2019年01月04日 | “视觉”安防哪家强？看“大佬”“萌新”如何布局（上）

2019-01-04 来源：方象知产研究院

2018年11月6日，人工智能安防初创企业澎思科技宣布，已于今年6月完成数千万人民币的天使轮融资，由洪泰资金领投。澎思科技是一家专注于“计算机视觉＋安防”领域的高新技术企业，人工智能落地应用是公司发展的重要方向。

近几年来，以“计算机视觉＋安防”为主营业务的创新企业，吸金屡创新高。方象知产研究院以本次融资事件为切入点，对该领域进行深入研究，并分两篇文章分享研究成果。

本篇重点从企业和产品角度出发，梳理行业现状、趋势和特点，关注计算机视觉技术在安防领域的落地情况；下篇将重点对龙头企业的核心技术价值进行分析，探讨技术发展态势及未来投资空间。

领域分析

■ “计算机视觉＋安防”——传统企业的战略拓展方向，新兴企业的技术落地场景

什么是“计算机视觉＋安防”？莫非是指在千万个探头中，仅仅凭模糊的背影，就能大海捞针找到嫌疑人吗？这，只是其中一部分，它包括计算机视觉技术在公共场所安保、身份认证、车辆识别等众多领域的应用。

计算机视觉技术是介入安防领域的最重要的人工智能技术之一，这主要源于安防本身的两大特征：一是以视频技术为核心的安防行业，本身就有海量数据来源，可以充分满足图像识别算法模型对数据的需求；二是安防领域的核心业务（事前布控、事中响应、事后追查）与人工智能的技术特点相吻合。

因此，传统安防巨头把计算机视觉技术落地作为新的发展方向，众多创业公司也把这项技术在安防领域广泛运用作为目标。目前这项技术的运用，主要涉及视频数据结构化存储、动静态人脸识别、车辆识别、人体识别及文字识别等（见图1）。

图1：“计算机视觉＋安防”领域主要技术及应用方向

来源：方象知产研究院

在公共场所中，“计算机视觉＋安防”可以实现安防布控，通过“经过即识别”的方式，更加高效地对人脸进行抓取识别；利用人流量监控系统，对指定区域进行安全疏散及引导，防止意外事件的发生；通过动静态人脸识别及搜索，跟踪特定目标的行为轨迹等。

在校园、社区、楼宇等特定场所中，可以对人员进行统一管理，保障安全的同时提升管理效率，降低成本消耗；针对监狱、矿井等场所，利用行为识别分析等技术，进行危险行为监控，防止意外发生。在身份识别场景中，不仅可以用于门禁等系统，在金融领域中，利用人体检测、人证合一等防止恶意冒充等，保障用户资产安全。

图2：“计算机视觉＋安防”的应用领域分析

来源：方象知产研究院

企业介绍

目前进军“计算机视觉＋安防”领域的企业可分为三类：传统安防巨头、创企龙头及潜力创企。方象知产研究院将对这些企业的基本情况、主要技术及其落地应用情况、未来发展趋势等方面做简要梳理。

1．传统安防巨头依托深厚行业基础和渠道资源，以高性能安防设备为基础，推出特定场所的视觉安防总体解决方案并快速落地应用。

1． 2017年A＆S“全球安防50强”排名暨调查报告

2．创企龙头发挥人工智能创投浪潮中获得的资金支持优势，迅速研发掌握核心技术，并在特定场景应用中取得显著成绩。

3．部分潜力创企选取了一些特别细分的方向作为技术突破点，研发特色产品发展前景可观。

方象分析

从企业分析中可以看出，无论是传统安防巨头还是创新企业，纷纷进入“计算机视觉＋安防”领域。那么，如何在这片红海中寻找到盈利空间呢？

方象知产研究院认为，创新企业或投资人从某一特定细分的专业技术或者数据存储应用方面入手，也许是个不错的角度和选择。

■ 投资应专注细分领域

目前海康威视、大华科技等传统安防企业基于行业积累，在视频监控及整体安防部署已经形成一套比较完整的系统；领先的创业公司，则凭借高性能算法优势，与各地公安、银行等合作部署落地。

方象知产研究院认为，对于科技创企和投资人来说，从特定细分的应用领域、专用技术、专业化公司入手，可能不失为立足该领域的一个可行角度。

比如深醒科技，在安防落地应用中独辟蹊径，选择针对人脸遮挡或在环境黑暗（或强光）这些特殊情况下，提高对人脸识别的精度研究，由此覆盖更多特殊情况，有望在公安等领域得到长足应用。这种在常规领域被传统巨头或行业创业独角兽企业瓜分情况下，新进企业采取深耕某一特定狭小细分领域的做法，已经成为行业发展到一定阶段呈现的重要特点。

■ 数据存储应用等值得关注

“计算机视觉＋安防”的领域发展不单单需要技术算法的性能提升，相应的分布式数据存储等支撑技术也十分值得企业和资本关注。

随着城市大脑、平安城市建设推进，视频监控网点部署增加，视频和卡口产生了海量数据。数据结构化存储，通过对关键信息提取，实现PB级视频数据存放，为事后追查提供方便，保证了破案效率。

数据碰撞技术则广泛用于信息研判领域，通过已有的信息与数据库进行比对，防止嫌疑人进行身份洗白，为警方破案提供有效技术支撑。这些支撑技术，也值得企业和资本关注。（待续）

计算机视觉安防

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