近些年伴随着国民经济的持续快速发展，在政府部门大力推动及“平安城市”、“奥运会”、“世博会”等大型项目、活动的带动下。我国周界安防行业持续保持了快速增长的势头，产业、企业、科技、市场以及企业品牌、文化建设等方面得到了全面发展和提升。
目前比较主流的周界报警产品主要包括：主动红外对射探测器、微波对射入侵探测器、脉冲电子围栏报警系统、泄漏电缆周界报警系统、静电感应电缆报警系统、振动传感电缆报警系统和振动光缆报警系统等相关产品，在周界防入侵报警系统建设中发挥了重要作用，基本实现了入侵检测、触发报警和概略定位等功能。
现有技术存在的主要问题
随着安防建设的不断深入以及安防应用的不断普及，以前各个安防子系统独立的问题也逐步显现出来：一是各安防子系统相互独立，缺乏联动，发生紧急事件时不能高效发挥预警联防的作用；二是各个安防系统独立管理，管理与维护效率低下，警力与物力浪费明显，部分系统存在漏报率高、环境适应性差、部署不方便、维护难度大等缺点和不足。
周界防入侵技术发展的总体趋势
在数字化和网络化趋势的双重驱动下，周界安防入侵探测产品也迎来了全新的变革和突破。一方面通过智能算法的应用，极大地改善了设备漏报误报的情况；另一方面基于全网络化的架构，降低了工程施工的复杂程度和成本。
周界入侵报警系统技术发展总的趋势可概括为以下几点：
(1)通过新技术的融合应用，提升周界安防报警系统的智能化水平。安防领域99%以上的数据是非结构化数据，安防大数据要走向深度应用首先要解决视频结构化问题。随着深度学习算法的突破，目标识别、物体检测、场景分割、人物和车辆属性分析等智能分析技术均取得了突破性进展。
(2)在周界入侵报警系统智能化过程中，由于产品种类不断丰富，所以衍生出众多的细分市场。不同原理传感器技术的发展、不同行业的周界入侵报警系统的业务需求反过来会对周界入侵报警系统的智能化水平提出更高的要求。智能化需求带来了系统结构复杂、数据量大、用户数多等问题，实现行业的精准划分并给出切实可行的综合解决方案对企业的综合实力是一个严峻考验。
(3)大数据及智能化应用成为提升周界入侵报警系统智能化水平的关键技术。充分运用人工智能技术进行海量数据挖掘和分析，才能实现真正的安防智能化。相比传统的智能算法，深度学习在解决视频结构化问题上表现得更智能。计算机视觉把特征和学习融合起来变成特征学习，在图像识别领域发生了翻天覆地的变化，其中最热门的人脸识别技术已在智能交通、智能楼宇和平安城市治安防控项目建设中得到了广泛应用。
近年来，在周界防范产品领域，基于物联网技术的周界防范入侵探测系统发展非常迅速。基于物联网技术的周界防范入侵探测系统对于前端探测采用网状协同探测，与传统的前端探测设备采用单点探测以及开关量输出相比，具有目标精准定位、目标识别以及模式判别等功能。例如：中科融通物联科技开发的UBI100，结合物理阻拦和电子围栏，复合传感器和智能视频等多种不同防范术的周界防范系统，采用基于物联网架构的综合信息系统集成管理平台，使整个前端探测及联动设备能无缝接入管理平台，组成一个统一的现代智能化综合安防管理和控制系统。
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