利用人工智能改变视频智能

人工智能视频分析正在将安全摄像头变成强大的传感器，可以改善您监控站点安全的方式。借助人工智能 (AI)，摄像头可以独立准确地检测威胁，而无需人工不断观看视频。

这并不奇怪——过去几年，这一直是安全行业协会 (SIA) 提出的几大趋势的重要组成部分。但由于技术进步和网络融合，它们还能够通过更多安全之外的用例改变您对运营的看法。这可以包括监控工作场所的安全风险、跟踪零售环境中的客户体验质量、评估工业环境中的设备是否需要维护等等。

安全领域之外的视频智能的更广泛应用有可能帮助您组织中的人员提高工作效率、效率和安全性。然而，这些应用也带来了新的考虑因素，即您和您的集成商如何共同规划、设计和实施视频智能系统。了解这些标准对于释放人工智能监控的潜力至关重要。

以新的方式看待运营

将视频智能扩展到非安全用例需要全面规划。这种主动方法（而不是简单地购买或升级产品）有助于确保您的解决方案能够最好地满足您的个性化需求。

首先，集成商需要了解您的设施中正在发生的事情。通过深入的设计思维会议，集成商可以帮助您探索潜在的视频应用程序以及部署它们需要考虑的所有因素。这些因素包括环境、流程、人员及其行为。

非环境因素也必须考虑。例如，可能需要匿名捕获来帮助防止人工智能系统出现偏见并保护人们的隐私，尤其是在医疗机构、学校和法院等环境中。如果适用 HIPAA 或欧盟的 GDPR 等法律，它还会影响摄像头可以去哪里以及它们可以收集哪些数据。

另一个需要考虑的因素是人工智能视频智能应用可以带来的抵消成本。该应用可能需要新的投资，但也可能带来新的销售或节省，从而收回部分或全部投资。更好的营销和客户体验可以促进销售，更好的安全措施可以改善损失预防，增强安全性可以减少伤害责任，这些只是抵消成本的一些方法。

部署注意事项

除了安全之外，视频智能的更多应用必然会带来更多的部署考虑。这些考虑包括摄像头的位置和视野、环境照明和潜在眩光源以及分析处理的位置。

摄像头的放置位置对于确保收集准确测量目标分析所需的信息至关重要。例如，如果要监控车辆活动，摄像头的放置位置应排除摄像头视野范围内的附近道路，因为这可能会收集到不需要或不准确的信息。同样，如果将摄像头放置在垂直视角，则人数统计或排队等应用可以更容易测量。

在决定如何处理人工智能分析时，有四种选择。每种都有其优势、成本和要求。

当将摄像头用于单一应用（如火灾探测或仪表读数）时，边缘分析是一个不错的选择。但是，此选项可能存在本地数据存储限制，并且一次只能在摄像头上运行有限数量的分析。

对于涉及多个或远程位置的应用程序，基于云的分析是一个不错的选择。此选项易于安装、扩展和维护。根据使用情况，可扩展性和灵活性可能很有吸引力，尤其是与网络视频录像机 (NVR) 和服务器等解决方案相比，这些解决方案可能很昂贵，并且可能无法大规模实施。权衡的是，基于云的分析通常会根据使用的摄像头数量、所需的分辨率以及数据存储时间等因素收取定期费用。

基于服务器的分析可避免经常性费用，但必须将本地服务器计入总成本。制造商提供包括摄像头、服务器和视频管理系统在内的捆绑产品。如果使用来自多家制造商的解决方案，请确保它们兼容。

混合解决方案可以结合使用上述方法，为项目带来各自的独特优势。例如，您可以使用摄像机存储和分析功能，同时允许使用基于云的应用程序管理设备。

确定基础设施需求

每个项目的独特需求将决定您是否可以使用现有的基础设施或是否需要额外的投资。

例如，使用基于服务器的分析处理的跨线或感兴趣区域应用程序可以让你使用现有的摄像头。但对于在边缘运行的应用程序，你可能需要一组新的、更高端的摄像头。

考虑长期目标也很重要。例如，部署更多摄像头或带有更多传感器的摄像头可能会给网络带宽造成压力。而布线限制可能会将摄像头部署限制在距离电源和连接源 100 米以内。

实施公用级 (UTG) 电缆基础设施可以满足您未来不可避免地会增长的应用和连接需求。UTG 基础设施提供的性能和可靠性水平超出了行业标准。UTG 电缆至少可以达到 150 米，有些甚至达到 185 米。

创新提升

人工智能改变了视频智能解决方案的功能。它可能需要您和您的集成商对设计、实施和使用摄像头的方式做出一些颠覆性的改变。但如果您愿意适应这种变化，您就可以解锁新的、更有效的方式来保护和运营您的组织。