Intelligent Video Surveillance System
智慧影像監控系統
智慧手機是物聯網設備的原型。安控攝影機很快將在安全和保全方面，發揮類似的作用。在本文中，你將了解新技術和應用，如何改變該行業的遊戲規則。
與其他感測器（例如運動或煙霧探測器）一起使用的安控攝影機，已經使用了很長時間，但並未透過數據網路相互連接。公共空間、商業建築、公共交通等領域，對智慧影像監控的需求不斷成長，以及物聯網的興起，將推動這些攝影機系統的進一步整合。
讓我們看看影像監控是如何發展到今天的，以及未來的發展方向。
過去：標準的安全監控系統
閉路電視系統 (CCTV) 已經證明，它們可以做他們應該做的事情：讓人們更好地了解安全狀況，以減少安全事故。閉路電視攝影機只能顯示和錄製影像片段，僅此而已。由於他們不明白他們在看什麼，他們也無能為力。
為了有效打擊盜竊、暴力、故意破壞或火災，攝影機必須能夠自行檢測和解釋此類事件。它們還必須具有與其他系統（例如警報系統）合作的能力。
這就是物聯網發揮作用的地方。它將支持網絡的攝影機與執行其他任務的其他設備和系統連接起來，並將安全監控轉變為智能安全和安保管理。
你可知道…？
閉路電視技術 於 1942 年在德國首次使用，目的在監控 V-2 導彈。直到 1949 年，該技術才以商業方式引入美國。
影像監控系統在 2018 年建構了全球安防市場中最大的細分 市場。這就是為什麼今天現代攝影機系統被廣泛應用於生活、零售、商業建築、體育場、交通和城市公共空間的許多領域。
安全攝影機構成了安全監控發展的下一個技術步驟……
（不那麼遙遠的）未來：智能安全監控
影像監控系統只提供必須由人類持續觀察的視頻的時代已經結束。能夠一次性記錄和分析影像數據的機器已經面世，它們可以為安全管理人員提供深入的洞察，而不是單一的資訊。
通過對任何類型的事件做出更快、更深入的響應，這將顯著改善許多領域和行業的安全和安全相關流程。
未來的安全監控本質上結合了 3 種技術，它們將徹底改變遊戲規則：電腦視覺、自動化和深度學習，由強大的處理器和物聯網攝影機上的應用程序驅動。讓我們快速瀏覽一下這些技術……
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電腦視覺
由於更複雜的算法、更快的設備、更大的網絡，以及通過物聯網訪問，更廣泛的數據集，電腦視覺變得越來越智慧。這允許機器實時「查看」和分析。
「電腦視覺中的深度學習和通用人工智能技術使肉眼無法做到的事情成為可能。」 - IBM iX 創意解決方案全球負責人 Matt Candy
示例：在幾秒鐘內檢測到火災和煙霧
許多威脅，例如煙霧，人眼很難在視頻中檢測到，尤其是在光線不足的情況下。然而，幾秒鐘後，火災可能已經爆發。配備煙霧和火災探測功能的安控攝影機可以在早期發出警報，並在沒有任何人工協助的情況下啟動適當的安全措施。
資料來源： 博世安防系統
自動化
速度在安全保障方面發揮著重要作用。你對安全事件的反應越快，預防或至少減少損害的機會就越大。在商店發生盜竊的情況下，每一秒都很重要，因為犯罪分子可能會在保安人員介入之前消失。
通過閉路電視進行標準安全監控會浪費寶貴的時間，因為機器和操作人員之間的反應路徑太長。智能相機通過節省員工解釋視頻來走捷徑。他們會立即發送通知或自行啟動適當的操作。
示例：在零售業中檢測和抓捕小偷
「AI Guardman」安控攝影機幫助店主即時辨識潛在的小偷。安裝在攝影機上的軟體會掃描即時視頻串流，並分析它可以看到的任何人的姿勢。此數據會自動與預定義的「可疑」行為進行匹配。當它看到一些非凡的東西時，它會透過應用 app，提醒現場人員進行雙重檢查。
資料來源：NTT East/Earth Eyes Corp at theverge.c
深度學習
「攝影機捕捉視頻，但視頻分析捕捉價值。」- IBM
使用電腦進行影像分析，並不是一個新想法。然而，有一個問題減緩了影像分析的發展：在無人機或車輛上製作的行動影像充滿了動態變量，即使是最智慧的電腦也可能會感到困惑。這就是為什麼許多公司和新創公司，正在使用自學習算法開發智慧系統。
深度學習是一種基於人工神經網絡的機器學習方法。視頻分析使安控攝影機能夠分析機上的視頻數據，是深度學習的一種應用。另一個應用是自動化，它將視頻分析嵌入到流程中。
深度學習的好處在於，安控攝影機影像分析應用 app 的開發人員不必自己重新發明輪子。已經有複雜的框架可以簡化深度學習模型的開發，例如 Google 的 Tensorflow、微軟的 Custom Vision 和 IBM 的 PowerAI Vision。
示例：使用 IBM 的 PowerAI Vision訓練對象辨識
為了確定工人是否遵守安全規定（例如戴頭盔），安控攝影機需要知道頭盔的外觀。如果一個人沒有戴頭盔，相機可以做出反應並發出警報。這就是簡化的訓練過程的樣子……
在 此處了解有關改變視頻分析和深度學習遊戲規則的新創公司的更多資訊 。
證券市場的簡要展望
物聯網中的安全監控為用戶、整合商和應用 app 開發人員提供了很多潛力。
• 根據 Grand View Research, Inc. 的數據，到 2025 年，全球證券市場規模預計將達到 1671.2 億美元，預測期內的複合年成長率為 10.3%。
•根據 LDV Capital（「視覺數據捕捉的範式轉變」），到 2022 年，全球將有 440 億個攝影機，其中 8% 將是安控攝影機（超過 30 億個攝影機）
在 Azena，我們認為「眼睛的互聯網」將在短時間內快速成長。但是，要充分利用這些可能性，還需要克服一些技術障礙……
一方面，需要快速的數據網路，這在許多地區將取決於 5G 等新標準，能否快速普及。另一方面，製造商需要使用快速處理器升級他們的設備，例如，以便可以直接在設備中執行複雜的任務。
最後但並非最不重要的一點是，軟體在物聯網設備的可用性和性能方面，發揮著越來越重要的作用。這就是為什麼製造商應該向每天創建的大量創新應用 app 開放他們的系統。
在 Azena，我們提供了將設備和軟體結合在一起的平台。
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