为什么您还没有将人工智能应用到您的监控操作

事实上，恰恰相反，安全领域，尤其是视频监控领域，已经出现了人工智能解决方案，包括硬件和软件。

IP摄像头、云计算能力和智能传感器的广泛采用为新的人工智能产品和解决方案的大规模运作铺平了道路。

人工智能驱动的视频分析

人工智能在视频监控领域的一个应用是使用视频分析解决方案来分析视频流，以便提取预先确定的对象、行为或情况。

举一些例子，人工智能视频分析可用于监控边界控制的边界穿越，检测机场或公共场所的发烧或口罩，赌场的武器检测，或用于过滤良性运动与真实入侵触发的警报。

人工智能的这一应用依赖于其特定的分支，即机器学习，它使用一系列复杂的人工智能模型来分析视频流的内容，根据预定义的规则自动识别和分类视频。

采用技术

人工智能视频分析产生了有希望的好处，降低了运营成本，提高了安全性，降低了风险当人工智能视频分析得到有效利用时，它们会产生非常有前途的好处。视频流分析从人工平均10%跃升至100%，运营成本降低，安全性提高，风险降低。

将人工智能视频分析用于监控听起来很简单，然而，有几个因素阻碍了安全组织采用这项技术。

在您的视频监控操作中采用人工智能

安全行业是资本密集型行业，IT结构复杂，业务需求多变。

因此，导致人们认为将人工智能成功集成到您的视频监控操作中需要付出大量的努力、时间和成本。然而，由于视频分析解决方案的灵活性，这些工作限制可以被揭穿。

阻止安全组织采用人工智能的三个领域

现有资本

监视操作包含一个摄像机网络，可拍摄各种质量的视频。

人工智能视频分析可以分析从低到高分辨率的热，红外和可见光格式的一系列视频人工智能视频分析通常在智能摄像机上运行，这些摄像机具有适合内容分析能力的视频图像质量。彻底检查遗留的摄像头系统、将视频转换为更高质量，或者等到当前的摄像头网络准备好被替换以集成人工智能，这些成本都很昂贵、耗时，而且往往不可行。

然而，并非所有的人工智能视频分析解决方案都需要部署在智能摄像机的边缘。相反，视频分析既可以直接部署到摄像机上，也可以基于服务器进行集成，以维护和扩展您现有的摄像机网络。人工智能视频分析还可以分析从低到高分辨率的各种格式的视频:热，红外，可见光。

复杂的IT结构

单一的中央指挥中心或内部安全网络在多制造商环境中运行。这意味着摄像机、视频管理系统和技术合作伙伴可能由多家制造商提供，因此增加了成功的IT工作流程和集成的复杂性。

盗窃或边界侵犯可能在几分钟内发生，因此解决方案之间的信息传输需要以最高速度运行。为了克服这种复杂性，通过非营利组织制定的行业强制标准，确保在多制造商环境中成功整合解决方案。

这使得人工智能视频分析等第三方解决方案可以轻松集成到大部分软件和硬件技术中。

安全需求的多样性

一个组织与另一个组织的监视操作的目标可能有很大的不同。零售商优先考虑盗窃检测，而市政府可能会关注武器检测或人数统计。

人工智能以高性能运行，同时适应多个组织的安全需求的能力需要相应地训练算法。在多样化的安全设置中获得高性能是人工智能视频分析机器学习模型的固有功能。

人工智能可以被训练以适应不同的环境，并使用渐进式学习来提高性能。安全专家、数据科学家和商业策略师之间的合作将确保高性能和人工智能的适当应用，以满足每个组织的特定需求。

监控创新向前推进

虽然对于一些视频监控组织来说，将人工智能成功集成到他们的网络中所需的成本和时间可能会令人望而生畏，但有一些方法可以用最少的努力将新技术应用到现有的操作中。

智能相机和物联网产品的出现只会加速人工智能的采用。如果您的组织正在寻求利用新兴技术增强其运营，现在正是时候。