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       从大的维度来说，AI在安防行业的应用方向主要有四个：生物识别、物体识别、视频结构化和其他小类。

       生物识别技术是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。生物识别技术比传统的身份鉴定方法更具安全、保密和方便性。

       目前在安防行业常用的生物识别手段有：指纹识别、人脸识别、掌静脉识别、虹膜识别、形体识别、声纹识别、步态识别等。

       物体识别类似于生物识别，只不过识别的对象由人变成了其他目标物体，是计算机视频图像识别技术在对象识别中的一种应用。

       目前安防行业中的物体识别应用最广泛的识别对象是车，例如车牌识别、车型识别、车颜色识别等。

       这种识别技术能够将运动中的汽车从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、车型、颜色等信息。

       视频结构化是指根据视频画面中呈现出的人、车、物、颜色、数字及其他属性特征，建立视频大数据结构化平台，视频被结构化后，存入相应的结构化数据仓库，存储的容量极大降低。简单来说就是给视频中的对象标记上各种标签，能从视频数据中快速提取有用的信息。

       在安防项目实际应用中，利用视频结构化技术可以从海量的视频资料库中查找到具有某个特征（例如衣服颜色、车型车款）的嫌疑目标，并汇总成目标的运动轨迹，大大的降低了人力成本。在社会治安监控有很大的帮助。

       其他还有一些小门类的应用，例如NLP（自然语言处理）、3D视觉、OCR（光学字符识别）等，在安防行业也有一定的应用。