．影像監控即服務：利用 5G 和 AI 的下一代 CCTV 監控

The Dangers of Video Surveillance and A.I.

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2019 年，全球商用 5G 網路啟動。伴隨著 5G 佈署的最初浪潮，全球主要電信商已採用以 5G 為中心的策略，以加快其網路佈署，並應對該領域激烈的競爭。

與前幾代的不同，5G 對於消費者而言，具有超越傳統語音和數據服務的巨大潛力，並有望透過其增強的頻寬，和支持關鍵任務應用的能力，來推動一系列的工業應用。

5G 網路具有無縫連接大量設備，並幾乎即時處理大量數據的潛力，它將為物聯網和 AI 的成長提供平台，以應對諸如智慧城市、遠端監控、車輛聯網、實體安全領域中，如此快速成長的應用之一，就是具有 AI 功能的 5G CCTV攝影機。

在對公共安全和安控的日益關注中，世界各地的中央和地方政府，都在推動更好的監視，以使其城鎮，城市和郊區更加安全。結果，多年來，對透過 CCTV 攝影機，進行影像監視的需求不斷成長。隨著技術的進步和互聯生態系統的指數級成長，影像監控系統已主要轉移到基於 IP 的網路。

這導致影像數據流量的大量成長，進而導致對高級網路基礎架構的需求，該網路基礎架構可以處理如此巨大的，來自不同來源的傳輸饋送。影像監視網路最初是透過有線基礎結構佈署的，由於需要更高的頻寬，因此主要是透過光纖電纜佈署的。但是，光纖網路的安裝需要大量的資金投入，並且具有覆蓋範圍的限制，尤其是在偏遠地區。

另一方面，行動無線連接（尤其是 4G LTE）是一種出色的替代產品，因為它具有廣泛的覆蓋範圍，靈活性和易於佈署的特點，同時可以大規模安裝影像監控系統。

但是，隨著越來越多的攝影機和錄影機越來越多地連接到網路，以及高清 CCTV 攝影機的採用率不斷提高，4G LTE 網路變得越來越擁擠和負擔沉重。

5G 網路的不斷擴散正在幫助克服這些挑戰，並為影像監控市場的發展帶來新的機會。與之前的無線網路和基於光纖的網路相比，5G 路無疑為遠端影像監控解決方案提供了更可靠，更高頻寬和低延遲的連接性。

整合了 AI 功能的基於 5G 的 CCTV：

基於 5G 的 CCTV 攝影機是無線 IP 攝影機，能夠透過 5G 網路傳輸圖片，視訊甚至音訊信號。這些具有人工智慧功能的攝影機，正在幫助提高影像監控系統的效率，從而開啟了實體安全領域的新紀元。

最初，影像監視系統曾經是被動的，其中 CCTV 攝影機主要用於流傳輸即時影像，而企業通常僅在發生安全漏洞後，才引用儲存的影像源。沒有進行重大努力，來分析這些巨大的影像錄影以事先檢測到潛在的安全事件。

5G 閉路監視攝影機利用基於人工智慧的解決方案，例如臉部辨識、對象辨識、事件辨識、智慧圖像處理、遠端的資產管理、行為檢測和分析，正在將影像監控轉變為主動威脅檢測系統。除 AI 之外，還可以利用機器學習和深度學習算法，來開發高級影像分析解決方案，並進一步提高影像系統的智慧。

影像分析解決方案能夠透過分析和監視即時影像流，或來自監控攝影機的錄製圖像，來檢測感興趣的對像或事件。帶有基於人工智慧的影像監控系統的 5G CCTV 的主要優勢，和潛在用例包括：

高可靠性：

低延遲 5G 網路，可為使用者提供即時影像片段的無縫流傳輸，並在緊急情況下利用人工智慧，進一步幫助產生近乎即時的反應。儘管影像監控系統的持續可用性非常重要，但 5G 還保證了網路服務的不間斷交付。

高擴展性：

支持大規模機器類型通信的 5G 網路，正在透過跨應用配置大量 CCTV 攝影機，來推動強大的影像監視系統的發展。

高解析度影像：

5G 網路能夠傳輸品質更高的即時監控影像，而該網路現在支援超高清 4K 甚至 8K 即時影像傳輸。

遠端覆蓋：

5G 網路能夠連接固定寬頻或 WiFi，連接未覆蓋的偏遠地區。

比人類更有效：

安全人員監視缺少異常活動的錄影的可能性更高。雖然嵌入在 5G CCTV 中的 AI 功能具有很高的效率，並且可以配置為檢測不遵循常規模式的事件或動作。

圖像處理：

監視攝影機捕獲的圖像和影像片段品質低下的問題，可能會妨礙準確分析的交付。人工智慧可以用來解決這個問題，並幫助銳化低品質的圖像，並獲得有意義的數據。

多訪問邊緣計算（MEC）提高了 VSaaS 的有效性：

在有關將敏感的影像監控數據，傳輸到雲端的安全性問題，日益引起關注的同時，MEC 正在啟用支持 AI 的 5G CCTV 網路邊緣內處理影像數據。MEC 不會將所有影像監控數據，發送到雲端，而是透過本地處理數據，並將已過濾的數據，傳輸到雲端來降低安全風險。這種方法可幫助企業顯著降低雲端儲存成本，並提高頻寬利用率。

