一直以來苇侵，視頻監(jiān)控便是是安全防范系統(tǒng)中的重要組成部分，傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)包括前端攝像機企锌、傳輸線纜衅檀、視頻監(jiān)控平臺。然而查看視頻不僅是件工作量巨大而且是人力效率極低的事情敬挂，一直以來，安防領域都在尋求著不同的解決方法匣酸。人類監(jiān)視監(jiān)控視頻的能力限制導致其對人工智能的需求永韭。
早期解決方案-運動檢測相機
為了彌補人們長期監(jiān)視監(jiān)視器易喪失注意力和辨別安全警示等缺點，采用的第一個解決方案是在攝像機上增加運動探測器卡撤。當檢測到入侵者或行為人的動向徊押，探測器便向遠程監(jiān)控人員發(fā)出警報，無需監(jiān)控人員長久堅守顯示屏前企亮。然而問題在于呢旋，室外環(huán)境中，存在多種多樣的運動或像素的變化讶里，例如被風吹動的葉子奸先，，昆蟲谆精，鳥類币芽，狗，陰影浮笔，陽光等擾亂運動西设。這就導致了運動探測器每天會產(chǎn)生數(shù)百甚至數(shù)千個錯誤警報，使得該解決方案在非工作時間的室內(nèi)環(huán)境中不可操作答朋。
高級視頻移動檢測
下一次演變在一定程度上減少了錯誤警報贷揽，但代價是復雜且耗時的手動校準。這里梦碗，檢測諸如人或車輛的目標相對于固定背景的變化禽绪。如果背景季節(jié)變化或由于其他變化，可靠性會隨著時間的推移而惡化洪规。再次回應過多錯誤警報的經(jīng)濟學證明是一個障礙丐一，這種解決方案是不夠的。
真正的視頻分析
視覺識別的機器學習涉及模式分類識別。真正的視頻分析可以區(qū)分人體形態(tài)库车，車輛和船只或選定的物體與所有其他物體的一般移動和顯示器上的視覺靜態(tài)或像素變化巨柒。它通過識別模式來實現(xiàn)這一點。當捕捉的對象(例如人)違反預設規(guī)則時柠衍，則發(fā)送警報洋满。紅色矩形或所謂的“邊界框”通常會自動跟蹤檢測到的入侵者，并將其短視頻片段作為警報發(fā)送枪岖。
人工智能(AI)的興起開始使各行各業(yè)的技術發(fā)生革命性變化居然，其中的安全性也很突出。如果說視頻編解碼技術將安防行業(yè)從模擬時代帶到數(shù)字時代仑连，如今人工智能技術在在安防行業(yè)的成熟應用郑喊，又把把安防行業(yè)代入了一個智能時代。
用于視頻監(jiān)視的人工智能利用計算機軟件程序來分析來自視頻監(jiān)視攝像機的圖像瀑尔，以便識別人類阎臂，車輛或物體。安全承包商對軟件進行編程元糯，以定義攝像機視圖內(nèi)的受限區(qū)域(例如圍欄區(qū)域贺勿，停車場，但不是人行道或停車場外的公共街道)旷程。
AI程序通過機器視覺詢問觀察對象是否像參考圖像一樣移動甩卷，結(jié)合來自各種問題的所有值，得出總體排名起衫，如果該值超過設置的限制劝薄，則發(fā)送警報。這些程序的特點是它們在某種程度上可以進行自我學習栈妆。
基于非規(guī)則的安全AI形式坎缭，稱為“行為分析”。該軟件完全自學習签钩，用戶或安全承包商無需初始編程輸入掏呼。在這種類型的分析中，AI根據(jù)自身對各種特征模式的觀察铅檩，例如大小憎夷，速度，反射率昧旨，顏色拾给，分組，垂直或水平方向等兔沃，了解人蒋得，車輛级及，機器和環(huán)境的正常行為。AI對視覺數(shù)據(jù)進行標準化额衙，這意味著它對所觀察的對象和模式進行分類和標記饮焦，對各種觀察對象的正常行為或平均行為進行持續(xù)精確的定義。經(jīng)過幾周的學習后氛拜，它可以識別出什么時候會破壞模式甫蚊。當它觀察到這種異常情況時會發(fā)出警報。例如子钾，汽車在街上行駛是正常的即贰。看到駕駛到人行道上的汽車將是一個異惩呕。現(xiàn)象疲籍。
AI+視頻監(jiān)控
1.主動和實時保護
傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控解決方案只有在事故發(fā)生或至少人為操作員檢測到威脅后才能保持反應性和有用性。人工智能系統(tǒng)的加入幔瓮，則可以預先檢測到潛在的威脅并發(fā)出預警指示谐浆。
