人工智能使得監控能力和安全性加強
人工智能通過防止危險情況，在監控和提高安全性方面發揮著關鍵作用。人工智能攝像頭可以實時監控和分析視頻，從而防止盜竊和其他事件的發生。
人工智能（Ai) 在制造業、汽車工業、醫療保健業、娛樂業、金融業和許多其他行業都取得了驚人的發展，但仍處于起步階段。
在所有應用中，人工智能、深入學習和機器學習在監控應用中都在迅速發展，因為它對通過預防危險情況來實現安全產生了深遠影響。根據最新的研究與營銷網站的一份報告，全球視頻監控市場預計將以 10.4% 的復合年增長率增長，從 2020 年的 455 億美元增長到 2025 年的 746 億美元。
人工智能取代被動監測解決方案
盡管世界各地都大規模安裝了閉路電視攝像機，以便在屏幕上播放現場視頻，無論是在零售店、醫院、辦公室或其他地方，它們通常都是被動的，關注違規行為或潛在的威脅信息。此外，解析可能是一項艱巨的任務，因為獲取的大量數據無法在傳統系統中得到充分利用。人工智能攝像機更具侵擾性，能夠實時監控和分析視頻，以防止此類事件發生。
在大多數情況下，低分辨率攝像機用于記錄，導致圖像質量差。人工智能可以用來銳化不清晰的圖像以獲得有意義的信息。在任何情況下，分辨率、人臉、物體和事件識別都要容易得多。它甚至可以根據某人的身體特征（如身高、姿勢、身體大小和運動模式）來識別。
這也是有益的，因為由于持續監測造成的精神和身體疲勞等原因，操作人員往往忽略關鍵細節，這可能會造成嚴重后果。人工智能確保不出現錯誤和注意力跨度問題。當工廠等地方需要遠程監控時，理想狀態和性能參數可以被寫入人工智能系統，從而提醒操作人員，節省成本，防止機器故障。
人工智能運作背后
基于機器的學習算法用于監控和分析監控解決方案中記錄的圖像、視頻和數據。最常見的人工智能類型是基于規則的，程序員為系統提供了必須是理想的正確的預先設計的規則。然而，不需要預定義規則的行為分析的使用正在慢慢增加。自學習系統通過自動檢測和分類與目標環境相關的數據來工作。
自動化平臺允許從多個來源順利地收集和存儲信息。例如，ICRealtime 開發的人工智能平臺 Ella 可以立即搜索數據。用戶甚至可以通過時間范圍和位置等過濾器縮小結果范圍，并通過對相關性進行評級來提供反饋。
在監控方面，人工智能可以利用基于機器的視覺，并被訓練來觀察實時流中的每一個細節，或者記錄和通知操作者，甚至是最小的活動偏差（事件、行為或動作），這是確保主動實時安全的理想方法。輸入到算法中的數據可以包括地理位置、生物特征數據、社交媒體、逮捕記錄等。深度學習有大量的工程神經網絡，可以實時檢測物體。流行的方法包括更快的區域性 CNN(RCNN)，您只看一次（Yolo)，以及對（SSD) 網絡的單一探測。算法的選擇取決于速度、精度、大小等參數。
對于監控系統的培訓，模型是在數據準備完成后進行培訓的。最后一步是推斷，如果在邊緣進行處理，則需要使用車載 GPU，或者因為微控制器不如 GPU 強大，所以需要使用精度較低的模型。
人臉識別使用視頻剪輯和靜止圖像，不僅可以通過數據庫匹配來識別，還可以用于更深入的目的，比如表情分析和其他類似的趨勢分析。例如，Evolv 技術提供了一個由篩選機和面部識別應用程序組成的安全系統。該安全裝置檢測金屬、非金屬炸藥和其他危險武器，而面部識別算法則將攝像機上的人臉與數據庫中的監視列表匹配起來。
它可以在哪里使用？
