通過將視頻數(shù)據(jù)與其他信息源相結(jié)合，最新的人工智能解決方案不僅可以識別物體和事件，還可以理解復(fù)雜的人類行為和交互。其結(jié)果是一次巨大的飛躍，從被動(dòng)觀察的工具到主動(dòng)、智能行動(dòng)的工具。

實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)十個(gè)攝像頭場景對于人類來說是一項(xiàng)繁瑣且疲憊的任務(wù)。僅靠人類操作員有效監(jiān)控?cái)?shù)百個(gè)攝像機(jī)幾乎是不可能的。即使可供觀察的視頻流有限，人們也很難識別異常事件或理解復(fù)雜的模式，尤其是從長遠(yuǎn)來看。由于操作員因監(jiān)控太多內(nèi)容而感到疲勞，因此錯(cuò)誤警報(bào)很常見，有時(shí)會錯(cuò)過關(guān)鍵事件。

人工智能驅(qū)動(dòng)的分析——游戲規(guī)則的改變者

最新的人工智能驅(qū)動(dòng)的視頻分析解決方案提供自動(dòng)化場景理解、行為分析和異常檢測，從而減輕了人工操作員的工作量。通過持續(xù)掃描和監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)，人工智能可以發(fā)現(xiàn)異常情況，并將關(guān)鍵事件提請決策者注意。

人工智能驅(qū)動(dòng)的視頻分析解決方案提供了巨大的數(shù)據(jù)處理能力，可以集成到視頻管理平臺中，并部署在幾乎無限數(shù)量的攝像機(jī)上，實(shí)現(xiàn)全天候覆蓋。隨著時(shí)間的推移，算法甚至在識別標(biāo)準(zhǔn)行為模式和識別新出現(xiàn)的威脅方面變得更加智能。以下是人工智能分析如何增強(qiáng)安全運(yùn)營的一些現(xiàn)實(shí)例子：

• 識別危險(xiǎn)的人際互動(dòng)，如打架、跌倒或犯罪活動(dòng)
• 了解人群行為以發(fā)現(xiàn)問題的早期跡象
• 識別重要物品，例如武器或無人看管的袋子
• 檢測周邊入侵等異常情況
• 分析長期趨勢以在事件發(fā)生前預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)

將來自其他設(shè)施系統(tǒng)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來，以形成統(tǒng)一的安全解決方案。

憑借這些功能，人工智能使操作員能夠?qū)⒆⒁饬性谧钪匾氖虑樯?，可以利用人類判斷來?yàn)證見解并確定最佳響應(yīng)。

人工智能在監(jiān)控領(lǐng)域的未來

人工智能使安全系統(tǒng)能夠比以往更準(zhǔn)確、更快速、更可擴(kuò)展并具有類似人類的理解能力。智能技術(shù)將繼續(xù)改變安全專業(yè)人員監(jiān)控、理解潛在安全威脅并采取行動(dòng)的方式。

在不久的將來，人工智能的突破將通過新工具在多個(gè)方面進(jìn)一步改變視頻監(jiān)控領(lǐng)域，例如：

高級算法：借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，人工智能工具在理解人類行為、預(yù)測事件和識別潛在威脅方面不斷進(jìn)步。

大型語言模型(LLM)：LLM與視頻(LVM)相結(jié)合，允許操作員通過語音命令或文本查詢監(jiān)控系統(tǒng)，這將使安全操作更加直觀。系統(tǒng)可以理解人類語言請求并以相關(guān)視頻剪輯或分析見解進(jìn)行響應(yīng)。

提高自動(dòng)化程度：使用機(jī)器人流程自動(dòng)化的解決方案可以處理檢索數(shù)據(jù)等基本任務(wù)，并讓人員能夠?qū)Ｗ⒂谠鲋祷顒?dòng)。機(jī)器可以快速搜索大量視頻數(shù)據(jù)檔案，根據(jù)詳細(xì)的識別描述關(guān)鍵字列表以及學(xué)習(xí)和觀察到的行為來定位場景、人、車輛或其他物體。

生成人工智能：新興技術(shù)可以生成合成但非常逼真的視頻模擬，用于更好的匿名分析培訓(xùn)和系統(tǒng)測試。隨著技術(shù)的成熟，它可能有一天會創(chuàng)建模擬緊急情況，以評估和改進(jìn)人類的反應(yīng)協(xié)議。

消費(fèi)者需要合法的使用人工智能

除了新的工具和功能之外，人工智能技術(shù)還將通過引入新的人工智能開發(fā)和使用法規(guī)，以及解決用戶和公共消費(fèi)者負(fù)責(zé)任使用問題的需要來改變視頻監(jiān)控行業(yè)。