2.高效率
監(jiān)控人員長期工作會容易出錯且注意力疲勞是影響安全操作的主要問題之一，
AI解決方案的好處是機器可以彌補人為錯誤和缺失徊激。
3.智能對象和面部識別
根據(jù)主動和實時安全的概念，基于AI的技術可以提供優(yōu)秀的面部和物體檢測功能给庶。
人工智能的力量也將實現(xiàn)“無面識別”贿汞，不僅可以通過臉部視覺識別，還可以識別身高耸黑，姿勢桃煎，身材等其他因素。此外大刊，解決方案可以更加了解監(jiān)控的環(huán)境为迈，檢測活動模式并在需要時提取異常情況;還可以嘗試不同的模擬，提出可能存在的潛在威脅情況缺菌。
4.圖像質(zhì)量增強
盡管高清和超高清攝像機保證了圖像捕捉的清晰度葫辐，但事實是，大部分相機仍然質(zhì)量低劣伴郁。雖然許多相機在理想的照明條件下表現(xiàn)良好耿战，但在惡劣環(huán)境下質(zhì)量會急劇下降。在收集重要信息方面焊傅，這成為一個主要障礙剂陡。AI算法允許智能圖像銳化解決方案，幫助安全部門理解可能模糊或不清晰的視頻狐胎。
5.讀取大數(shù)據(jù)
監(jiān)控不僅僅是來自單一來源的數(shù)據(jù)鸭栖。不同類型的攝像機和傳感器覆蓋了每個角落的位置楣苇，不容錯誤。這意味著安全解決方案必須處理需要專門軟件系統(tǒng)來管理的大量數(shù)據(jù)忽浓。
管理和解釋此類大數(shù)據(jù)的唯一方法是通過AI提供的復雜軟件解決方案绿凄。利用大數(shù)據(jù)的力量將使安全運營商能夠確保他們采取一切可能的措施來保護他們的資產(chǎn)。
從目前的發(fā)展來看,AI技術具有天然在安防行業(yè)落地的場景肉敏、需求和應用帮冶，并正推動視頻監(jiān)控行業(yè)繼高清化和網(wǎng)絡化之后的第三次技術變革。從“看得見”到“看得清”再到現(xiàn)在的“看得懂”索击，在未來必將有更多的AI算法隧帜、AI芯片、AI產(chǎn)品被應用到視頻行業(yè)邢侵，從而帶動安防市場的發(fā)展豫柿，除此之外，AI也引爆了整個安博會以及整個安防行業(yè)版鳞，AI+安防已成為一大火熱的話題剧灰。
早期解決方案-運動檢測相機
為了彌補人們長期監(jiān)視監(jiān)視器易喪失注意力和辨別安全警示等缺點，采用的第一個解決方案是在攝像機上增加運動探測器卡撤。當檢測到入侵者或行為人的動向徊押，探測器便向遠程監(jiān)控人員發(fā)出警報，無需監(jiān)控人員長久堅守顯示屏前企亮。然而問題在于呢旋，室外環(huán)境中，存在多種多樣的運動或像素的變化讶里，例如被風吹動的葉子奸先，，昆蟲谆精，鳥類币芽，狗，陰影浮笔，陽光等擾亂運動西设。這就導致了運動探測器每天會產(chǎn)生數(shù)百甚至數(shù)千個錯誤警報，使得該解決方案在非工作時間的室內(nèi)環(huán)境中不可操作答朋。
高級視頻移動檢測
下一次演變在一定程度上減少了錯誤警報贷揽，但代價是復雜且耗時的手動校準。這里梦碗，檢測諸如人或車輛的目標相對于固定背景的變化禽绪。如果背景季節(jié)變化或由于其他變化，可靠性會隨著時間的推移而惡化洪规。再次回應過多錯誤警報的經(jīng)濟學證明是一個障礙丐一，這種解決方案是不夠的。
真正的視頻分析
視覺識別的機器學習涉及模式分類識別。真正的視頻分析可以區(qū)分人體形態(tài)库车，車輛和船只或選定的物體與所有其他物體的一般移動和顯示器上的視覺靜態(tài)或像素變化巨柒。它通過識別模式來實現(xiàn)這一點。當捕捉的對象(例如人)違反預設規(guī)則時柠衍，則發(fā)送警報洋满。紅色矩形或所謂的“邊界框”通常會自動跟蹤檢測到的入侵者，并將其短視頻片段作為警報發(fā)送枪岖。
人工智能(AI)的興起開始使各行各業(yè)的技術發(fā)生革命性變化居然，其中的安全性也很突出。如果說視頻編解碼技術將安防行業(yè)從模擬時代帶到數(shù)字時代仑连，如今人工智能技術在在安防行業(yè)的成熟應用郑喊，又把把安防行業(yè)代入了一個智能時代。