在國家安全方面，支持人工智能的解決方案可以檢測無人值守的物品，如機場、地鐵站、火車站等，從而簡化了安全人員的工作。此外，乘客還可以通過面部和生物特征證件進行驗證。如果不能通過檢查，可以手工過濾，以滿足要求。這甚至適用于邊境管制系統。
有了微型無人機這樣的移動監控機器人，它們就能覆蓋大片土地。例如，初創公司 ShieldAI 提供 HivemindNova 無人機和機器學習應用程序，該團隊表示，這些應用可以幫助軍事或安全人員在不需要 gps 的情況下監控高威脅環境。
智能城市的主要方面之一是通過預測、預防、應對和減少犯罪和其他新出現的威脅來提高安全，使其成為一個安全的城市。智能城市通常使用一系列傳感器、跟蹤設備和監控技術來實時從連接的設備中收集信息。然后專注于處理和分析與城市運營相關的信息。基于人工智能的監測可以監視零售商店的人口，并識別可能參與商店盜竊等活動的人。
基于智能人工智能的監控攝像頭提高了安全性和工作效率。
隨著系統變得智能化，所有東西都連接在一起，它們就容易受到網絡攻擊。許多智能手機還使用面部識別技術來保護用戶數據免受外部和黑客攻擊。人工智能和深度學習可以快速發現這些威脅，而大多數網絡安全軟件和產品目前都在市場上使用。
新冠肺炎流行病的影響
新冠肺炎在不同國家流行期間，由于需要保持社會距離，基于人工智能的技術解決方案將非接觸功能帶到了頂峰。創業公司 LandingAI 開發了一種支持人工智能的社交距離檢測工具，它將視頻中的每個人都代表為一個點，當兩個人之間的距離小于 1.8 米（6 英尺）時，會變成鮮紅色。
最近，基于計算機視覺分析和智能圖像分析的解決方案已經在印度推出。它通過遮罩檢測、社交距離檢測和自動車牌識別（ANPR) 檢測車輛運動違規行為，可以部署在室內和室外。
扶持技術
人工智能并不是孤立地工作來實現目標的。物聯網（IoT）和云計算技術對于 Ai 在安防系統中的成功實施起到了關鍵作用。這使得智能揚聲器，汽車內置攝像頭和遙控門鎖等設備成為人工智能監控的有效工具。隨著物聯網系統中相互連接的設備越來越多，需要共享大量數據進行處理。微軟，阿里巴巴，亞馬遜和 IBM 等巨頭都擁有云計算數據中心，這是一種比傳統野外基礎設施更安全的數據存儲和通信方法，以推動人工智能任務。存儲在云服務器中的數據通常可以通過互聯網訪問。將硬件通過 4G/5G 網絡連接到云端后，專門的軟件將解釋從不同地點收集的大數據，并允許用戶觀察保護人員和資產的必要措施。"。
未來應用
雖然人工智能有助于輕松發現犯罪和事故，但它也引發了人們對隱私未來以及當前社會結構面臨的風險的嚴重擔憂。如果企業和政府不采取足夠措施，監測和控制這一領域的侵犯隱私行為，后果將是災難性的。
為了獲得有用的數據，需要處理大量的信息，這意味著需要使用需要數百臺服務器的多個算法來完成大量的計算。這種資源的浪費導致硬件的超支。當質量降低以最大化存儲時，深度學習算法需要能夠評估這些低質量的圖像。此外，互聯網連接需要更快地限制數據處理的延遲。
此外，這并不總是準確的。以人臉識別系統為例，當天氣不好或圖像失真時，虛警率很高。盡管面臨挑戰，人工智能仍在積極發展。創新的解決方案正在出現，每個人都為這些監控和安全操作做出貢獻，從得到廣泛認可的安全提供商到初創企業。華為、IBM、NEC、海康威公司、思科和中興通訊都是知名的公司，它們都能滿足大多數國家人工智能監控的需要。現在迫切需要的不僅是盲目利用人工智能在監測中的優勢，而且要在人工智能技術、政府監測和公民隱私權之間建立平衡。
