· 人工智慧驅動的分析在中央監控站的作用

基於人工智慧 (AI) 的影像分析和運動分析

衛報警系統的新中央監控站僱用了 20 名營運商，監控了不到 8000 名使用者。透過與 CHeKT 的整合，所有影像警報都透過中央站的 MicroKey 自動化軟體進行處理。 //圖片由監護警報系統提供

今天，一切都是將影像警報帶入中央監控站，在那裡，真正的代理商會即時採取行動。這是透過人工智慧實現的，人工智慧以更少的虛假警報提供精確檢測，並能夠在事件發生之前防止事件。

當今安全方面最具活力的趨勢之一，是使用監控攝影機作為感測器，生成入侵警報，然後將其傳輸到中央監控站進行即時操作。影像分析 —— 特別是由人工智慧（AI）驅動的分析 —— 正在推動這一趨勢，因為它們能夠以比前幾代攝影機的影像運動檢測技術更少的虛假警報進行精確檢測。由於人工智慧驅動的影像分析擅長忽略不需要的警報，這使它們成為中央站處理的理想警報型別。專業監控確保某人總是看到影像警報，而不是僅作為資料儲存，以後將進行審查。

有了監控影像警報，一個全新的監控領域現在擺在行業面前：一個專注於檢測、威懾和預防犯罪的領域。此外，在涉及中央監控的地方，安全整合商和經銷商也是如此，他們有可能從影像警報中賺取經常性收入。

這個概念與影像驗證不同，影像驗證通常與報警感測器（被動紅外探測器或PIR、光電束、磁性觸點和玻璃破碎感測器）一起使用，以證實警報。十幾年或多年前首次引入影像警報驗證時，仍然受到執法部門的好，認為這是減少虛假警報和優先考慮真實警報的一種方法。

這個新類別被稱為影像警報監控或主動影片監控，依靠監控中心操作員的干預來對警報展開時採取行動。行動可能包括鎖定或解鎖門和大門、開燈和/或啟動音訊語音 —— 後者最常見。當分析可以基於基於攝影機、基於伺服器或雲端的邊緣，檢測到區域違規行為時 —— 這意味著人員或車輛在場景中跨越了虛擬邊界 —— 接收警報的操作員會檢視影像提要，並決定是否應採取進一步行動。透過執行警報響應，如音訊語低聲，中央車站很有可能阻止肇事者繼續推進其犯罪意圖。

守護者操作員是第一位的

監護警報系統中央監控站展示的一張海報，承認操作人員在警報展開時對警報做出反應，並可能預防犯罪負有重大責任。 //圖片由監護警報系統提供

加利福尼亞州森林湖 Netwatch 北美總裁 Justin Wilmas 解釋說：「主動影像監控與傳統的影像監控與影像驗證非常不同。」Netwatch 集團是一家公司，該公司還包括批發監控中心 NMC。「影像驗證是指當警報進入入中央監控站時，[操作員]會拉起影像錄影，並可以驗證它實際上是他們需要執法部門響應的警報。這將成為一個經過驗證的警報，當它傳送給執法部門進行傳送時，應該會得到優先權。」Netwatch 是使用主動影像監控的先驅；其平台為客戶提供智慧遠端影像監控，以便在事件開始之前主動檢測和預防事件。

Wilmas 說：「當我們發音時，我們能夠阻止 98% 的時間發生這一事件，這是積極主動的。」「[透過]影像驗證，警報響了，他們看到一個壞人做壞事。那個壞人仍然會做壞事，直到執法部門到來。根據司法管轄區的繁忙程度，如果他們出現的話，這個時間框架可能會[不同]。主動影像監控的概念是阻止、降級和防止事件發生前的發生。」

德克薩斯州歐文 ADT Commercial 的中央業務高階副總裁 Jim Kopplin 同意 Wilmas 的威懾作用。「利用人工智慧來檢測一個人，並觸發反應以阻止該人闖入大樓，有助於減少財產損失，並有助於在闖入發生之前阻止闖入。然後，這些威懾事件可以機械化，以觸發照明和/或自動訊息警報，或通知可以透過音訊解決方案直接參與的呼叫中心代理。」Kopplin 說。

