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摘要：随着安防系统高清化和监控规模的增大带来的数据量在爆炸式增长，迫切需要新的智能化技术进行视频实时分析，精准提炼和深度挖掘、探测异常信息，进行风险预测，将被动防御变为主动预防。本文重点探讨了以视频为核心的物联网、大数据、云技术、AI人工智能等技术在智能化弱电安防系统的信息采集、网络传输、综合管理平台的融合运用。
关键词：智能化，安防，云技术，人工智能
1弱电安防技术的发展
安防行业依据监控技术的发展经历了3个阶段。
1.1模拟安防阶段
解决了图像从无到有，看得见的问题。但图像质量较差，不利于检索分析。
1.2网络安防阶段
以计算机网络技术TCP/IP技术架构的高清安防系统，提高了图像质量，解决了看得清的问题。但各子系统通常独立建设，联动性差，系统智能化水平低，被动响应。
1.3智能化弱电安防阶段
智能化弱电安防的技术门槛有了极大程度的提高，系统的复杂性和技术性都呈指数级增长。物联网、大数据、云计算、深度学习、人工智能应用等技术，是安防智能化发展的关键技术。安防智能化的建设需要的专业知识面非常广，并且要求有相当的整合能力，但安防行业的智能化应用一直没有达到预期。
2智能化弱电安防系统的构建
以视频为核心的物联网、大数据、云计算、人工智能及深度学习技术等的融合运用是智能化弱电安防系统的技术特征。在未来万物互联的时代，以获取到的视频为核心（这是安防的核心基础），结合其它安防协同子系统采集数据为信息源形成大数据基础，通过云计算的处理和分析而产生的信息为支撑，以AI人工智能和深度学习，以实现对信息的精准提炼和深度挖掘，进而转化为实际应用，最终将实现人类在安防领域的智慧应用。
在智能化安防系统设计中，着重于从全网智能化的角度去理解和构建智能化安防系统的技术架构，主要分三层：信息采集层、网络传输层、平台应用层。智能化弱电安防系统的目标是打造从底层的信息采集层、中层的网络传输层、上层的综合管理平台层全网智能化。
2.1信息采集层
信息采集层也叫感知层，是物联网技术在弱电安防中的具体体现。在网络化时代，在智能化安防的思维下，在云架构体系下，可以加入其它所有各类传感和探测技术获取到的各类数据，如温度、湿度、烟尘、空气污染状况、气体浓度、压力等信息。用万物互联的技术把多种信息收集、连接进来，纳入安防系统在信息采集层面的信息来源。
采集层智能化主要体现在，通过对防区内人、车、财、物的位置、流向、状态、以及环境参数和信息等前端传感器快速精准感知，实现数据信息的标准化、集中化采集，通过智能分析的前置，进行实时行为分析（入侵检测、绊线检测、遗留检测、移走检测、徘徊检测等），让用户能够快速感知，及时布控。让传统安防实现从被动安防向主动防控的转化，对防区内的各类突发事件进行全方位的监测、预警、判断、决策、调度和处置，从而真正实现物联网在安防业的普及应用。
2.2网络传输层
传输层建立基于光纤和TCP/IP开放式网络架构技术的弱电安防信息网络，这是智能化安防的重要基础要求。视频源高清全覆盖是安防系统可视化管理的核心。IP数字技术在弱电安防系统中的应用，可以实现安防系统与单位其它各系统的大联网和大融合，这也是物联网和云技术及智能技术在安防应用上能够落地的基本条件。
2.3平台应用层
平台应用层功能主要分为两大子层面：①基础应用层，涉及功能的计算、通信和存储服务，通过对各类数据、图片、图像、告警等信息的汇聚整合，建立集中存储、相互关联的业务数据供业务层调用和支配。②业务应用层，处于整个智能化安防系统的顶端。集中了用户的众多具体业务应用，实现具体应用方案的业务逻辑组合与数据呈现。
