人工智能通过防止危险情况，在监控和提高安全性方面发挥着关键作用。人工智能摄像头可以实时监控和分析视频，从而防止盗窃和其他事件的发生。

人工智能（Ai) 在制造业、汽车工业、医疗保健业、娱乐业、金融业和许多其他行业都取得了惊人的发展，但仍处于起步阶段。

在所有应用中，人工智能、深入学习和机器学习在监控应用中都在迅速发展，因为它对通过预防危险情况来实现安全产生了深远影响。根据最新的研究与营销网站的一份报告，全球视频监控市场预计将以 10.4% 的复合年增长率增长，从 2020 年的 455 亿美元增长到 2025 年的 746 亿美元。

人工智能取代被动监测解决方案

尽管世界各地都大规模安装了闭路电视摄像机，以便在屏幕上播放现场视频，无论是在零售店、医院、办公室或其他地方，它们通常都是被动的，关注违规行为或潜在的威胁信息。此外，解析可能是一项艰巨的任务，因为获取的大量数据无法在传统系统中得到充分利用。人工智能摄像机更具侵扰性，能够实时监控和分析视频，以防止此类事件发生。

在大多数情况下，低分辨率摄像机用于记录，导致图像质量差。人工智能可以用来锐化不清晰的图像以获得有意义的信息。在任何情况下，分辨率、人脸、物体和事件识别都要容易得多。它甚至可以根据某人的身体特征（如身高、姿势、身体大小和运动模式）来识别。

这也是有益的，因为由于持续监测造成的精神和身体疲劳等原因，操作人员往往忽略关键细节，这可能会造成严重后果。人工智能确保不出现错误和注意力跨度问题。当工厂等地方需要远程监控时，理想状态和性能参数可以被写入人工智能系统，从而提醒操作人员，节省成本，防止机器故障。

人工智能运作背后

基于机器的学习算法用于监控和分析监控解决方案中记录的图像、视频和数据。最常见的人工智能类型是基于规则的，程序员为系统提供了必须是理想的正确的预先设计的规则。然而，不需要预定义规则的行为分析的使用正在慢慢增加。自学习系统通过自动检测和分类与目标环境相关的数据来工作。

自动化平台允许从多个来源顺利地收集和存储信息。例如，ICRealtime 开发的人工智能平台 Ella 可以立即搜索数据。用户甚至可以通过时间范围和位置等过滤器缩小结果范围，并通过对相关性进行评级来提供反馈。

在监控方面，人工智能可以利用基于机器的视觉，并被训练来观察实时流中的每一个细节，或者记录和通知操作者，甚至是最小的活动偏差（事件、行为或动作），这是确保主动实时安全的理想方法。输入到算法中的数据可以包括地理位置、生物特征数据、社交媒体、逮捕记录等。深度学习有大量的工程神经网络，可以实时检测物体。流行的方法包括更快的区域性 CNN(RCNN)，您只看一次（Yolo)，以及对（SSD) 网络的单一探测。算法的选择取决于速度、精度、大小等参数。

对于监控系统的培训，模型是在数据准备完成后进行培训的。最后一步是推断，如果在边缘进行处理，则需要使用车载 GPU，或者因为微控制器不如 GPU 强大，所以需要使用精度较低的模型。

人脸识别使用视频剪辑和静止图像，不仅可以通过数据库匹配来识别，还可以用于更深入的目的，比如表情分析和其他类似的趋势分析。例如，Evolv 技术提供了一个由筛选机和面部识别应用程序组成的安全系统。该安全装置检测金属、非金属炸药和其他危险武器，而面部识别算法则将摄像机上的人脸与数据库中的监视列表匹配起来。

它可以在哪里使用？

在国家安全方面，支持人工智能的解决方案可以检测无人值守的物品，如机场、地铁站、火车站等，从而简化了安全人员的工作。此外，乘客还可以通过面部和生物特征证件进行验证。如果不能通过检查，可以手工过滤，以满足要求。这甚至适用于边境管制系统。

有了微型无人机这样的移动监控机器人，它们就能覆盖大片土地。例如，初创公司 ShieldAI 提供 HivemindNova 无人机和机器学习应用程序，该团队表示，这些应用可以帮助军事或安全人员在不需要 gps 的情况下监控高威胁环境。

智能城市的主要方面之一是通过预测、预防、应对和减少犯罪和其他新出现的威胁来提高安全，使其成为一个安全的城市。智能城市通常使用一系列传感器、跟踪设备和监控技术来实时从连接的设备中收集信息。然后专注于处理和分析与城市运营相关的信息。基于人工智能的监测可以监视零售商店的人口，并识别可能参与商店盗窃等活动的人。

基于智能人工智能的监控摄像头提高了安全性和工作效率。

随着系统变得智能化，所有东西都连接在一起，它们就容易受到网络攻击。许多智能手机还使用面部识别技术来保护用户数据免受外部和黑客攻击。人工智能和深度学习可以快速发现这些威胁，而大多数网络安全软件和产品目前都在市场上使用。

新冠肺炎流行病的影响

新冠肺炎在不同国家流行期间，由于需要保持社会距离，基于人工智能的技术解决方案将非接触功能带到了顶峰。创业公司 LandingAI 开发了一种支持人工智能的社交距离检测工具，它将视频中的每个人都代表为一个点，当两个人之间的距离小于 1.8 米（6 英尺）时，会变成鲜红色。

最近，基于计算机视觉分析和智能图像分析的解决方案已经在印度推出。它通过遮罩检测、社交距离检测和自动车牌识别（ANPR) 检测车辆运动违规行为，可以部署在室内和室外。

扶持技术

人工智能并不是孤立地工作来实现目标的。物联网（IoT）和云计算技术对于 Ai 在安防系统中的成功实施起到了关键作用。这使得智能扬声器，汽车内置摄像头和遥控门锁等设备成为人工智能监控的有效工具。随着物联网系统中相互连接的设备越来越多，需要共享大量数据进行处理。微软，阿里巴巴，亚马逊和 IBM 等巨头都拥有云计算数据中心，这是一种比传统野外基础设施更安全的数据存储和通信方法，以推动人工智能任务。存储在云服务器中的数据通常可以通过互联网访问。将硬件通过 4G/5G 网络连接到云端后，专门的软件将解释从不同地点收集的大数据，并允许用户观察保护人员和资产的必要措施。"。

未来应用

虽然人工智能有助于轻松发现犯罪和事故，但它也引发了人们对隐私未来以及当前社会结构面临的风险的严重担忧。如果企业和政府不采取足够措施，监测和控制这一领域的侵犯隐私行为，后果将是灾难性的。

为了获得有用的数据，需要处理大量的信息，这意味着需要使用需要数百台服务器的多个算法来完成大量的计算。这种资源的浪费导致硬件的超支。当质量降低以最大化存储时，深度学习算法需要能够评估这些低质量的图像。此外，互联网连接需要更快地限制数据处理的延迟。

此外，这并不总是准确的。以人脸识别系统为例，当天气不好或图像失真时，虚警率很高。尽管面临挑战，人工智能仍在积极发展。创新的解决方案正在出现，每个人都为这些监控和安全操作做出贡献，从得到广泛认可的安全提供商到初创企业。华为、IBM、NEC、海康威公司、思科和中兴通讯都是知名的公司，它们都能满足大多数国家人工智能监控的需要。现在迫切需要的不仅是盲目利用人工智能在监测中的优势，而且要在人工智能技术、政府监测和公民隐私权之间建立平衡。