安保设备市场分析

安保设备市场分析第一节重大活动安保行业现状公司主营业务聚焦重要会议安保、重大活动安保、信息化技术服务保障等重点领域，所属行业为重大活动安保行业、信息安全行业。重大活动，是指由政府组织或者社会团体、单位依法举办的，有众多人员参加的，在特定的时间、地点进行的，有组织的，具有一定社会影响的、有益的、大规模活动。按照活动内容，重大活动一般分为群众性文化体育活动、大型商贸活动、大型会议及大型庆典集会三大类。公安机关需要根据重大活动的性质、规模和内容分类采取相应的安全保卫措施。对国家有关部门组织的大型群众性文化体育活动等，公安机关需要组织相应警力，维持活动现场周边的治安、交通秩序，预防和处置突发事件，查处违法犯罪活动；对于单位主办的大型商贸活动等，公安机关需要监督检查主办单位落实安全责任；对政府组织的大型会议及庆典等，公安机关需要会同制定、组织、实施活动的安全保卫方案。近年来，随着社会经济的发展，各类、各级大型活动逐年增多，各地安保部门的大型活动安全保卫工作亦日趋繁重。不安全因素的多样化、复杂化，使得安全保卫工作的难度日益加大。人工智能、云计算、大数据技术的发展，也对公安警务模式提出了新的要求。如何构建安保防护体系、建设安保指挥中心、创新安保作战模式、提高智能应用水平，已经成为公安大型活动安全保卫工作在新形势下的新要求。从全球来看，重大活动安保中不安全因素的复杂性、多样性，给公安工作带来了很大挑战。而公安机关在主导、组织、实施重大活动安全保卫工作的过程中，又常常面临着以下几类问题：一、平战结合的问题重大活动安全保卫工作，不是一个一时一地的独立问题，不少工作和数据需要平时开展和收集，例如治安查控和情报研判。所以，如何在重大活动安保工作中，对整个城市在感知层的布建、各级指挥部在安保指挥体系的搭建上，进行科学规划和设计，使得活动留下的设备与系统，能够最大程度的继续为平安城市服务；如何做“平安城市”“天网”“技防城”的规划与设计时，将大型活动安保这种“战时”的、然而需要“平时”能兼顾一部分信息数据采集需求的情况纳入规划与设计范围，从而实现“平时保战时”“战后顾平时”的管控理念，已经成为各地公安考虑的焦点。二、统一指挥的问题重大活动安全保卫工作，是一项由多部门协同作战的系统工程，从公安机关内部来说，就涉及情报、指挥、治安、交通、警卫、通信等多个警种。在信息化层面，各类系统、设备繁杂，包括视频监控系统、人像识别系统、警用地理信息系统、各类基础数据库、无人机系统等，牵头部门在组织安保工作时，如何基于机制上的安保指挥体系，充分结合各警种的信息化系统和工具，进行规划设计、融合调用、补充建设，实现“统一调动、各负其责、密切配合、协同作战”，是当前工作的一个难点。三、智慧警务的问题重大活动安全保卫工作，从近年的情况来看，警力投入越来越大已成为显著特点，“人海战术”不得已成为了重大活动安保的“首选方案”。重大活动安保需要出动的大量警力，已经影响了城市里正常的警务活动。同时，2018年全国公安厅局长会议，提出把握科技信息化发展趋势，积极构建以大数据智能应用为核心的智慧警务新模式，实现公安机关战斗力的跨越式发展，是公安工作的一项“龙头工程”。所以在重大活动安保中，如何充分运用新兴技术，提高安保效率、创新安保模式，打造“智慧安保”，也是当前公安工作的一个重点。第二节信息安全行业现状当前，我国信息安全管理工作体系已基本建立，全社会信息安全意识明显增强。全国在线监测网络，应急资源库，仿真测试、信息共享、信息通报平台（一网一库三平台）基本建成，态势感知、安全防护、应急处置能力显著提升，产业支撑生态基本构建。但在产业数字化转型发展、新型基础设施建设应用、网络强国与数字中国建设要求的背景下，还面临以下问题：1、新技术融合应用伴生新的安全问题新型基础设施建设过程中，云计算、大数据、人工智能、物联网等数字智能技术将发挥重要赋能推进作用，同时也将自身的安全风险嵌入了新型基础设施建设、应用和管理之中。数字设备和系统的芯片、架构、传感器等核心零部件的供给稳定性、安全性等风险，在新型基础设施规模化应用中交织放大。2、动态防护需求考研安全协同能力当前，设备变更、系统升级等导致政府和企业信息安全防护需求处于持续动态变化中，国内外网络安全威胁、网络攻击技术新形式新变化同样层出不穷。新形势下，信息安全管理体系建设有待提速，各方协同配合能力有待加强。3、垂直行业的安全需求呼唤定制化安全产品服务新型基础设施的建设应用具有软硬件结合、跨行业协同的属性，5G、数据中心、人工智能等面向不同的应用场景和行业需求，衍生出不同的落地产品和解决方案。新场景下技术的复杂性、价值环节融合等特性，也决定了其相关产业链的分工高度细化，针对垂直行业特性的定制化信息安全产品服务有待加快跟进。第三节行业相关技术发展趋势人工智能(ArtificialIntelligence)、大数据(BigData)、云计算(CloudComputing)技术的发展，推动了不少行业进入新纪元。新兴技术的运用，成为重大活动安全保卫工作借力的主要方向。一、人工智能技术的发展人工智能是一个比较广泛的概念，就其本质而言，是对人的思维信息过程的模拟。