說了那麼多要求，就是一個人臉識別和客流分析統計功能的裝置

至於人員都流和徘徊就需要智慧警戒裝置就可以搞定

這涉及兩塊，一是人臉識別攝像機，起抓拍、分析、對比、儲存人臉的作用。二是場景應用軟體，這是根據使用者需要而訂製開發的，海康大華都沒有一個現成的平臺軟體集合了你所說的那所有功能，但實現起來並不難，簡單說就是在人臉識別攝像機的基礎上擴充套件應用。

根據題主描述，除了客流分析統計，還有ai人臉感知系統。

工作涉及到這塊，和大資料駕駛艙和展示、客戶行為分析以及決策參考分析等相關。除了以上客流和感知兩項，還對接商品的銷售統計，日、周、月、年及自定義時間段統計；如果是學校還要對接食堂、圖書館等部門的資料。

對於題主所說的7點都有過一些瞭解。要識別指定人員首先得將這些指定人員人臉資料採集分類錄入人臉庫，才能去進行人臉識別對比執行相應的提醒或者報警。就像澳門或者拉斯維加斯那些賭場，將黑名單或重要人物人臉加入到安防ai感知系統後，只要這些黑名單或重要人物出現在賭場，被監控攝像頭識別到則通知提醒相關人員。

就目前接觸過的案例看，識別準確率並不算很高，肯定沒有像電影電視裡那些識別率那麼厲害，可能使用的監控裝置效能級別不夠吧！畢竟電影電視裡那些都是號稱最頂尖的。

店鋪或商場進行客流統計分析，如果是會員的話，對於性別和年齡進行統計分析還容易些，但非會員的話沒有他們的相關資訊，監控裝置對於識別性別比識別年齡可能還更容易實現些吧。

至於華為、海康、大華這三家是哪家比較完善，由於我只真正接觸過的都只是海康，沒有實質對比性，也不好說誰更好，但我認為這個領域的整個行業（民用）來說都還沒有達到比較理想的水平。

這個問題我來回答下，根據題主的描述，主要實現的功能就是人流統計、人臉識別、智慧警戒，如果採用AI智慧警戒攝像頭就可以實現。

AI警戒攝像頭可以對人體的精確檢測、跟蹤，實現對人體檢測分析識別，實時預警周界區域內的人員入侵情況，當有可疑人員進入監測範圍內時可對其跟蹤自動識別，同時現場發出聲光報警訊號震懾。當遠端手機APP接收到報警訊息後，可透過手機APP或者電腦進行語音喊話，雙向語音對講，警戒效果會更好。

攝像頭AI智慧演算法，透過對海量的人臉資料庫校準，攝像頭可以智慧的進行自主學習。啟用人臉識別後，攝像頭可以智慧識別監控畫面中的人臉，自動建立及更新人臉相簿，識別出人臉後，與現有人臉相簿比對。如果相似度達到一定的程度，就會認為是相同的人臉。人臉識別、提取人臉、匹配人臉，是依託強大的AI演算法和晶片處理能力，完整的人臉識別響應流程，實現人臉識別監控，識別的精準度一般很高。

攝像頭內建精確的過線檢測演算法，可以對指定界限進出的人員數量進行統計，結合智慧跟蹤演算法分析行人的行為軌跡，對計數區域進行分塊處理，計算各區塊邊界線上人員通行的方向及人數，實現高精度的客流統計效果。並且實時上傳統計資料在APP端生成統計報表。可以非常直觀的瞭解一天、一週或一月的店鋪光臨人數，輔助店鋪運營。

攝像頭的推薦安裝高度在3~5米，向下傾斜小於15°的角度，按裝在此高度範圍內攝像頭將具有更好的檢測效果。由於涉及到人臉檢測，需要選擇合適的鏡頭焦距，焦距過大，可能會存在盲區；焦距過小，識別的距離很短。同時光線亮、距離近、人臉正可以有效提升人臉識別準確度。

我是做智慧化弱電的，我來回答下本行業的問題，題主需求點整理的非常細，其實海康有一套雲眸解決方案，可以實現你的需求。雲眸功能模組如下！

這個需要人臉識別攝像頭的配合，可分析人群性別、年齡段等屬性，前端抓拍人臉和雲端資料進行比對分享，可以判別A是會員還是潛在回頭客等角色，然後資訊推送給店長，店長馬上知道A為那種身份，需要採取何種行動，並且該套系統還支援特殊人員的標註，比如慣偷這種。

