眾所周知，物聯網也叫傳感網，是物物相聯的互聯網，它通過各類傳感器，將互聯網的用戶端延伸和擴展到了各類物體目標上。而物聯網的三大要素是感知、連接和應用，如果將物聯網技術應用于安防行業，形成安防解決方案，即是物聯網安防解決方案。本文將重點從“感知”環節分析物聯網技術與安防行業應用的緊密關聯性。

　　物聯網三大要素中，最核心的是感知，亦即是最前端的傳感器部分。一般概念上，傳感器包括諸如RFID、各類感應探頭、數據采集裝置等；而具備智能視頻分析功能的視頻采集設備，實質上也是一種更直觀和智能的傳感器，它可以通過智能視頻分析技術來感知視頻場景內的目標及其行為。隨著智能視頻分析與自動識別技術的發展，視頻感知將成為最重要的感知技術，成為物聯網信息感知層最重要的技術之一。

　　現有成熟的主要應用包括：

　　檢測、捕捉和識別人臉，感知人的身份；

　　分析運動目標（人和物）的行為，防范周界入侵；

　　感知人的流動，用于客流統計和分析、娛樂場所等公共場合逗留人數預警；

　　感知人或者物的消失、出現，用于財產保全、可疑遺留物識別等。

　　感知和捕捉運動中的車牌，用于非法占用公交車道的車輛車牌捕捉

　　感知人群聚集狀態、駕駛疲勞狀態、煙霧現象等各類信息。

　　除此之外，次聲壓、泛紅外、震動、加速度等各類傳感器技術，都可應用于安防監控應用中，用物聯網的技術解決安防需求，從而推出各類行業的物聯網安防解決方案。

　　智能視頻分析技術的現狀

　　到目前為止，絕大部分對智能視頻分析的理解和應用都還僅限于運動目標檢測(周界入侵防范)，少量應用涉及到目標識別和視頻優化，應用還未得到突破，怎樣的應用才是智能視頻分析技術的市場天地呢？站在物聯網應用的立場上來看這個問題，就很容易得到答案了：智能視頻分析技術能感知的數據和信息，就可以利用它來拓展這個數據和信息的應用方向。

　　我們在前面已經提到，智能視頻分析技術能感知和理解的信息包括人臉(用戶身份)、人和物的行為、人員流動、人和物的消失出現、人群聚集狀態、人體疲勞狀態、煙霧產生和蔓延等。所有需要用到這些信息的應用領域，都有可能成為智能視頻分析的用武之地。

　　智能視頻物聯網的實際應用場合

　　合作型的人臉識別應用

　　合作型人臉識別主要采用嵌入式識別方案，形成典型的物聯網終端形態。

　　人臉識別的應用是一個非常直觀的智能視頻分析技術的應用，它解決了機器眼對人的直觀識別。經過最近幾年的技術積累，合作型人臉識別的技術已經進入到具備實際應用價值的階段。

　　業內通過多年技術研發，特別是多光源識別技術的引入、現場特征模型(LiveFeatureModel)訓練等新技術的應用，已經使人臉識別終端具備了低成本(可與指紋技術成本接近)、高速度(1秒識別)、低誤識拒識等特性，而且擁有直觀、可查證等優勢，應用場合：考勤、門禁、幼兒園接送認證、訪客登記管理、會議簽到等。

　　非合作型的人臉捕捉、人臉對比

　　非合作型的人臉捕捉，由于無法得到被捕捉人的配合，人臉信息精度不高、角度變化大，而導致很難做高精度的人臉識別身份認證。但是在小樣本庫的人臉對比中，還是具有很高的應用價值。

　　非合作型的人臉捕捉，通過前端的智能視頻分析終端，從視頻場景內捕捉出所有的人臉照片，并傳送至后端平臺。后端通過對樣本庫的人臉對比，對比出最接近的人臉資料/資料組，供使用者進行初步身份篩選。

[$page]　　與合作型人臉識別的最大不同在于，前者屬于精確識別，后者屬于非精確的對比，所以應用場所主要是非關鍵身份驗證的場所，起到對使用者一個提示、警示的作用，提醒使用者進行進一步的身份核實。

　　應用場合：店鋪、星級酒店的VIP/黑名單用戶的初步識別與提示；金融場所、機場、碼頭、海關的VIP/黑名單用戶的初步識別與提示等。

　　客流統計、人數統計

　　現有常見的客流統計技術包括紅外感應、重力感應、機械道閘等，但是這些技術只能達到70%左右的準確率，并且應用場所有著諸多限制。

　　現有的嵌入式平臺下通過視頻智能分析技術實現的客流統計終端產品，是一種非常典型的物聯網終端。直接嵌入了攝像頭和智能分析