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人工智能(AI)和機器學習(ML)在實體安全市場上引起了轟動，将視訊分析提升到了新的準确性水準。實際上，這些術語已成為整個行業的通用流行語。但是，人工智能和機器學習對實體安全行業産生影響的潛力遠遠超出了他們改善視訊分析的能力。
我們在本周的專家小組圓桌會議主題為：除了更好的視訊分析之外，人工智能或機器學習如何使實體安全市場受益?
Nigel Waterton-Chief Revenue Officer, Arcules
雖然我确實認為，要與當今電影中的AI驅動結果相去甚遠，但是添加這些算法可以大大幫助企業上司者最終做出更好的決策并降低風險。除了視訊分析之外，這一目标也是該細分市場發展的核心。将另一種工具(例如基于雲的功能)疊加到此智能上，可帶來額外的優勢和額外的靈活性，這是我們行業以前從未見過的。
歸根結底，這項技術對實體安全行業的真正好處是能夠擷取從各種物聯網(IoT)裝置傳入的資料，并使用該資訊建立業務營運的最佳實踐，進而鞏固自己的實力，并使組織更加了解組織面臨的風險。
Per Björkdahl-Chairman, ONVIF
使用者可以通過使用 AI，或更具體地說，通過深度學習和機器學習功能，以更高的效率和準确性來利用視訊分析。這些術語盡管有時可以互換使用，但每個都有不同的優點。機器學習可提供更好、更準确的事件檢測分析。人們通常在想到視訊分析時，會将其與面部識别相關聯。但是，機器學習功能遠遠不止于此，它可以監視運動及過程，以及檢測流量和事件。
相比之下，人工智能被用來模仿一個人可以做什麼，并有助于某些低級任務的改進。實體安全中的 AI 旨在補充人員能力的終結。 AI 有助于改善自動決策和警報。
Sean Foley-SVP, National Accounts, Interface Security Systems LLC
我們對視訊分析中的 AI 革命感到興奮，但 AI 的應用不僅僅局限于視訊。 AI 的真正力量在于處理大量通常是不同的資料集，以産生可行的見解。例如，資産保護專業人員對什麼樣的銷售點交易是欺詐的危險信号有深刻的了解。 AI 可以将這種了解提升到指數級，在數千名員工中評估數百萬筆交易，以在流程的早期(甚至是在發生之前)識别欺詐行為，進而減少收縮。
同時，還可以将相同類型的 AI 模式識别應用于減少中央站的誤報，或對系統故障進行超準确的預測，以改善客戶服務。我們的行業才剛剛開始将幾乎無法了解的資料與AI引擎和算法配對。應用是無限的，客戶将是以受益。
Stuart Rawling-Vice President of Technology and Customer Engagement, Pelco, Inc
通過深度學習和應用于視訊的其他 AI 驅動技術來提高智能的真正可能性是，從長遠來看，直到事情發生後，我們才開始觀看視訊。通過視訊收集這種高水準智能的目标可能會自動實作，以至于不需要安全操作員做出響應所需的決策。取而代之的是，由情報驅動的下一步将自動傳達給各個利益相關者-從現場警衛到當地警察/消防部門。
相反，當安全主管通路與事件對應的視訊時，這是因為他們希望自己檢視事件。自動化、簡化響應的能力以及即時響應不是整體的、資料豐富的監視政策的目标嗎?對于幾乎所有企業來說，答案都是肯定的。
Aaron Saks-Product and Technical Manager, Hanwha Techwin America
除了更好的視訊分析之外，人工智能(AI)或機器學習還可以極大地有益于實體安全市場。對于錄影機而言，人工智能不僅可以通過基于運動的分析消除誤報，還可以做更多的事情。從自動化任務到運作例行程式以及比較資料，人工智能和深度學習都有可能改變我們使用安全錄影機的方式。
由于安裝的攝像頭遠遠超過了人類可以監控的數量，為了利用所有這些資訊，我們需要 AI 來了解我們正在收集的新資料，并告訴我們應該注意什麼。我們想知道異常情況：那輛車在街上走錯路了嗎?公路中間有人嗎?這些裝置是功能強大的新型 IoT 傳感器，可直接增強業務和營運。
Adam Wynne-Software Engineering Manager, Security and Safety Things GmbH
人工智能(AI)和機器學習還可以通過改進的通路控制系統以及将結果資料與其他裝置內建來使實體安全市場受益。通過使用該技術，算法可以通過生物識别來識别個人并将其與安全錄影機自動內建，以開發更全面的通路控制解決方案。 AI 可以通過提高識别速度和準确性來增強生物指紋系統。此外，人工智能和機器學習還帶來了實時檢測複雜事件的附加好處，以前隻有在事實分析之後才能将其作為驗證分析的一部分。這使實體安全系統和響應變得更加簡化和複雜。
Jonathan Moore-Product Director, AMAG Technology, Inc.
