随着GPU和其他硬件设备的发展以及与人工智能有关的软件算法的成熟，人工智能已逐渐在各个领域得到大规模应用，并且安全行业对实时性和准确性提出了很高的要求，并且人工智能+安全性已经出现。随着诸如深度学习和大数据之类的技术的不断突破，“人工智能+”技术日趋成熟。已成为我国经济增长的新引擎。人工智能的工业化是“ AI +垂直产业”中的一场革命。安全行业的海量数据以及事件发生前的预防，事件响应和事件后的跟进要求与人工智能培训和技术逻辑的要求完全一致。它是人工智能*的理想着陆行业之一。 “ AI +安全性”；从概念的普及和技术竞争到产品，情景，实战应用和生态建设的阶段。根据“十三五”，由中国安全协会发布的《中国安全行业发展规划（2016-2020年）》，在“十三五”期间，安防行业将实现规模，自动化，智能化转型升级，到2020年，行业规模将达到安全企业收入约8000亿元，年均增长10％以上。 AI +安全使用技术1.视频结构技术。第一种是目标检测-从视频中提取前景目标，然后识别前景目标是有效目标（例如：人，车辆，面部等）还是无效目标（例如：叶子），阴影，灯等）。在目标检测过程中，主要应用运动目标检测，面部检测和车辆检测等技术。第二个是目标跟踪-实现对场景中特定目标的连续跟踪，并从整个跟踪过程中获取高质量的图片作为目标的快照。在目标跟踪过程中，它主要应用于多目标跟踪，目标融合和目标评分技术。第三是目标属性提取-在检测到的目标图像中识别目标属性，并判断目标的视觉特征属性，例如目标对象的性别，年龄，着装，车辆目标模型，颜色和其他属性。目标属性提取过程主要基于深度学习网络结构的特征提取和分类技术。 2.大数据技术大数据技术为人工智能提供了强大的分布式计算功能和知识库管理功能，是对人工智能分析和预测以及自我完善的重要支持。其一是海量数据管理用于收集和存储人工智能应用中涉及的全方位数据资源，并基于时间轴积累数据，从而可以在时间维度上反映出事物的规律。同时，人工智能应用程序长期积累的庞大知识库也需要依靠该系统进行管理和访问。第二是大规模分布式计算使人工智能具有强大的计算能力，可以同时分析大量数据，进行特征匹配和模型仿真，并为许多用户提供个性化服务。第三是数据挖掘是人工智能真正价值的核心。它使用机器学习算法自动执行各种分析和计算，探索数据资源中的规律和异常点，并帮助用户更快，更准确地找到有效资源，并进行风险预测和评估。 AI +安全情景应用程序1.公共安全行业情景应用程序公共安全行业用户的迫切需求是从大量视频信息中找到犯罪嫌疑人的线索。前端摄像头具有内置的人工智能芯片，该芯片可以实时分析视频内容，检测移动物体，识别人员和汽车属性信息，并将其传输到后端人工智能中央数据库，以通过以下方式进行存储：网络，然后使用强大的计算和智能分析功能。实时分析犯罪嫌疑人的信息可以节省宝贵的时间来调查案件。它强大的交互能力真正成为了案件处理人员的专家助手。 2.在运输领域中应用运输行业方案。使用人工智能技术，它可以分析您的