此外，MEC 還透過減少與基於雲端的後端伺服器之間，傳輸數據或從中接收數據所涉及的等待時間，來提高影像監視系統的反應能力。

行業應用和機會：

自動化門禁控制、入侵檢測、運動檢測和行為檢測，以提高智慧場域（飛機場、醫院、教育機構、製造設施等）的安全性：

由 AI 技術（例如人臉辨識）推動的 5G CCTV 可用於向場域內的個人，提供自動訪問權限，或者根據其授權級別生成警報。此外，它還可以幫助您了解人們的行為、膚色、聲音、情感、衣服等。

在製造、建築等行業中，實施此解決方案可以幫助確定有關工人安全的異常情況，而無需人工干預。例如，可以自動辨識不遵守標準安全（如戴頭盔、手套或黃色夾克）的工人，從而最大程度地降低了製造設施和建築工地中的工人安全風險。

利用 AI 進行行為分析的 5G CCTV 可以在人流量大或受歡迎的景點中實施。它可以從即時影像源中確定人類行為，並將其與預定義的可疑行為數據進行比對，以即時辨識違反者。這可以大大減少在這些區域中，佈署大量實體安全人員的需求。

透過交通檢測、事件檢測和行人監視，來改善交通監視系統：

可以實施利用影像分析的具有 AI 功能的 5G CCTV，透過檢測各種交通狀況，來即時改善交通流量。透過動態調整每個交通信號的綠色週期，可以使用此交通監視數據，來提高交通管理系統的效率。

此外，它還可以用於自動辨識車牌、檢測非法停車、超速駕駛、道路交通事故或車輛故障，並向消防或救護車服務等相關部門發送警報。它還可以檢測行人密度，並幫助設置車輛的平均速度，以增強道路安全措施。

啟用醫療保健監視和手術影像分析：

帶有 AI 的 CCTV 攝影機的潛在應用之一，可以是醫療保健監控，它將能夠遠端檢測患者的健康狀況，例如呼吸頻率。此外，基於 AI 的 CCTV 還可以利用電腦視覺，來即時分析手術影像，並在交叉引用手術指南庫的同時預測或建議下一步。

增強零售領域的客戶購物體驗：

影像分析可以使零售商辨識其購物設施中的熱點區域，透過運動檢測，最多的人可以停下來或花費時間。它還可以幫助確定商店中最繁忙的時段，並相應地制訂人員或資源管理策略。而且，它可以透過分析進入或走出商店的顧客的臉部表情，向零售商提供有關顧客滿意度的資訊。

推動遠端資產管理：

理想的機器參數和條件，可以輸入到 AI 驅動的影像分析系統中，以分析機器的性能和行為模式。該數據可用於辨識需要維護的資產，或透過支持 AI 的 CCTV 攝影機即時優化利用的資產。此外，透過預測性分析，可以在預期機器故障時向使用者通知警報，並幫助減少機器停機時間。

區域電信公司的機會：

5G 網路於 2018 年在中東上線，卡塔爾（Ooredoo Qatar）聲稱已於 5 月啟動了全球首個商用 5G 網路。幾個海灣合作委員會國家，特別是沙烏地聯合大公國、科威特、巴林和沙烏地阿拉伯，在此之後於 2019 年將 5G 網路商業化。與此同時，埃及和黎巴嫩正在敲定其 5G 策略，並有望在 2020 年實現商業化。

當前，大多數區域電信公司，都在致力於擴大覆蓋範圍或將 5G 網路商業化，主要側重於消費者領域。但是，隨著企業不斷開發一些實際應用，B2B 領域將為 5G 網路帶來巨大商機。電信公司現在需要更加針對這些新興應用，並為企業開發以 5G 為中心的服務組合。電信商可以透過提供專用的 5G 連接性，來確保支持增強型和不間斷的遠端影像監控服務，從而促進實施具有 AI 功能的 5G CCTV 解決方案。

STC 科威特成為該地區首家專門為企業推出 5G 連接服務的營運商。營運商提供的關鍵解決方案包括專用數據訪問，專用 Internet 訪問以及按需服務，例如 CCTV 和 Cloud PBX。

諸如 Microsoft Azure、AWS 和 IBM Cloud 之類的全球領導者，繼續在各個垂直領域的基於中東雲的 AI 服務領域中佔據主導地位。影像監控領域中，基於雲的 AI 服務主要包括基礎架構（硬體、數據中心等）、AI 基本功能（計算能力、算法等）和高級 AI 功能（臉部辨識、行為檢測等）。區域營運商現在應基於在實現用於優化和自動化電信網路的 AI 方面獲得的專業知識，著重投資內部 AI 功能的開發。