雖然人工智能釋放了視頻監(jiān)控的巨大潛力，但其開發(fā)和應(yīng)用帶來了隱私和透明度方面的考慮。人工智能法規(guī)正在改變視頻技術(shù)發(fā)展路徑。那么，提供商如何確保人工智能解決方案得到負(fù)責(zé)任的開發(fā)和使用？

在當(dāng)今新興的人工智能監(jiān)管環(huán)境中，任何開發(fā)企業(yè)都應(yīng)謹(jǐn)慎行事，使其開發(fā)流程符合G7行為準(zhǔn)則具體來說，這些相關(guān)技術(shù)開發(fā)原則：

在先進(jìn)人工智能系統(tǒng)的整個(gè)開發(fā)過程中，包括在其部署和投放市場之前和整個(gè)過程中，采取適當(dāng)?shù)拇胧?，以識別、評估和減輕整個(gè)人工智能生命周期的風(fēng)險(xiǎn)。

• 識別并減少漏洞，并在適當(dāng)情況下識別部署后的誤用事件和模式，包括投放市場。
• 投資并實(shí)施強(qiáng)大的安全控制，包括整個(gè)人工智能生命周期的物理安全、網(wǎng)絡(luò)安全和內(nèi)部威脅防護(hù)措施。
• 在技術(shù)可行的情況下，開發(fā)和部署可靠的內(nèi)容身份驗(yàn)證和來源機(jī)制，例如水印或其他技術(shù)，使用戶能夠識別人工智能生成的內(nèi)容。
• 對個(gè)人數(shù)據(jù)和知識產(chǎn)權(quán)實(shí)施適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)輸入措施和保護(hù)。

一般來說，開發(fā)人工智能的企業(yè)需要在設(shè)計(jì)過程的早期就建立道德、公平和透明度，從而采用設(shè)計(jì)責(zé)任的開發(fā)方法。實(shí)施健全的內(nèi)部流程可以帶來有效的準(zhǔn)備，但也可以避免不必要的風(fēng)險(xiǎn)問題。創(chuàng)新與責(zé)任的結(jié)合達(dá)到了適當(dāng)?shù)钠胶狻?/span>

在創(chuàng)建人工智能系統(tǒng)時(shí)，開發(fā)人員從一開始就應(yīng)該優(yōu)先考慮用戶的隱私和安全。GDPR立法概述了這種方法，該立法要求通過設(shè)計(jì)和默認(rèn)情況來保護(hù)數(shù)據(jù)。這意味著在技術(shù)中建立保障措施來保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)、限制數(shù)據(jù)收集和使用并確保道德實(shí)踐。

透明度是人工智能解決方案開發(fā)的一個(gè)關(guān)鍵原則，有助于確保所有利益相關(guān)者，包括用戶、監(jiān)管機(jī)構(gòu)和整個(gè)社會能夠清楚地了解人工智能系統(tǒng)的內(nèi)部運(yùn)作和決策過程。它涉及公開系統(tǒng)的開發(fā)方式、培訓(xùn)方式、使用哪些數(shù)據(jù)以及如何達(dá)到結(jié)果。

人工智能只是輔助人類

雖然人工智能可以通過警報(bào)和洞察來指導(dǎo)人類操作員，但最終的決定必須來自于人。人工智能并不是要取代安全團(tuán)隊(duì)，而是要加強(qiáng)他們的工作以提高效率和精度。

隨著人工智能能力的成熟，視頻安全正在轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)系統(tǒng)。人工智能監(jiān)控不僅僅是事后記錄事件，還為安全團(tuán)隊(duì)提供了實(shí)時(shí)應(yīng)對威脅所需的遠(yuǎn)見。它還會產(chǎn)生力量倍增效應(yīng)，提高人類分析師的生產(chǎn)力。

預(yù)測模型可用于發(fā)送警報(bào)，提示操作員查看視頻并決定是否需要采取行動(dòng)。系統(tǒng)可供學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)越多，從操作員那里獲得的反饋越多，軟件做出預(yù)測的能力就越強(qiáng)。

人工智能允許人員利用技術(shù)，同時(shí)保留基于培訓(xùn)和判斷的態(tài)勢控制和最終決策權(quán)。

人工智能驅(qū)動(dòng)的視頻分析有望帶來巨大的變革效益，但也伴隨著開發(fā)、透明度和使用方面的義務(wù)。通過以人為本的負(fù)責(zé)任做法，人工智能增強(qiáng)監(jiān)控系統(tǒng)可以開創(chuàng)安全、安保和公眾信任的新時(shí)代。