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　　中國安防展覽網訊 走過三十些許年頭的中國安防產業，其技術一直都在演進。從新世紀的2002年開始的數字化潮流，到2005年網絡架構，再到2010年厚積薄發的高清風暴，我們很清晰看到，中國安防，正在謀變中。據IMS研究報告2012年中國安防智能化市場突破20億元，中國安防市場逐漸走向高清化、智能化、數字化。
　　
　　2012中國安防市場突破20億
　　
　　據IMS研究報告2012年中國安防智能化市場突破20億元，其行業應用范圍主要集中在從市場，如軍隊、政府、司法、金融、交通、核電站、機場與港口等，再到工業設施、教育、醫療等中端市場，已經滲透到居民小區、零售店鋪、倉庫管理、物流等民用市場。可以說中國智能安防市場應用百花齊放。那么，中國的智能安防市場有多大，智能安防發展狀況如何？
　　
　　中國智能安防市場有多大
　　
　　在當下，中國安防行業談及多的話題是“如何高清化”。其實，視頻監控從模擬到數字，再到網絡、高清、一直在解決二個問題：“實時監控”和“記錄存儲”。如何由被動方式轉為主動的實時準確監控，如何在海量視頻數據中快速搜索到想要找的視頻資源，這時，人們將目光關注到智能化領域。因此，下一個安防爆發點必將是智能化應用，未來，或許智能化將是安防系統的“標配”。
　　
　　目前，安防視頻監控系統建設總體仍處于粗放型的規模擴張階段，作為建設主體單位，安防用戶更多關注的仍然是“監控覆蓋率”，對事前預警重視程度還不夠，智能視頻分析應用方向的研發經費投入也明顯不足。安防智能視頻分析產品開發缺乏有效機制，一方面，大部分安防用戶沒有認真梳理應用需求，另一方面，企業產品研發部門缺乏對安防行業的深入理解，導致智能視頻分析產品功能千遍一律，缺乏針對性。同時大部分系統集成商沒有充分發揮產品研發與用戶之間的橋梁作用，有的集成商甚至夸大智能視頻分析產品功能，嚴重損傷了智能視頻分析產品的市場形象。
　　
　　另外，從市場監管角度來看，由于缺乏標準認證體系，導致用戶對產品性能無法有效度量、把控，嚴重影響用戶對安防智能視頻分析應用的信心。后，智能視頻分析產品價格昂貴，無法親民。一套智能視頻分析系統融合多種模式，要檢測出多種行為必須在內部建立不同的算法，需要有專門的科研人員進行算法軟件編制，而在安裝過程中需要由專業的技術人員進行調試，以致成本過高。在2007年智能視頻曾創下一路36萬人民幣的記錄，雖然目前價格已有所下降，但還沒有達到大規模破冰，一路價格仍在幾萬人民幣左右，且根據功能的不同應用，價格差距頗大。
　　
　　中國安防智能化現狀
　　
　　1、智能安防叫好不叫座：理想豐滿，現實骨感
　　
　　雖然是市場上“寵愛”的技術，但智能視頻分析技術在中國的應用并非一帆風順。一些專業的IVS研究廠家，像美國的ObjectVideo、Vidient;以色列的NICE，Mate，IOImage;澳大利亞的IOmniscient等。這些廠家都相繼進入中國市場，一度造成外國廠商獨占國內智能視頻分析市場的局面。而終究因其技術與中國國情的差異性，無法真正滲透中國市場。而國內的一些智能視頻分析廠家多數能夠識別的行為特征僅局限于一些特定的場合。如目標跟蹤、越界、計數、目標丟失、物體等，主要應用于像看守所、監獄、博物館、倉庫、廠區、地鐵站等相對固定的應用場景，而在針對社會層面的監控環境中，因監控場景的復雜和多變性導致監控的穩定性大打折扣，而以報警事件準確性為評價標準的智能監控產品也因此而突顯了其應用局限性。
　　
　　智能視頻分析技術處于“叫好不叫座”的尷尬境地，那如果我們探究安防智能化規模化應用的拐點在哪?應該說，除了之前分析的本身技術具有的先天性優勢之外，還需要解決以下瓶頸問題，或許，聚沙成塔，安防智能化的大爆發指日可待。
　　
　　2、技術難能滿足應用需求
　　
　　目前來看，雖然近年智能視頻技術迅速發展，應用范圍也在不斷擴展，市場上已經有了網絡監控的各種產品，如網絡攝像機、網絡矩陣等，但由于這些系統的質量還有待提高，圖像看起來有明顯的延遲、跳動、不夠清晰等缺陷，由于硬件本身性能不夠穩定，易出現死機、重啟、誤漏報等問題。而智能視頻分析本身算法的局限，在理想環境下才可實現其全部功能，所以在實際應用中，只能初步實現較簡單的功能。
　　
　　無法完全消除誤報的影響
　　
　　例如，運動目標識別中的背景建模技術，在控制漏報數量的同時，還不能完全的刪除誤報。在以目標識別為技術基礎的周界防范產品中，誤報的數量一直是反映該產品優劣的一大指標。而誤報的數量是由背景模型與實際使用情況之間的差距造成的。模型的適應能力越強，造成的誤報越少，背后要求的技術也越高。影響背景模型建立的因數很多。
　　
　　又例如，空曠的柏油馬路和邊上有樹木的圍墻，6m高的攝像機與2m高的攝像機所拍攝的畫面就需要不同的背景模型，白天和黑夜的狀態需要的模型也不同。目前，行業中還沒有開發出一種可以涵蓋所有使用情況的背景模型來，也無法完全的解決隨機事件的影響，如在黑夜環境下車燈造成的誤報;其次，不具備行為的判斷能力。例如，周界防范，機器中行為分析的區域入侵功能能夠發現活動目標，并可以在這些活動目標中利用技術手段把用戶希望的目標（例如人體）提取出來。但是再進一步，這個闖入者的動機是什么，是偶爾路過，還是故意闖入，是否有意的往警戒區域內探望，這些都無法靠機器來識別;
　　
　　特征識別技術對畫面要求高
　　
　　對于基于特征識別的分析技術，對于圖像的要求比較高。除了畫面本身清晰度外，也需要清楚的展示目標物體的特征，目前計算機的識別能力大大低于人類對物體特征的識別能力，不同的光照條件和拍攝角度，都將改變計算機所看到的特征;后，CPU的處理能力仍然是瓶頸。要滿足實際復雜的應用環境就需要越加復雜的算法，隨之帶來了巨大的計算量，目前DSP芯片的能力有限，已經不能滿足某些復雜算法的需要。因此，難以開發相應功能的嵌入式產品，這也增加了很多產品的施工難度與實際推廣的阻力。