计算机视觉是安防 AI 的核心技术之一，它赋予了安防系统 “看” 和 “理解” 的能力。通过摄像头等图像采集设备获取视频流或图像数据后，计算机视觉技术能够对这些数据进行处理、分析和理解。基于深度学习的目标检测与识别算法在安防领域发挥着至关重要的作用。以人脸识别为例，通过构建深度卷积神经网络模型，能够提取人脸的独特特征，并与数据库中的人脸模板进行比对，实现高精度的身份识别。如今，人脸识别技术已广泛应用于门禁系统、考勤管理、安防布控等场景。在一些大型商场的出入口，安装有人脸识别门禁设备，顾客无需携带门禁卡，只需 “刷脸” 即可快速通行，同时系统能够实时记录人员进出信息，有效提升了管理效率和安全性。
除了人脸识别，计算机视觉技术还能对车辆、物体等各种目标进行识别。在智能交通领域，通过摄像头采集的视频数据，利用目标检测算法能够实时识别车辆的车牌号码、车型、行驶状态等信息，为交通管理部门提供精准的数据支持，实现交通流量监测、违章行为抓拍等功能。在一些城市的主要路口，安装有智能交通摄像头，能够自动识别闯红灯、超速、违规变道等违章行为，并及时将相关信息传输至交通管理系统，对违章车辆进行处罚，有效规范了交通秩序。
行为分析也是计算机视觉与 AI 融合的重要应用方向。安防系统可以通过分析人员的行为动作，如行走速度、姿态、轨迹等，判断是否存在异常行为。例如，在公共场所安装的智能监控系统，能够实时监测人员的行为，当检测到有人长时间徘徊、奔跑、聚集等异常行为时，系统会立即发出警报，提醒安保人员进行处理，有效预防犯罪行为的发生。在一些火车站、机场等人流量较大的场所，这种智能行为分析系统能够及时发现潜在的安全隐患，保障旅客的人身财产安全。
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