尽管视频分析和视图数据的应用已有多年，但其在安防领域的落地尚未触及天花板。按照城市公共安全视频监控体系的划分进行分析，当前人工智能在人脸卡口、车辆卡口的应用相对比较充分，已经能够做到实时解析，但还存在人脸、脸车不完全关联等痛点，对于异常与违法违规事件的及时发现与后续处理造成一定阻碍。

　　在覆盖面最广的城市治安监控网络方面，由于针对弱特征、不同姿势的算法难度更大，且按需对视频流进行小规模解析的利用成本较高，目前治安摄像机大多只具备单纯的记录功能，仅有少量人体、车体、车牌、人脸等信息被查看解析，海量沉睡数据产生，对于视频分析和视图数据的应用需求较大。

　　整体上来看，公共安全领域的视图应用面临着点线面"割裂"的难点：传统视频监控体系采用烟囱式模式建设，彼此间不互相通，即使各模块均达到一定水平的智能化，对于实战指挥的辅助作用仍然有限。

　　此外，视频点位规划不科学、视频管理不智能、视频要素与已部署的智能化手段利用不充分、侦查破案所需人工查看的视频量仍然较大等，也是安防视图智能化应用现有的问题，机器视觉技术作为人工智能的重要分支可施展拳脚的空间巨大。

　　--摘自《中国安防》杂志2021年1-2月合刊