視訊分析通常用于識别人和其他物體，然後觸發特定的動作，例如打開門或觸發警報。盡管此功能很有用，但資料分析具有巨大的價值，可以提供從通路控制系統中存儲的大量資料中提取的有用見解。人工智能可以“學習”每個使用者的典型通路模式，并在檢測到可能對組織構成威脅的可疑或異常行為時警告安全性。
除了檢測潛在的危險活動之外，資料分析還可以用于更好地了解建築物的占用和流量模式，以幫助實施實體疏離，突出顯示配置錯誤或可能會發生故障的面闆和裝置等。資料分析程式可以幫助企業提高其安全性和内部威脅程式，了解其設施使用情況和流量模式以及優化其安全硬體。
John Davies-Managing Director, TDSi
人工智能(無論是真正的人工智能還是複雜的機器學習)在輔助實體安全方面具有巨大的潛力。通過學習和改善自己的資料，AI 可以快速确定什麼是正常或異常行為，以便在早期發現潛在問題。視訊分析的好處已被充分證明，但集中式安全系統中的 AI 可以監視範圍更廣的複雜資料。例如，在繁忙的機場或火車站中，中央 AI 系統可以處理人員進出安全區域的活動(使用通路控制以及視訊監視)，并找到可能提示擁塞問題或可疑行為的模式。
此外，我們還看到越來越多的人工智能在諸如無人機之類的尖端技術中使用，它可以在無需人工指導的情況下确定遠端安裝，電力線或瓦斯管道是否存在任何問題或需要注意。
Brian Baker-Vice President, Americas, Calipsa
人工智能和機器學習給實體安全處理從錄影機和傳感器輸入的方式帶來了指數式變化。資料是提供給 AI 的燃料，錄影機提供了大量的視訊以供檢視。 AI 的深度學習算法可自動檢測出人類和車輛運動之間的差異，而不是動物、吹樹葉或反射光。結果是大大減少了誤報和潛在的相關罰款。
我們将 AI 視為增加的安全層，幫助而不是代替人類來更好地保護人員和資産。使用人工智能，中央監控站或企業安全營運中心的操作員可以将注意力集中在真實警報上，以改善安全響應。通過減少虛假警報浪費的時間，管理人員可以在不增加人員的情況下擴充操作。如今，基于雲的 AI 軟體解決方案幾乎在世界任何地方都将其功能添加到相容錄影機中。
總結
人工智能(AI)和機器學習提供了有用的工具，可以了解大量的物聯網(IoT)資料。 通過幫助實作低級決策的自動化，這些技術可以使安全營運商更加高效。 智能功能可以擴充內建選項，例如通過通路控制來增加生物識别的使用。 人工智能還可以幫助改善監控機制和流程。 智能系統可以幫助最終使用者了解建築物的占用和交通模式，甚至可以幫助實作實體距離。 以上這些隻是技術的幾種可能用途 —— 最後，一切皆有可能。
原文連結：
https://ai.51cto.com/art/202008/623391.htm文章轉自51cto，本文一切觀點和《機器智能技術》圈子無關