物联网4万亿投资 安防市场的“香馍馍”

　　非合作型的人脸捕捉、人脸对比

　　非合作型的人脸捕捉，由于无法得到被捕捉人的配合，人脸信息精度不高、角度变化大，而导致很难做高精度的人脸识别身份认证。但是在小样本库的人脸对比中，还是具有很高的应用价值。

　　非合作型的人脸捕捉，通过前端的智能视频分析终端，从视频场景内捕捉出所有的人脸照片，并传送至后端平台。后端通过对样本库的人脸对比，对比出最接近的人脸资料/资料组，供使用者进行初步身份筛选。

　　与合作型人脸识别的最大不同在于，前者属于精确识别，后者属于非精确的对比，所以应用场所主要是非关键身份验证的场所，起到对使用者一个提示、警示的作用，提醒使用者进行进一步的身份核实。

　　应用场合：店铺、星级酒店的VIP/黑名单用户的初步识别与提示；金融场所、机场、码头、海关的VIP/黑名单用户的初步识别与提示等。

　　客流统计、人数统计

　　现有常见的客流统计技术包括红外感应、重力感应、机械道闸等，但是这些技术只能达到70%左右的准确率，并且应用场所有着诸多限制。

　　现有的嵌入式平台下通过视频智能分析技术实现的客流统计终端产品，是一种非常典型的物联网终端。直接嵌入了摄像头和智能分析模块、GPRS/3G等传输模块，通过对出入口和主要通道的非接触式分析，可以做到95%以上的准确率，而且无需后端分析支持，可以应用于各类商业场所的客流动态分析、娱乐场所的场内人数超标预警、移动车辆上的客流统计等(移动车辆上的客流统计是智能交通的一个重要组成部分)。

　　客流统计的需求日趋旺盛，如果能在技术实现时充分考虑商业用户的特殊需求，完全有可能成为智能视频分析技术的一个非常重要的应用分支。应用场合：各类商业超市、连锁店铺、中小型店铺、公园景点、文博会所、公交车辆、长途车辆等。

　　结语

　　物联网安防应用前景非凡，但《中国物联网发展报告(2011)》报告同时指出，物联网技术的发展在短期内可能并不能带来产出的快速增长。我国对物联网机遇的把握仍面临一些挑战和制约因素，如物联网行业标准规范缺失；核心技术缺位；统筹规划和管理缺乏，产业缺乏顶层设计，资源共享不足。