Kopplin 說，ADT Commercial 以有限的配置提供帶有分析的影像監控，並補充說，ADT 正在積極努力擴充套件其能力，為更廣泛的客戶提供解決方案。

專家為效能良好的監控分析提供提示

影像分析，特別是人工智慧（AI）增強的影像分析，對於安全經銷商或安全整合商為客戶設定可能具有挑戰性。

為了從中央車站的技術中獲得最佳效能，有很多事情需要考慮——其中一些可能與您的經驗相反。

紐約錫拉丘茲快速響應監控技術和創新副總裁兼監控協會主席Morgan Hertel說：“我給經銷商的資訊是，如果你以前從未這樣做過，請選擇一些可行的東西，並首先做好。” “因此，您想進行影片驗證；如果您進行大量入侵，請選擇一個相容並與之相容的相機系統。如果這對你有用，那就去做點別的事情吧。如果您是那種做大量外部工作的商業公司，那麼選擇一個具有良好分析性的相機，並開始使用它來在戶外進行檢測。那裡有很多錢，很多市場份額。但要做好這一點。”

赫特爾強調，安全公司應該一步一步地採取。 “在你真正擅長它之前，不要只是跳進並啟動這個巨大的影片程式，因為有很多流程必須首先完成：銷售流程、安裝、安裝驗證、如何設定監控。但也不要忽視這一點，因為如果你不忽視，你會被它捲入。”

Guardian Alarm Systems的David Erickson說，也許經銷商和整合商需要注意的一個領域是確保他們的檢測區域被定義為客戶希望保護的區域。 “當您作為操作員收到警報訊號時，您有責任與客戶聯絡或派遣警察。因此，當操作員收到受保護財產隔壁發生的活動影片警報時，因為檢測區域影響太深，這將給操作員造成很大的噪音，”他說。如果監控中心按操作員時間收費，還可能為整合商產生不必要的費用。

“許多整合商和經銷商將設定這些非常廣泛的檢測區域——我正在尋找人，但攝像頭可以俯瞰人行道或公共區域。每次有人在那裡，就會以實時警報的形式前往中心。想想中心的一個操作員，他現在看到柵欄的另一邊有人，或者他們看到一對夫婦走在人行道上；經銷商認為他們在保護客戶，但實際上他們正在做的是在警報交通方面製造不必要的噪音，並可能對客戶造成傷害，因為他們只是獲得太多的資訊。”

伊利來納州德斯普蘭斯市EMERgency24國家銷售和營銷總監Kevin Lehan說，對檢測區域進行步行測試是強制性的。他解釋說，設定好後，研究你的相機看到了什麼，確保你的周邊線實際上在人行道內部而不是人行道外部。他說：“確保你的相機不會指向會導致不必要的觸發器的東西，因為你在透過基本閾值後支付每次啟動費用，一個月後三個影片。”

Lehan說：“只有當你準備好了，一旦你對系統進行了校準，這樣你就知道你沒有生成虛假事件，你才能開啟系統。”

在為監控系統安裝攝像機時，比擁有令人愉悅的影象更重要的是確保儘可能最好的檢測。 Kastle Systems的Nik Gagvani說：“我見過許多部署良好的裝置，也見過許多用於監控目的的部署不那麼好的裝置。” “不僅要考慮相機安裝時會看到什麼，這可能是在白天，而且在晚上可能會是什麼樣子。”

除了在所有照明條件下定位相機以獲得對比度良好的影象外，請確認沒有任何東西阻塞檢測區域。 Gagvani說，考慮季節性，這意味著如果你的裝置發生在冬天，當樹上沒有樹葉時，春天的樹葉可能會阻擋一半的場景。

“即使是最好的分析系統也不是即插即用。 Affiliated Monitoring的Anthony Iannone說：“他們需要大量的調整和培訓，並且是讓您的系統發揮最大潛力的時間和勞動力投資。”

