一直以來(lái)，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(jī)、傳輸線纜、視頻監(jiān)控平臺(tái)。

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，一直以來(lái)，安防領(lǐng)域都在尋求著不同的解決方法。

人類監(jiān)視監(jiān)控視頻的能力限制導(dǎo)致其對(duì)人工智能的需求。

早期解決方案-運(yùn)動(dòng)檢測(cè)相機(jī)為了彌補(bǔ)人們長(zhǎng)期監(jiān)視監(jiān)視器易喪失注意力和辨別安全警示等缺點(diǎn)，采用的第一個(gè)解決方案是在攝像機(jī)上增加運(yùn)動(dòng)探測(cè)器。

當(dāng)檢測(cè)到入侵者或行為人的動(dòng)向，探測(cè)器便向遠(yuǎn)程監(jiān)控人員發(fā)出警報(bào)，無(wú)需監(jiān)控人員長(zhǎng)久堅(jiān)守顯示屏前。

然而問(wèn)題在于，室外環(huán)境中，存在多種多樣的運(yùn)動(dòng)或像素的變化，例如被風(fēng)吹動(dòng)的葉子，，昆蟲，鳥類，狗，陰影，陽(yáng)光等擾亂運(yùn)動(dòng)。

這就導(dǎo)致了運(yùn)動(dòng)探測(cè)器每天會(huì)產(chǎn)生數(shù)百甚至數(shù)千個(gè)錯(cuò)誤警報(bào)，使得該解決方案在非工作時(shí)間的室內(nèi)環(huán)境中不可操作。

高級(jí)視頻移動(dòng)檢測(cè)下一次演變?cè)谝欢ǔ潭壬蠝p少了錯(cuò)誤警報(bào)，但代價(jià)是復(fù)雜且耗時(shí)的手動(dòng)校準(zhǔn)。

這里，檢測(cè)諸如人或車輛的目標(biāo)相對(duì)于固定背景的變化。

如果背景季節(jié)變化或由于其他變化，可靠性會(huì)隨著時(shí)間的推移而惡化。

再次回應(yīng)過(guò)多錯(cuò)誤警報(bào)的經(jīng)濟(jì)學(xué)證明是一個(gè)障礙，這種解決方案是不夠的。

真正的視頻分析視覺(jué)識(shí)別的機(jī)器學(xué)習(xí)涉及模式分類識(shí)別。

真正的視頻分析可以區(qū)分人體形態(tài)，車輛和船只或選定的物體與所有其他物體的一般移動(dòng)和顯示器上的視覺(jué)靜態(tài)或像素變化。

它通過(guò)識(shí)別模式來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。

當(dāng)捕捉的對(duì)象（例如人）違反預(yù)設(shè)規(guī)則時(shí)，則發(fā)送警報(bào)。

紅色矩形或所謂的“邊界框”通常會(huì)自動(dòng)跟蹤檢測(cè)到的入侵者，并將其短視頻片段作為警報(bào)發(fā)送。

人工智能（AI）的興起開始使各行各業(yè)的技術(shù)發(fā)生革命性變化，其中的安全性也很突出。

如果說(shuō)視頻編解碼技術(shù)將安防行業(yè)從模擬時(shí)代帶到數(shù)字時(shí)代，如今人工智能技術(shù)在在安防行業(yè)的成熟應(yīng)用，又把把安防行業(yè)代入了一個(gè)智能時(shí)代。

用于視頻監(jiān)視的人工智能利用計(jì)算機(jī)軟件程序來(lái)分析來(lái)自視頻監(jiān)視攝像機(jī)的圖像，以便識(shí)別人類，車輛或物體。

安全承包商對(duì)軟件進(jìn)行編程，以定義攝像機(jī)視圖內(nèi)的受限區(qū)域（例如圍欄區(qū)域，停車場(chǎng)，但不是人行道或停車場(chǎng)外的公共街道）。

AI程序通過(guò)機(jī)器視覺(jué)詢問(wèn)觀察對(duì)象是否像參考圖像一樣移動(dòng)，結(jié)合來(lái)自各種問(wèn)題的所有值，得出總體排名，如果該值超過(guò)設(shè)置的限制，則發(fā)送警報(bào)。