机器学习(MachineLearning)是人工智能的一个分支，深度学习(DeepLearning)是一种机器学习的方法，它是受了神经科学的启发，试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层（神经网络）对数据进行高层抽象的算法，去模仿人类在处理问题时，由浅入深，由简到难，由直观到抽象的过程。深度学习技术在2013年被《MIT技术评论》评为2013年十大突破性科学技术首位。2016年以来，在公安视频图像识别领域，基于深度学习的目标检测和特征提取等得到了较为广泛的应用，比较常见与典型的是人脸人体识别、车牌车辆识别、安检物品识别等。二、人脸人体识别人脸识别是一种基于生物特征的识别方式，其过程一般包括人脸图像采集、人脸图像检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、人脸图像匹配识别五个部分。与其他类型的生物识别技术（指纹、虹膜）相比较，人脸识别由于其非强制性、非接触性、并发性的特点，已经成为人员身份鉴别的一类重要方法。人体识别（人体结构化）是指对人体的一些外部特征进行识别，如上衣颜色、下装颜色、性别、年龄段、发型、是否戴眼镜、是否戴帽子、是否戴口罩、是否背包、是否拎东西、是否骑车等。与人脸识别相比，人体识别由于其对摄像机视角、分辨率、以及照明变化要求的相对宽泛性，已经成为人员身份鉴别过程中一种重要的技术补充手段。三、车牌车辆识别车牌识别是一种发展较早和应用广泛的识别技术，其过程一般包括车牌提取、车牌图像预处理、特征提取、车牌字符识别四个部分。车辆识别（车辆结构化）是指对车辆的一些外部特征进行识别，如车辆颜色、车牌颜色、车辆类型、车辆品牌、遮阳板开合情况、是否打手机、是否有挂件等，与车牌识别相比较，车辆识别由于其高伪装成本（如车身换色）、低伪装意识（相对而言，车牌假、套牌，在不法分子犯罪过程中已普及），已成为公安破案的重要技术手段之一。四、安检物品识别安检物品识别，是指通过深度学习技术，对物品安检生成的X射线透视成像图片进行数据训练，对其中的一般违禁品（如刀具、枪支、液体、电池等），建立识别模型。在行李安检时，对待检行李进行图像采集、特征提取、模型匹配，从而识别违禁物品，并通过声音、图像标记放大的方式进行预警提示，可以快速有效实现违禁品的智能检测，提高安检效率。五、大数据技术的发展2011年5月，全球知名的咨询公司McKinsey&Company的商业经济研究机构MGI发布报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》，定义大数据是一种具有4V特征（Volume、Velocity、Variety、Value）的数据集合，这是专业机构第一次全方面的介绍和展望大数据，大数据至此开始备受关注。2015年8月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，提出数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。与此同时，我国公安信息化建设发展迅猛，据不完全统计，截至2015年底，全国公安机关掌握的数据资源已达数百类、上万亿条、EB级的大数据规模。各级公安机关快速积累并不断增长的信息数据已成为继警力资源、装备资源之后的新一类核心资源。如何顺应实战需求，加强对数据资源的采集、存储、治理、挖掘等工作，构建以大数据智能应用为核心的智慧警务，提高预测预警能力、精确打击能力和动态管理能力，已成为各地公安在新形势下的新需求。而如何利用视频数据的真实性、动态性，与警务数据相辅相成，亦成为需要不断深入思考的问题。六、多维数据采集多维数据采集，是指通过单个或多个物联感知设备，获取不同类型的物联感知数据，如视频数据、人脸数据、人体数据、车辆数据、RFID数据、移动终端数据、GPS数据等，并实现多维感知数据的上传和关联。七、数据融合存储数据融合存储，是指通过统一的融合存储服务，对视频、图片、对象、文件、结构化数据等多类型数据，根据不同存储场景，按需而存、统一管理。八、多维数据挖掘多维数据挖掘，是指对物联网数据、业务数据、互联网数据等进行多元数据融合管理，并结合知识图谱、图挖掘等大数据分析手段，不断降低信息数据熵，助力数据专题开发的过程。九、专题数据开发专题数据开发，是指对原始汇聚数据进行清洗、融合分析后，从人、车、地、事、物、组织、环境等要素维度构建业务数据模型，形成数据专题库，例如全息档案和全局态势。全息档案是对人员、车辆等档案的全过程管理，包括一人一档和一车一档等，按照人、车、虚拟身份等要素，进行分类重组，实现将基础信息、人员关系信息、通讯信息、涉案信息、轨迹信息等信息模块快速准确地组织在统一页面的全景展现；全局态势是按照人、车、地、事等要素，进行分类重组，实现将人/车/物联感知信息、城市交通信息、住宿信息、城际出入信息、案事件信息等的融合，从而对全局的交通态势以及治安态势进行分析和预测。十、云计算数据的发展2006年8月9日，Google首席执行官埃里克•施密特（EricSchmidt）在搜索引擎大会（SESSanJose2006）首次提出“云计算”（CloudComput