面對家庭安防公眾意識不斷增強的現狀和社會大環境的趨勢，家庭安全無疑是人們日常防護的關鍵。近年來，人工智能技術的迅速發展為家庭安防提供多角度的解決方案。人工智能技術通過自動探測發生在布防監測家庭區域內的侵入行為，并提示家庭成員發生報警的區域部位，顯示可能采取對策及方案。為家庭安防提供一定的幫助。

一、家庭安防行業現狀及發展

隨著社會的發展，家庭安全、遠程監控小孩、家庭寵物變為家庭需求。因此，智能智能家庭安防市場擴大于此同時產品形態也出現拓展，根據IDC智能家庭安防市場報告顯示，智能攝像頭市場作為中國智能安防市場的最大產品構成，智能攝像頭2018年出貨量接近970萬臺，同比增長64.1%。2018年中國家庭安全監控市場出貨量達到1338萬臺，同比增長65.9%，其中智能攝像頭市場份額最大，智能門鎖增速較快。未來該市場將會繼續保持快速發展，預計到2023年，市場出貨量將突破1億臺。

二、家庭安防領域常用智能技術

大數據技術：大數據技術一般包括，大數據采集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用。應用大數據技術，結合人臉識別數據，建立更加有效的人臉識別系統，為家庭提供安全的環境。

傳感器技術：通過傳感器感受規定的被測量，同時將其按照一定的規律轉化為可用輸出信號。傳感器技術可以家庭進行煙霧監測，及時發現煙霧并且告知用戶。物聯網技術：通過利用射頻識別等信息傳感設備與企業信息系統連接起來，實現智能化識別和管理，對庫存管理決策中所需的庫房信息如倉庫信息、貨位信息、物料信息、出入庫信息等進行實時搜集并為倉庫管理人員掌握各倉庫的信息提供有力保障。圖像識別技術：圖像識別技術則是對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術。在家庭安防中，通過物體的輪廓及特征進行判斷。

視頻結構化技術：視頻結構化是指根據視頻畫面中呈現出的人、物、顏色、數字及其他屬性特征，建立視頻大數據結構化平臺。視頻被結構化后，存入相應的結構化數據倉庫，存儲的容量極大降低。

三、人工智能技術在家庭安全領域的應用分布

四、人工智能技術在家庭安防領域的應用案例

BuddyGuard (Flare)：BuddyGuard產品Flare屬于相機，屬于AI，也屬于物聯網配件，由BuddyGuard研發的「首個真正基于人工智能技術的家庭安全系統」。這個固定在墻上、廣角130度的監控攝像機在你離開家時，其中的應用了機器視覺算法里面可以達到檢測和分類面孔。地理位置信息可以讓設備知道你的動向，音頻識別可以幫助用戶設定口頭指令，并讓設備區分房子周圍的正常噪音和可疑聲音。如果Flare的傳感器探測到任何異常——如打碎玻璃的聲音或探測到一個未知的陌生人——它都會聯系警察請求調度，并記錄入侵者的音頻和視頻信息。

Nest Lab (Nest Protect(煙霧報警器)：Nest Protect煙霧探測器擁有六個傳感器，通過傳感器技術可以感知煙霧、一氧化碳、溫度、光線、動作和超聲波，當其檢測到煙霧的時候可以通過聲音或燈光來提醒用戶，還支持APP遠程報警，而用戶可以用手勢就將警報關上。A.O.史密斯 (A.O.史密斯燃氣熱水器)：創新性地推出了更高等級的「一氧化碳安全防護系統」,集監控報警、斷氣清掃、排廢氣保護于一身,使燃氣熱水器產品在安全方面得到全面升級。該技術具備美國發明專利,報警模塊與機器分離安裝在距離屋頂30厘米處的高位,對整個空間內的一氧化碳濃度進行精準的全天候監測,一旦發現一氧化碳濃度超過120ppm,立即聲光報警;當濃度達到240ppm時,自動關閥并抽走有毒氣體,保障家庭空間的安全可靠。

五、人工智能在家庭安防領域的局限性

安防設備技術問題：視頻成像質量受環境影響較大，存在光照不 足、圖像模糊、目標尺寸過小或相互遮擋等問題，不利于人工智能 對視頻內容的辨識。

數據庫匱乏：數據資源分散，開放和共享程度低，難以開展多維數據融合分析，使得人工智能缺乏有效的數據支撐。

缺乏有效的自主完善能力：當前很多的智能，只是一種反應式智能，根據輸入條件進行自動判斷而已，并不具備成長能力。人工智能應具備基于時間的經驗積累，以及群體間的經驗分享能力，才能不斷完善，使得智能能力更強，更高效。

六、人工智能在家庭安防領域的發展趨勢

家庭安防數據化：隨著人們對人工智能重視度的逐漸提高，除了基礎的技術要求，清晰度、壓縮算法等在傳統基礎上升級之外增加，在人工智能下的家庭安防對技術的要求增多，家庭安防設備會逐漸完善。

智能家庭安防產業規范化：隨著國家對人工智能重視度的逐漸提高，人工智能在安防上的發展將得到更多政策保證，包括物聯網技術標準在內的相關標準體系會逐漸建立并完善，最終實現智能家庭安防的規范化。