无论你走到哪里，监控摄像头都很常见。从银行到零售店到机场到超市，摄像头主要用于监控和检查安全威胁的迹象。传统上，安全人员坐在一个严格控制的安全室里，面对一排排的监控器，不断地检查这些相机的图像。
这里面的基本漏洞很容易看到。保安人员也是人这么多摄像头意味着他们的注意力实际上是分散的。即使是最细心、最善于观察的人也会错过问题的小迹象。这是一个未被注意到的漏洞。
然而，可能有更好的 *** 来处理监控问题，答案是关于人工智能技术的热门讨论。许多安全公司频分析应用于他们的安全系统，但下一步应该是智能视频分析。
例行威胁监控和检测可以使用智能视频分析和人工智能，在比用人眼更详细、更全面的水平上运行。传统技术收效甚微，对整体安全转型的需求比以往任何时候都要激烈。
人工智能(AI)它是智能视频分析合理运行的重要组成部分。AI能基本消除人为错误，减少误报数量。
智能视频分析的工作流程是从监控摄像头手机的非结构化数据集中分析图像，找出可能指向某种安全威胁的异常现象。
这是一个需要立即过滤和处理大量数据的复杂过程。
一旦发现安全威胁，AI系统将根据威胁级别向相关人员发出报警。如果是小问题，附近的保安将被通知处理。如果是更严重的问题，司法机构或消防部门将与安全人员一起收到报警。当然，所有这些都接近实时处理。关键是过程是自动化的，系统更准确、更快、更全面。
AI智能视频分析如此迷人的部分原因是它是一种不断进化的技术。AI驱动系统以多种方式模仿人脑，其中之一就是AI总是学习。这是必要的，因为它是巨大而沉重的，允许系统识别每一个可能威胁的编程量。
AI可以从人类活动中学习，判断什么是正常行为，将学习内容转化为安全软件。AI知道正常范围后，可以检测到异常行为的例子和事件。
随着时间的推移，过程会变得更加准确，误报也会更少。AI不断改进，系统本身也不断改进，消除了根据当前速度更新升级的需要。
这也可以在深度学习技术的应用中看到。深度学习用于安全，最常见的是面部识别技术。智能视频分析辅以面部识别，增加了抓住可能是通缉犯的嫌疑人的功能。
由于深度学习使视频分析能够更快地处理和分析面部数据，面部识别技术变得更加流行和准确。事实上，今天的面部识别系统是2002年的10多倍。随着更多的公司在他们的视频分析系统中进行深入学习，准确性将继续提高。
安全是公司非常重视的生命线。因此，更多的资源和技术投资于确保人员和业务的安全。在智能视频分析中AI应用程序具有完全颠覆安全处理 *** 的能力。我们可以期待更准确的检测，更少的误报和更快的响应AI在未来很多年里都是安全领域的一道主菜。
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