2012年，AI技術的應用安防市場中獲得了規模性落地式及應用，人工智能技術逐漸促進傳統式智慧安防產業鏈演變和創新。前面信號的功率收集和探測設備中逐漸添加AI處理芯片，根據自動識別并挑選圖象然后再進行傳送，減少傳送空間和時間減少時間;后面解決服務平臺可以同時解決的前面有關產品數量大幅增多，畫面質量和鑒別精確度都顯著提升。
AI技術應用變成安防領域一個重要的發展方向
2009年AI技術性先是在多領域基本運用。在其中，安防監管是人工智能技術開始規模性造成經濟收益的行業，也成了很多AI技術性研發公司的突破口。2012年，新興產業發展布局的頒布促進諸多安防公司逐漸落地式安全城市與智慧城市基本建設，此外，天網工程和雪亮工程等國家新政策總體促進了AI安防的高速發展，越來越多AI和CV企業逐漸將智慧安防行業做為其核心發展趨勢點之一。
就目前市場的發展速率來說萬億元總體目標好像不會太難完成，但是隨著AI科技的普及化，傳統式智慧安防早已無法完全達到人們對安防精確度、普遍度與質量的要求。
在2017年，安防系統軟件每日所產生的大量圖象和視頻信息導致了很嚴重的信息多余，鑒別精確度和效率不足，而且可運用的行業比較局限性。在這個基礎上，智慧安防逐漸貫徹到用戶需求上。優化算法、算率、數據做為AI+安防持續發展的三大要素，在產品落地上主要表現在視頻結構型(對視頻數據的識別獲取)、生物識別技術(指紋驗證、面部識別等)、物件特征識別(停車場車牌識別系統)。
視頻結構型：充分利用機器視覺和視頻監管統計分析方法對監控攝像頭拍錄的圖像序列開展實時分析，包含目標檢測、總體目標切分獲取、目標識別、目標跟蹤，以及對于監控場景下目標行為的認知與敘述，了解畫面具體內容及其客觀性情景的內涵，進而具體指導并整體規劃行為。
生物識別：利用人體固有生理特性和行為特點去進行個人信息評定。面部、指紋識別、虹魔三種鑒別方式就是現階段較廣泛生物識別技術方法，三者的一起使用促使商品在便利性、可靠性和唯 一性上都獲得了確保。
物體識別系統軟件：判斷一組圖象數據中是否包含某一特定物質、圖像特征或平衡狀態，在特定環境里處理特殊目標鑒別。現階段物體識別能做到的是簡易圖形鑒別、人體識別、包裝印刷或筆寫文檔鑒別等，在安防行業比較典型的運用是停車場車牌識別系統，根據外接設備開啟和視頻觸發兩種形式，收集車子圖象，自動檢索車牌號。
