自從道路視頻監控系統興起之后，目前城市視頻監控建設即將進入擴張與結構改變的階段，在這種需求變革下，安防監控系統將需要更多元化與人工智能化的整體解決方案。現代化的公共安全已不再僅止于無限的擴充影像監控覆蓋密度、廣度以及追求超高清解晰度，而是透過這些人工智能化的手段與工具，讓安防時代更進一步，轉向注重數據采集、應用和管理的人工智能化AI安防時代。
　　

  面對這樣的挑戰，AI安防監控使用者如何能在大量增加的數據中，利用既有的人工智能技術快速獲取有價值的資料，便成為當前最重要的話題。以下簡述幾種與AI安防監控結合的AI人工智能技術：
        1、人工智能的模式識別技術
　     通常在監控系統收集的影像數據資料中，資料本身并不具價值，必須再經過深度挖掘、分析資料中影像呈現的數據模式，才會產生出真正有用的價值。未來是大數據的時代，數據資料的模式識別將備受重視。
        2、人工智能的深度學習技術
       此為AI人工智能機器深度學習研究中的新領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的行為思考機制來解釋數據資料，例如影像內容、聲音和資料本身。未來要讓AI人工智能的機器深度學習能夠大行其道，數據資料本身將是最主要的關鍵因素，而影像監控資料占大數據總量的60%以上，也就是說，影像監控領域有70%以上的數據資料分析是用來進行影像識別。目前這種AI機器深度學習在AI安防產業的諸多領域都取得了很大進步，包括：行人檢測、車輛檢測、非移動車輛檢測等，其識別準確率甚至超過人類的眼睛判斷。
      3、 AI人工智能的前端識別技術
      AI安防監控智能化，系統就需有基于AI人工智能相關的「影像識別」運算技術，才能夠開發出一系列的智能化監控應用設備，因此前端識別技術也就成了AI人工智能的第三個本質技術。
      在AI人工智能分析市場的創新推動下，人們挖掘影像監控中有價值的數據資訊，并不僅只是局限于當前人、事、物的基本資訊而已，同時也需依靠廠商強大的研發能力，可以不斷對AI安防大數據采集的關鍵資訊進行有效補充，不但為最終的大數據平臺帶來更具附加價值的資料，也為深度的AI人工智能在AI安防產業數據應用下，提供源源不絕的產品發展動力。
      1、更智能的AI應用
分布式結構可以包含云計算和邊緣計算。它將人工智能(AI)算法從云端擴展到本地視頻錄像機和服務器，并進一步擴展到安全攝像機等邊緣設備。三層架構都支持構建一類新的AI驅動應用目標，甚至更智能，更快速。云端攝像機視頻分析和深度學習功能的結合可以改善視頻分析。攝像機可以配備基本的視頻分析，它們與云基礎設施相連，可提供額外的深度學習算法。這些攝像機提供計算機視覺預處理，而大量詳細的分析則可以在云端神經網絡中處理。
      2、從邊緣到云端的數據分布
      云計算允許具有各種計算功能的用戶在私有云或位于數據中心的第三方服務器上存儲和處理數據。然而，隨著計算業務變得越來越頻繁和復雜，對數據處理性能的需求甚至更高。在數據傳輸到云端的過程中，云計算消耗了巨大的網絡資源和時間，這些都導致網絡擁塞和低可靠性。
      3、云端增加了AI功能
      云端提供了AI和深度學習應用所需的額外數據計算功能。
      4、邊緣系統的優勢
      深度學習和神經網絡計算無處不在。它們現在已經在本地計算機，嵌入邊緣設備的系統中，甚至云端廣泛使用。

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