前端透過客流量統計攝像頭，能夠統計客戶進店人數、在某個區域停留時間，透過多維資料協助店長實行不同的營銷活動。

對小店進行區域劃分，某些未取得許可權人員一旦進入該區域，智慧告警。

綜上所述，題主提的這些需求，比如人流量統計、電子圍欄、會員回頭客標註等功能，都可以透過這套系統來實現，現在全國各地都有很多落地方案。

不要掉隊！從巨頭舉動，洞察AI+安防的格局走向 |安防20年

AI對安防行業的附加價值，早在2010年已經開始體現出來了，由於AI技術普及度低、智慧化產品價格高、場景應用侷限性大、人們對智慧安防產品的接受度不足等因素，目前大部分企業對於AI技術的場景化應用還處於嘗試使用階段，近90%的市場份額仍被傳統安防佔據。

從Marketline權威分析機構對安防市場規模統計資料可以看出，AI在安防的附加價值已經逐漸開始凸顯，在2016年前後，AI附加價值已經有了一個小的爆發，未來，或將迎來AI技術的井噴式發展。

AI技術從幕後來到臺前，會給安防業務發展、企業戰略、行業格局帶來什麼變化？我們一起來探究。

1、AI+安防業務發展趨勢

AI+安防業務不僅需要智慧化硬體產品的支援，更需要企業有競爭力的軟體核心技術。AI+安防要解決的將不再是人與人、人與車之間的結構關係，而是能自助判斷“你是誰”。同時，系統整合商夾在製造商/經銷商和使用者之間，起到橋樑作用，隨著同行的激烈競爭以及日益增加的運營成本利潤不斷萎縮，尤其是來自行業巨頭對硬體市場的衝擊，系統整合商和產品廠商的界限將消失。

前後端雲端融合成為AI+安防行業正在發生的趨勢之一。在早期網際網路+的衝擊下，安防後端“雲”化，使安防淡化了整合的概念，壓縮了中間環節，並催生安防運營服務的新業態；前端產品“端”化，使前端產品不再是單純採集資料的裝置，而是依據使用場景的不同從雲端下發對應的服務。AI的出現後加速了前後端雲端融合，實現基於視覺化的全面感知系統和互聯互通的雲平臺。

2、AI+安防企業戰略的變化

投資併購熱：AI技術需要投入大量人力物力，中小企業無法承受，近幾年安防企業開放、合作的呼聲漸高，早在2008年，全球監控領域三大巨頭AXIS、BOSCH、SONY高調宣佈合作。傳統安防企業和AI公司透過投資/併購的方式快速取長補短，這也是傳統安防企業最有效創新升級的方式。

巨頭們紛紛利用自身現有搭建的供應源，已開始搶佔市場，目前智慧安防應用的場景絕大部分是公安體系，比如地鐵、車站、重點社群等進行人臉布控，大資料監控平臺取代原始的圖偵系統。從安防發展來看，新技術的切入基本都是政府，成熟後逐漸向民用普及，未來，AI+安防也將落腳TO B業務。

3、AI+安防行業格局變化

在大資料、人工智慧的帶動下，安防正在向城市化、綜合化、主動安防方向發展。城市化體現在AI技術在火災發生實時聯動報警、犯罪現場遠端視覺化及定位監控、同步指揮排程等方面的應用；綜合化則體現在基於物聯網、增強現實、智慧分析、GIS、大資料與軟體整合等多種技術形成的立體防控系統；主動安防體現在抓拍人臉、布控報警、屬性識別、統計分析、重點人員軌跡還原等功能，並作出及時有效的智慧預警。

早在2017年AI安防產品已經在政府、國安、公安得到小範圍的應用，目前，AI安防產品已經逐漸受到認可，市場也已經逐漸成熟，隨著國家政策的推動，將迎來快速上升期。

從目前資料來看，安防的AI改造才剛開始，增量市場遠比存量市場可觀。安防裝置技術升級迭代速度比較快，從行業資料來看，基本是3~5年的週期，預計AI+安防產品大規模的運用最多不超過3年，對於AI+安防初創企業和傳統安防積極擁抱AI技術的企業而言，將迎來彎道超車的最佳時機。

參考資料：億歐智庫——《2018年中國AI+安防行業發展研究報告》

36氪研究院——《2020年中國“AI+安防”行業發展研究報告》