他提出了兩條重要建議。首先，學會管理客戶的期望。附屬監控曾經有一個合作伙伴，希望他們監控一個非常繁忙的公共停車場，那裡的人全天候都在場，以尋找搶劫犯、盜賊和損壞車輛的人。 “問題是，我可以有一個分析師來檢測車輛，或者我可以有一個分析師來檢測一個人，但我們還沒有一個分析師可以檢測小偷或搶劫犯。我認為還有幾年時間。管理客戶期望並教育客戶什麼是可能的和不可能的，是非常重要的，”Iannone說。

其次，不要跳過人工智慧分析安裝所需的所有必要步驟。如果不仔細考慮環境，然後仔細調整和設定分析，即使是最好的分析方法也不會很好地工作。 Iannone說，這需要耐心，甚至可能需要在網站上呆幾天。他說：“在額外的虛假警報或可能錯過真實活動的驅動下，跳過這些步驟是獲得不太積極的客戶體驗的可靠方法。”

ADT Commercial負責商業產品和創新的高階副總裁Ray Robertson建議，透過準確地將分析與應監控的專案匹配，可以實現最佳效能。 “這可以透過對在受控空間中使用的影片和分析解決方案進行測試來實現，在那裡將進行監控，以確保它們得到充分最佳化並按照規格工作。確保使用正確的硬體和分析功能集來完成手頭的任務非常重要。 Robertson說：“影片影象的品質越好，分析就能做得越有效，某些分析在特定型別的相機上效果更好，就像彩色與熱成像一樣。”

Robertson說，正如權衡基於邊緣的程式與基於雲的程式的價值一樣，“取決於分析所需的處理能力和頻寬”。

Netwatch North America的Justin Wilmas說，在選擇和定位分析攝像頭進行監控時，要特別徹底。 “影片分析是必須正確設定才能正常工作的東西。很多客戶會說：“太好了，我大樓的拐角處有一臺相機。” 我們能用那臺相機進行分析嗎？” 該攝像頭可能處於影片監控的良好位置，但可能不處於影片分析有效工作的最佳位置。或者可能是魚眼相機或其他扭曲影象檢視的型別。這也可能對分析的準確性產生影響，”他說。

Netwatch在中央站有一個主動影片監控（PVM）支援服務團隊，在系統設計方面與安全整合商密切合作。 “我們可以幫助他們繪製覆蓋地圖，將攝像頭放置在哪裡，以便主動影片監控有效工作。威爾馬斯說：“我們還有客戶入職的工具，在上架之前，我們對相機進行為期三天的測試和分析，以確保警報正確，相機處於正確的位置，如果需要進行任何更改，以及所有這些型別的事情。” “他們專門與我們的經銷商合作，設計、入職和除錯系統進入我們的中央車站。”

人工智慧如何使影片監控成為可能

正是他們過濾掉不需要的警報的非凡能力，才使基於人工智慧的分析成為影像警報監控的使能因素。他們不僅可以準確地辨識警報是由一個人引起的 —— 而不是動物或在風中吹來的東西 —— 他們還可以提供關於每個檢測的充分細節。例如，人工智慧分析人員可以辨識違反安全區的人數、他們穿著或攜帶什麼、他們移動的方向、他們是否在閒車，以及他們是否開始以一種可能表明潛在犯罪的方式定位自己，例如進入汽車下面偷竊催化轉換器。

新南來納州 Union 附屬監控主任 Anthony Iannone 說：「事實上，最新和最先進的分析確實利用了人工智慧。」「與一些較舊的分析技術相比，這幾乎是品質和可用性的一大飛躍 —— 在那裡，我們可能受到過度虛假警報的困擾，或者無法真正辨識一個人和動物之間的區別。」