用于視頻監(jiān)視的人工智能利用計算機軟件程序來分析來自視頻監(jiān)視攝像機的圖像瀑尔，以便識別人類阎臂，車輛或物體。安全承包商對軟件進行編程元糯，以定義攝像機視圖內(nèi)的受限區(qū)域(例如圍欄區(qū)域贺勿，停車場，但不是人行道或停車場外的公共街道)旷程。
AI程序通過機器視覺詢問觀察對象是否像參考圖像一樣移動甩卷，結(jié)合來自各種問題的所有值，得出總體排名起衫，如果該值超過設置的限制劝薄，則發(fā)送警報。這些程序的特點是它們在某種程度上可以進行自我學習栈妆。
基于非規(guī)則的安全AI形式坎缭，稱為“行為分析”。該軟件完全自學習签钩，用戶或安全承包商無需初始編程輸入掏呼。在這種類型的分析中，AI根據(jù)自身對各種特征模式的觀察铅檩，例如大小憎夷，速度，反射率昧旨，顏色拾给，分組，垂直或水平方向等兔沃，了解人蒋得，車輛级及，機器和環(huán)境的正常行為。AI對視覺數(shù)據(jù)進行標準化额衙，這意味著它對所觀察的對象和模式進行分類和標記饮焦，對各種觀察對象的正常行為或平均行為進行持續(xù)精確的定義。經(jīng)過幾周的學習后氛拜，它可以識別出什么時候會破壞模式甫蚊。當它觀察到這種異常情況時會發(fā)出警報。例如子钾，汽車在街上行駛是正常的即贰。看到駕駛到人行道上的汽車將是一個異惩呕。現(xiàn)象疲籍。
AI+視頻監(jiān)控
1.主動和實時保護
傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控解決方案只有在事故發(fā)生或至少人為操作員檢測到威脅后才能保持反應性和有用性。人工智能系統(tǒng)的加入幔瓮，則可以預先檢測到潛在的威脅并發(fā)出預警指示谐浆。
2.高效率
監(jiān)控人員長期工作會容易出錯且注意力疲勞是影響安全操作的主要問題之一，
AI解決方案的好處是機器可以彌補人為錯誤和缺失徊激。
3.智能對象和面部識別
根據(jù)主動和實時安全的概念，基于AI的技術可以提供優(yōu)秀的面部和物體檢測功能给庶。
人工智能的力量也將實現(xiàn)“無面識別”贿汞，不僅可以通過臉部視覺識別，還可以識別身高耸黑，姿勢桃煎，身材等其他因素。此外大刊，解決方案可以更加了解監(jiān)控的環(huán)境为迈，檢測活動模式并在需要時提取異常情況;還可以嘗試不同的模擬，提出可能存在的潛在威脅情況缺菌。
4.圖像質(zhì)量增強
盡管高清和超高清攝像機保證了圖像捕捉的清晰度葫辐，但事實是，大部分相機仍然質(zhì)量低劣伴郁。雖然許多相機在理想的照明條件下表現(xiàn)良好耿战，但在惡劣環(huán)境下質(zhì)量會急劇下降。在收集重要信息方面焊傅，這成為一個主要障礙剂陡。AI算法允許智能圖像銳化解決方案，幫助安全部門理解可能模糊或不清晰的視頻狐胎。
5.讀取大數(shù)據(jù)
監(jiān)控不僅僅是來自單一來源的數(shù)據(jù)鸭栖。不同類型的攝像機和傳感器覆蓋了每個角落的位置楣苇，不容錯誤。這意味著安全解決方案必須處理需要專門軟件系統(tǒng)來管理的大量數(shù)據(jù)忽浓。
管理和解釋此類大數(shù)據(jù)的唯一方法是通過AI提供的復雜軟件解決方案绿凄。利用大數(shù)據(jù)的力量將使安全運營商能夠確保他們采取一切可能的措施來保護他們的資產(chǎn)。
從目前的發(fā)展來看,AI技術具有天然在安防行業(yè)落地的場景肉敏、需求和應用帮冶，并正推動視頻監(jiān)控行業(yè)繼高清化和網(wǎng)絡化之后的第三次技術變革。從“看得見”到“看得清”再到現(xiàn)在的“看得懂”索击，在未來必將有更多的AI算法隧帜、AI芯片、AI產(chǎn)品被應用到視頻行業(yè)邢侵，從而帶動安防市場的發(fā)展豫柿，除此之外，AI也引爆了整個安博會以及整個安防行業(yè)版鳞，AI+安防已成為一大火熱的話題剧灰。
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