突破，AI技术逐渐向产品化、产业化和工程化发展，不同行业涌现出各类AI产品和解决方案，安防领域由于具有海量视频数据资源池的优势，自然成为AI技术应用的最先着陆地。
AI与安防
算法、算、数据作为AI+安防发展的三大要素，在产品落地上主要体现在视频结构化和生物识别两个方面。
一、视频结构化
1.技术描述
视频结构化即利用计算机视觉和视频监控分析方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，包括目标检测、目标分割提取、目标识别、目标跟踪，以及对监视场景中的目标行为的理解和描述，理解图像内容以及客观场景的含义，从而指导并规划行动。
技术描述
它包含两层内容，一是智能识别，这是智能监控的基础，只有将视频内容(人、车、物)特征属性自动提取出来进行处理，分析和识别目标信息，组成可供计算机和人理解的文本信息，才能进行更深层次的理解。
二是智能分析，基于实时视频和历史视频数据，按照业务需求设定智能分析算法规则，依托不同的智能分析算法模型，支持对视频进行各种快速、高效研判，进而实现对目标的识别跟踪和行为逻辑判断。
目前来看，基本的目标识别分析技术已经比较成熟，以人体为例，只要有一定的视频数据以供训练学习，就可以很容易地识别他是否骑车、衣着特征、性别、年龄段、头发长短、是否背包、戴口罩等，但较复杂的行为理解，由于难以界定特征稳定性，对训练视频素材的丰富性和AI算法的高级性提出了很高的要求，目前实现起来仍有一定困难。
2.应用分析
智能车牌识别：车牌识别技术的应用在仓库中已经比较成熟，物资到货后，通过摄像头对车辆的车牌进行识别，读取车牌号，与后台预约系统进行比对，对通过验证的车辆进行放行。
异常侵入报警：一般，仓库都存在禁止人员进入的重点安防区域，借助视频结构化技术，可在摄像头监控画面中实时标识并预警人员侵入的情况。
异常行为报警：在仓库中，不规范作业行为以及物资设备的不规范存放，都有可能导致人员受伤、物资损坏；在评标基地，工作区域内打电话或评标时间内离开评标现场，都有可能带来廉政风险。因此，基于视频结构化技术的智能视频监控系统的部署就尤为必要，自动识别异常行为，并及时提醒相关管理人员，将危险消灭于萌芽状态。
二、生物识别
1.技术描述
生物识别是指利用人体固有的生理特性和行为特征进行个人身份鉴定。
生物识别分类
在生理特征层面，人脸、指纹、虹膜三种方式是目前较为广泛的生物识别方式，三者的使用使得产品在便捷性、安全性和唯一性上都得到了保证。
在行为特征层面，姿态识别技术是目前研究的热点，它针对个体人物的走路姿势进行识别分析，能够远距离感知，和其他生物特征识别技术相比，它的优势在于非接触性、非侵入性、易于感知、目标物难以隐藏和伪装等。姿态分析还可以轻松区分出个体人物的不同行为模式，例如是行走中、奔跑中、还是携负重物等。
2.应用分析
生物识别技术应用最为广泛的场景就是门禁系统。其中，指纹识别技术已经相当成熟，无论是智能门锁还是智能打卡机都普遍采用了这种技术；而人脸识别则是目前比较流行的一种门禁方式，通行效率和用户体验显著提升，安全性也有保障；虹膜识别最为先进，安全性最高，但部署成本也远高于上述两种技术，建议部署在仓库机房等保密安防级别最高的区域；而姿态识别，则可以用于无接触的门禁识别。
智能安防发展
智能安防还在不停地发展进步中，比如技术架构层面的云边端融合。这里有两层含义：
云-边-端一体化架构
一、云边融合
通过边缘计算将人脸识别、物体识别等应用的计算力分摊至前端，而云端承载第三方提供的专业性服务，以及更加复杂的运算，比如对模型的优化、算法迭代等，从而解决由于数据量暴涨给传输和云端处理带来的压力。
二、端边集成
安防领域大部分业务应用场景对端侧的响应速度都有很高的要求，显然全部数据传输至云端处理，将造成较长的时延性，因此，安防企业在设计AI产品架构系统方案时，一般会采用集中的前端部署边缘计算，但纯粹的前端无法完全解决数据计算问题，需要借助边域的算力共同承担云端算力，这意味着，端和边必须先集成，形成整体的边缘智能计算，然后再和云端计算相结合，构建一体化的云边端架构。
技术融合是目前安防行业智能化发展的另一大趋势。除了AI技术之外，其他技术的发展成熟同样带动了智能安防的发展。5G的落地和成熟，可以提供至少十倍于4G的峰值速率、毫秒级的传输时延和千亿级的连接能力，让安防的终端设备，可以突破地理位置和时空环境的限制，实现视频的全部覆盖。另外，安防巡检机器人更是技术融合在安防领域的集中体现。
当前安防行业已经呈现"无AI,不安防"的新趋势，安防的智能普及，并非过度展望，而是技术的推动和实际需求的助力。