聲音：摩根赫特爾

人工智慧學習和應用該智慧的能力使分析更準確，這使得它們對監控中心越來越有用，因為它們減少了虛假警報。Iannone 說：「我們確實得到的警報往往品質很高。」

有各種各樣的分析，可以解決不同的應用；隨著人工智慧的出現，它們變得更加敏銳、敏銳和敏銳。透過深度學習，人工智慧隨著時間的推移在破譯情況方面變得更好。（有關分析與人工智慧的區別的更多資訊，請單擊本文中發現的音訊採訪連結。）

佛羅里州坦帕 SureView 的首席產品官 Simon Morgan 建議：「我認為安全整合商瞭解他們試圖解決的問題，然後嘗試匹配在這些領域強大的分析提供商，這真的很重要。」SureView 是一個獨立的軟體提供商，可以提高安全指揮中心管理和響應事件的能力。

Kastle遠端影片保護

Kastle Systems 的影像營運中心於 2020 年開業，補充了其傳統的中央監控站，但專門用於影像監控。它是UL上市和五顆鑽石認證。 //影像由 KASTLE SYSTEMS 提供

摩根說：「有一些獨特的產品可以更好地適應，不同型別的環境和不同的場景。」「我見過從軍隊中成長的分析提供者，因此，他們相當擅長距離和這些型別的東西。但這可能對校園不起作用，因為這些不是他們試圖檢測的東西型別；因此，我可能正在購買一些價格高得多，或比我將要使用的更具特色的東西。」

然而，非常好的分析可以準確地檢測到你要找的東西，例如閒車，或不屬於場景的某種型別的車輛，或一定數量的個人 —— 並忽略其他一切，摩根說。他說：「最好的例子是風暴來襲，如果你有定期的運動檢測，即使你盡可能地調整它，你也會被無稽之談的警報所淹沒。」他補充說，它們在外部環境中非常強大，從歷史上看，外部環境是一個非常具有挑戰性的監控場所。

影像服務總經理 Nik Gagvani 說，Kastle Systems 是一家總部位於弗吉尼亞州福爾斯教堂的安全整合商，其影像監控業務非常強大，以至於兩年前它開設了一個新的影像營運中心，致力於影像監控，依靠影像分析提供的「有意義的見解」。這些見解遠遠超出了簡單的運動檢測。

聲音：Nick Gagvani

「此外，人工智慧現在帶來的是能夠更進一步的能力，能夠確定有多少人以及他們彼此的位置。不僅僅是，「嘿，這裡有一個人。這裡有四個人。其中兩個在外面，兩個在裡面，他們正在朝著某個方向移動。」人工智慧增加了一層能夠對同一影片進行更復雜的解釋，同時降低混亂的程度。現在，人工智慧能夠區分一組真正是一個人的畫素，以及一組看起來像一個人的畫素，因為它們像一個人一樣移動，但它可能是一個陰影，」Gagvani 解釋說。

Gagvani說，這些複雜的解決方案正在「低市場」上市。他說，過去幾年，人工智慧太昂貴了。

總部位於拉州什裡夫波特的中央監控站安全經銷商 Guardian Alarm Systems 的首席營運官 David Erickson 說，在早期形式的運動檢測攝影機中，在視野中，尋找運動可能會引發陽光、吹樹木、陰影和天氣等元素的虛假警報。「AI 是一套先進的內部學習規則，使攝影機能夠說，‘這不是一個人，而只是一個影子。我可以從運動、形狀和各種演算法中看出。’... 攝影機仍在尋找這些畫素化或運動變化；但隨後攝影機正在智慧水準上分層，詢問：「這個運動是什麼？如果這個動作被確定為人或車輛，現在我們將建立 VMS 平台的 ONVIF 事件訊息觸發器，」Erickson 解釋道。

從催化轉換器盜竊到垃圾桶中的屍體傾倒

有許多應用程式，人工智慧驅動的分析正在解決真實而昂貴的問題 —— 甚至是一些令人震驚的問題。

國家保險犯罪局表示，自2019年以來，催化轉換器盜竊增加了1200%——“貴金屬成本推動了巨大的增長。” 更換這些可能要花費每個約3000美元。在汽車停車場，安全專業人員表示，帶有音訊的影片分析監控是阻止這些汽車零部件盜竊的受歡迎的解決方案。