综合管理平台将防区安防弱电系统中的各个子系统进行标准化、模块化融合，统一云端化管理，包括视频监控子系统、一卡通子系统、门禁子系统、信息发布子系统、广播子系统、能源管理子系统、视频会议子系统、报警、消防等等或者专业应用系统的其他子系统（如考勤系统、图像智能分析系统等）完成充分的整合。进行综合接入并且融合各个子系统数据，实现大平台化管理，真正将报警视频联动、可视化数据管理等多种视频智能联动应用进行融合，进而实现全方位的可视化管理需求，提高防区安防工作效率。
云计算和大数据的发展为人工智能发展提供技术支撑和基础原料，是人工智能突破性进步的核心所在。人工智能的进步反过来给云计算和大数据提供变革的推手。云技术从安防应用角度来说，主要涉及云存储和云计算，即云量的存储空间和海量数据的计算分析。云存储解决了安防行业从标清到高清转化所需要的巨大的存储需求，云计算强大的计算能力和分析能力实现对海量数据和信息的关联和转化进行深入分析。云技术的出现，很好的解决了上述存储难、分析难两大问题。
3智能化弱电安防重要技术
3.1云技术
3.1.1安防云存储。云存储具有高效率、高可靠和易扩展的特性，更好的满足未来企业防区对存储系统的需求。云存储主要核心技术包括虚拟化技术、数据安全存储和保护技术，智能分布式视频数据筛选、分析和计算等技术，其中智能数据筛选和分析技术是云存储高效容量管理的发展趋势。
安防云存储为安防系统提供大容量，高性能，高可靠性的统一存储服务，通过采用基于业务级或者更深的数据级的分布存储技术，实现存储系统快捷的横向扩展能力和高并发数据吞吐性能，满足日益增长的高清视频图像存储以及并发调用的要求。数据分析处理领域目前则集中于海量结构化数据的分析处理，记录的快速查询以及数据综合分析业务。
3.1.2安防云计算。安防是典型的大数据、云计算应用场景。监控系统随时都会产生海量的视频数据，而且是呈几何级增长。整个安防平台呈现出数据量超大、数据类型多样、数据处理逻辑复杂、数据清洗、数据共享、数据挖掘难度高等处理难题。需要对海量图片和视频文件进行安全有效高性能并行计算、智能化的数据分析挖掘的强烈需求，这些都与云计算大数据的特性非常吻合。
云计算属于一种以数据为中心的超级计算方式，其技术特点是将数据计算、数据存储、数据应用以及相关的软硬件资源虚拟化、集群化后进行并行计算，再将结果反馈给用户。涉及到主要的技术如大规模混合运算技术、统一的资源管理技术、复杂事件处理技术、海量视频检索技术，还包括人脸检测技术、负载自动均衡技术、高速并发访问技术、高可靠性保证技术等。
3.2人工智能技术
有了安防系统云存储的海量数据，我们还需要构建提取能力和分析能力，能快速、精准的从海量的数据中找到目标数据。这就涉及到在云计算技术下的AI人工智能分析，云计算简化安防大数据分析的困难，助力智能分析和快速响应速度和准确性。
智能视频分析方案是基于计算机视频内容识别和AI人工智能技术，充分融合了大数据、云计算和AI人工智能技术。视频智能分析结合多系统无缝集成联动，变被动防御为主动防御。
4结论
目前智能化产品及相关技术已经在机场、码头、园区及平安城市等领域取得了实际的应用，并将随着意技术的不断成熟而得到更广泛和深入的应用。
安防还需要更多的新的技术，同时新技术需要融合使用。所以安防人要从全网络化角度，以智能化思维，以视频为核心的物联网、大数据、云计算、人工智能及深度学习技术等的融合运用。用万物互联采集的大数据为基础，通过云计算的处理和分析而产生的信息为支撑，以AI人工智能和深度学习，以实现对信息的精准提炼和深度挖掘，进而转化为实际应用，最终将实现人类在安防领域的智慧应用。
参考文献
[1]卫娟娟.建筑弱电智能化安装施工分析[J].建筑技术开发，2019，46（08）：58-59.