這些程序的特點(diǎn)是它們?cè)谀撤N程度上可以進(jìn)行自我學(xué)習(xí)。

基于非規(guī)則的安全AI形式，稱為“ 行為分析 ”。

該軟件完全自學(xué)習(xí)，用戶或安全承包商無(wú)需初始編程輸入。

在這種類型的分析中，AI根據(jù)自身對(duì)各種特征模式的觀察，例如大小，速度，反射率，顏色，分組，垂直或水平方向等，了解人，車輛，機(jī)器和環(huán)境的正常行為。

AI對(duì)視覺(jué)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，這意味著它對(duì)所觀察的對(duì)象和模式進(jìn)行分類和標(biāo)記，對(duì)各種觀察對(duì)象的正常行為或平均行為進(jìn)行持續(xù)精確的定義。

經(jīng)過(guò)幾周的學(xué)習(xí)后，它可以識(shí)別出什么時(shí)候會(huì)破壞模式。

當(dāng)它觀察到這種異常情況時(shí)會(huì)發(fā)出警報(bào)。

例如，汽車在街上行駛是正常的。

看到駕駛到人行道上的汽車將是一個(gè)異?，F(xiàn)象。

AI+視頻監(jiān)控1.主動(dòng)和實(shí)時(shí)保護(hù)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(cè)到威脅后才能保持反應(yīng)性和有用性。

人工智能系統(tǒng)的加入，則可以預(yù)先檢測(cè)到潛在的威脅并發(fā)出預(yù)警指示。

2.高效率監(jiān)控人員長(zhǎng)期工作會(huì)容易出錯(cuò)且注意力疲勞是影響安全操作的主要問(wèn)題之一，AI解決方案的好處是機(jī)器可以彌補(bǔ)人為錯(cuò)誤和缺失。

3.智能對(duì)象和面部識(shí)別根據(jù)主動(dòng)和實(shí)時(shí)安全的概念，基于AI的技術(shù)可以提供優(yōu)秀的面部和物體檢測(cè)功能。

人工智能的力量也將實(shí)現(xiàn)“無(wú)面識(shí)別”，不僅可以通過(guò)臉部視覺(jué)識(shí)別，還可以識(shí)別身高，姿勢(shì)，身材等其他因素。

此外，解決方案可以更加了解監(jiān)控的環(huán)境，檢測(cè)活動(dòng)模式并在需要時(shí)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。

4.圖像質(zhì)量增強(qiáng)盡管高清和超高清攝像機(jī)保證了圖像捕捉的清晰度，但事實(shí)是，大部分相機(jī)仍然質(zhì)量低劣。

雖然許多相機(jī)在理想的照明條件下表現(xiàn)良好，但在惡劣環(huán)境下質(zhì)量會(huì)急劇下降。

在收集重要信息方面，這成為一個(gè)主要障礙。

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。

5.讀取大數(shù)據(jù)監(jiān)控不僅僅是來(lái)自單一來(lái)源的數(shù)據(jù)。

不同類型的攝像機(jī)和傳感器覆蓋了每個(gè)角落的位置，不容錯(cuò)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(lái)管理的大量數(shù)據(jù)。

管理和解釋此類大數(shù)據(jù)的唯一方法是通過(guò)AI提供的復(fù)雜軟件解決方案。

利用大數(shù)據(jù)的力量將使安全運(yùn)營(yíng)商能夠確保他們采取一切可能的措施來(lái)保護(hù)他們的資產(chǎn)。

從目前的發(fā)展來(lái)看,AI技術(shù)具有天然在安防行業(yè)落地的場(chǎng)景、需求和應(yīng)用，并正推動(dòng)視頻監(jiān)控行業(yè)繼高清化和網(wǎng)絡(luò)化之后的第三次技術(shù)變革。

從“看得見”到“看得清”再到現(xiàn)在的“看得懂”，在未來(lái)必將有更多的AI算法、AI芯片、AI產(chǎn)品被應(yīng)用到視頻行業(yè)，從而帶動(dòng)安防市場(chǎng)的發(fā)展，除此之外，AI也引爆了整個(gè)安博會(huì)以及整個(gè)安防行業(yè)，AI+安防已成為一大火熱的話題。