閒逛也正在成為一種流行的應用，特別是在大麻藥房和金融機構等地方，那裡的自動取款機前廳全天候開放，吸引無家可歸者的閒逛和“床上用品”。

建築工地、裝置場、回收設施和關鍵基礎設施場地是影片警報監控已成為常態的其他地點。

一個你可能不會想到的應用程式是在垃圾箱和垃圾桶，以確定垃圾是否被撿起來——或者更糟。

快速響應監控的Morgan Hertel描述道：“已確定的問題是一棟大型多租户建築，可能全天候運營。” “在這個沒有大門的特定設施的後面，所以沒有辦法限制進入它，那裡有一些垃圾桶。垃圾桶發生了一些事情——從屍體傾倒，到垃圾桶著火，再到屍體然後放火，再到被盜的汽車零件，隨便說而有。有很多事情發生在這些垃圾桶裡，或者最終發生在這些垃圾桶裡，不應該發生。”

作為一個全天候的設施，人們也合法地在這些垃圾箱裡傾倒垃圾。 “他們每月要花費2萬美元，讓某人全天候看一看。即使這樣，也會有一個問題，那就是知道某人是否真的屬於那裡。”

Hertel與經銷商和一家人工智慧公司合作，設計了一個影片解決方案，從多個不同的角度看待場景。他說，他們確定他們需要跟蹤一些事情，例如人們將來自的方向，一天中他們通常來自那個方向的時間，他們手中的東西型別，如垃圾桶或垃圾袋——尋找正常行為，無論碰巧是什麼。

“我們將跟蹤幾周。幾周後，我們將繼續放鬆它，我們將開始策劃人工智慧中出現的不正常。因此，它開始關注來自不同方向的人，有時他們通常不這樣做，還攜帶在正常時間不攜帶的東西。

“瞧，我們開始抓到人們把東西倒進垃圾桶裡，點燃它，做這個，做那個，分析工作得非常好。天哪，當它完成時，我認為我們已經投資了近25,000美元來建立和培訓人工智慧來做到這一點。

“因為你不能向它扔東西，然後說，‘嘿，看一會兒，然後告訴我什麼和什麼不同。’ 必須有一個非常明確的過程才能使它發揮作用。但這是一個非常好的例子，說明人工智慧可以而且應該在哪裡使用，”Hertel說。

他說，由於潛在的高成本，人工智慧與日常安全並不接近。 “影片真的很難，因為它超級主觀。它不是二進位制的；當涉及到影片時，有很多灰色陰影。赫特爾說：“我認為，你還需要一段時間才能看到人工智慧的重要工作才能進入一般的竊賊報警市場。”

在中央監控站

人工智慧分析為處理影像警報的運營商提供了巨大的好處。德克薩斯州聖安東尼奧 Pro-Vigil 的創始人 Jeremy White 說，他們提供了快速準確響應的工具。 Pro-Vigil 的監控運營中心（SOC）為直接客戶和通路合作夥伴網路提供遠端影像監控。

Pro-Vigil 使用行業標準分析作為「初始事件建立者」，然後透過其人工智慧引擎執行警報，以過濾虛假警報。White 說，好處是響應時間更快，操作員疲勞更少。「我們發現，透過每個操作員處理更少的事件，準確性就會提高，從而使操作員在確定威脅、風險和評估方面更加準確。對於中央監控站來說，好處包括透過處理更少的虛假警報來加快響應時間，提高準確性，降低人數和營運成本。

「對安全經銷商來說，好處是這項技術和人工智慧與攝影機無關，因此安全經銷商可以選擇他們安裝哪些攝影機。這很大，因為你不必擔心新攝影機的銷售。White 指出：「這種靈活性導致更高的採用率。」

Gagvani 說，Kastle 對在攝影機、雲端或兩者使用基於人工智慧的影像分析的使用者的方法，只是向被人工智慧過濾的中央站傳送警報，因此我們不會用營運商可能永遠不會看到的東西充斥中央車站。這一切都在上游完成。中央車站只接收可操作的東西。」

