1) 系统能够覆盖隧道大部分区域。

2) 系统能可靠识别静态或≤40Km/h 的移动目标。

3) 单台基站可同时识别 200 张以上的人员标识卡。

4) 人员定位标识卡采用有源工作方式（独立供电），超低能耗设计，一次充电可使用30日，可充电 10000 次，并具有欠压指示功能，出现欠压报 警指示后定位卡可以正常工作 3 天。

5) 系统具有强大实用的隧道人员应急救援功能：当隧道内人员遇险时，可触发“求救”按钮，当工人发现隧道塌方、涌水涌泥时，也可通过定位卡按键向监控中心发出对应报警信号，监控中心将 及时报警，并可查询显示是谁、在什么时间、什么地点发出的报警

6) 能准确地统计全隧道的人员数量。并且知道该人员距离洞口的实时距离，以及桩号。

7) 可实时跟踪查询、打印当前及某时间段隧道内人员数量、活动轨迹及分 布情况。

8) 基站和人员定位标识卡具有完全独立的发射与接收部件，其核心技术均 由嵌入式微处理器和嵌入式软件组成。

9) 人员定位标识卡采用嵌入式微处理器，在嵌入式软件的控制下，实现编码、解码、通信及信息碰撞处理等功能。

10) 系统软件具有人员标识卡电池管理功能。

11) 自动识别功能：乘车出入的工作人员无需下车，在车辆进入监测区域后， 就可自动完成人员考勤及定位功能。

12) 系统在进行实时数据采集时，可进行记录、显示、查询、编辑、人工录 入、网络通信等。

13) 系统中心站及网络终端可以联网运行, 使网上所有终端在使用权限范围内都能共享监测信息，查询、打印各类数据报表。

14) 报警功能：可以对进入隧道人员限制出入时间及地点，如果超过授权时间会触发报警设备发出警示，以便控制人员迅速做出反映，采取安全措 施。

15) 系统可自动生成人员信息数据库，实现考勤作业的统计与管理等方面的 报表资料，提高管理效益。

一些专家还认为，混合云技术比纯基于云的解决方案更受欢迎，混合云部署对许多客户来说意义重大，因为它具有更大的优势。

　　“混合云增加了更大的灵活性和灾备能力，可以轻松快速地在单个平台上的远程站点进行联合，它在本地系统的性能和功能集与云解决方案的简易性部署之间提供了很好的平衡。”纽夫表示。

　　a&s调查还发现一个有趣结果，视频监控即服务 (VSaaS) 在适用性和成熟度方面的排名仅略高于平均水平(见图 3)，与 AI 相关技术相比相对较低。

　　更多的AI自动化分析使用

　　2022 年也有望成为自动化和智能领域充满希望的一年。现在视频分析和其他视频自动化功能变得越来越普遍，这也是物理安全解决方案的一个主要创新领域。

　　Verint安防解决方案总经理 Matt Tengwall 解释说：“人工智能在安防视频监控领域的应用将越来越重要。它帮助用户捕获关键信息以更好地了辅助安全和管理应用需求。”

　　趋势调查显示，与 AI 分析相关的技术，例如 AI 取证研究、商业智能、对象检测和带宽，被认为适合且足够成熟，可供行业渠道参与者使用（见图 4）。

　　(1) AI 控制带宽 ;(2) AI 对象检测; (3) AI 驱动的商业智能；(4) 高速 LPR；(5) AI 取证研究。

　　通过将这些举措与实际业务成果相匹配，并认真对待数据和视频质量，企业就有可能推动更高层次的客户参与。

　　在网络安全方面迈出更大的步伐

　　Villeneuve 预计未来一年网络安全将发生更多变化。安全解决方案比以往任何时候都受到更严格的审查，因此它们需要不断发展以符合市场的期望，以及符合网络安全在隐私保护方面的更高标准。

　　“我们的客户现在将大众的安全和隐私放在首位，合适的产品可以有效拉近客户和他们自己用户的信任度。”维伦纽夫表示。

　　这一观点被业内多家企业认同，Surveill 的创始人兼首席执行官约翰·雷佐尼科 (John Rezzonico) 表示，网络安全将继续成为首要考虑因素，尤其在过去一年来不少企业因违规行为被处罚之后，行业内越来越多的企业将加深网络安全方面的体系建设。

　　“安防设备厂商必须确保他们遵循网络安全佳实践，以确保为其终客户提供大程度的保障，”Rezzonico 表示。“当然，这需要厂商转变产品研发设计思路，将网络安全深度植入到产品研发理念当中。”

　　黑客和恶意软件通常被认为与安防设备是分开的，但这两者其实已经交织在一起，因为不良黑客已经开始使用更复杂和独特的方法来访问网络、数据和资产。随着越来越多的安防设备通过物联网连接起来，加密和漏洞测试对于确保安全数据传输至关重要。

　　技术和容器化应用程序因其拥有诸多优势功能而成为业界关注的技术，包括它们增强数据安全性的潜力，因为分散的基础设施可以帮助镜头加密并大限度地减少数据伪造。不过，据a&s调查结果，两者都不太成熟，也不适用于现阶段的安防产业 (见图 5)。

       这并不奇怪，因为据多个参与调研企业反馈，针对术和容器化应用程序的采用仍然具有很大的挑战性，目前业内缺乏对这类技术成熟应用的经验，要企业对这类新兴技术展开应用探索，既需要极大的成本投入，又无法明确投入产出的效果，因此，很多企业并不敢冒险。