E24人工智慧警報監控檢測

這種從攝影機出發的分析/AI 規則旅行，會建立一個中央監控站事件。繫結盒是共享的，供操作員參與。觸發器可以是實體感測器與攝影機饋送配對，也可以透過基於邊緣的智慧規則集。 //圖片由緊急情況提供 24

這就是為什麼影像警報監控成功成長的原因：因為人工智慧分析忽略了虛假警報，否則這些警報會用不必要的警報「淹沒」中央監控站，並使監控無法管理。因此，它作為在犯罪發生之前或正在發生時，預防犯罪的工具的價值被實現了。

Erickson 說：「人工智慧很棒，人工智慧的準確性每天都在提高，但如果沒有人即時檢視它，並可能應對正在進行的犯罪，他們就會失去人工智慧的真正價值。」「對我來說，這就是安全監控行業必須去的地方。」

聲音咬：大衛·埃裡克森

今天，監控正規化的這種轉變正在發生，因為安全公司和監控中心的經常性收入來自警報監控；他認為，影片現在正試圖在中央監控站建立類似的地位。

「該行業確實發現自己處於一個獨特的地方。我們認為有必要的是，現在攝影機具有真正準確的檢測方法，誰正在即時響應這些資訊，他們如何響應？警報監控中心每週 7 天、每天 24 小時配備操作員，是即時推送人工智慧資料以實現即時響應的理想場所，」Erickson 說。

搜尋正確的影像監控平台

為了使中央監控站營運商響應人工智慧分析警報，他們需要有一個平台來最佳化影像警報的處理。

中央車站現在使用各種影片監控平臺——其中一些是商業上可用的，有些是專有的。

一個有趣的例子是Guardian Alarm Systems的營長David Erickson和監測協會董事會的創始人兼執行長Wes Usie開發的解決方案。他們作為安全經銷商的理念是，影片警報應透過運營商用於處理傳統警報訊號的相同自動化平臺進行路由。

“我們說，如果這是警報監控中心的一項服務，它必須成為運營商每天已經做的事情的一部分。 Erickson說，如果操作員坐在MASterMind平臺或階段平臺前，他們訓練有素的操作程式不應該改變。

Erickson和Usie認為，透過提供可操作的影片警報器並將其呈現給中央站，可以實現人工智慧在安全方面的真正價值。因此，大約10年前，他們形成了一個解決方案，使用由CHeKT視覺報警監控平臺驅動的OPTEX影片橋，任何中央站報警公司或批發監控站都可以使用現有報警系統和攝像頭系統提供遠端影片報監控服務。

Erickson描述道：“透過CHeKT，我們允許像Guardian Alarm Systems這樣的公司或其他經銷商繼續安裝他們的報警系統——他們的DSC、DMP、他們的Honeywell系統——並安裝影片系統——他們的Avigilon、他們的Hanwha、他們的Axis、他們的博世——然後將這兩個系統與CHeKT平臺結合起來，這樣當操作員收到警報時，他們就會在一個解決方案中處理這一切，並可以相應地響應該警報。”

該平臺允許安全公司從現有警報面板區域建立警報影片事件。例如，透過將門接觸器、運動探測器或光束與相機配對，當門開啟或運動探測器被啟動時，操作員可以準確地看到誰開啟門或導致了警報。

Erickson說：“但我們大約兩年前所做的一件事，我認為真的很獨特，那就是能夠將人工智慧資料轉換為警報感測器傳輸。” “因此，例如，現在Avigilon相機上的分析或人工智慧被轉換為感測器等警報訊號，並直接進入MasterMind，直接進入BOLD，並由操作員處理，就像是DSC報警面板的警器區域一樣，除了它為操作員提供該網站的影片證據。”

安全經銷商和整合商有什麼？

今天，當 Guardian Alarm 的銷售團隊銷售安全系統，和影像監控系統時，它總是受到影像監控。他們的品牌名稱是 Guard Watch。「我們將向客戶解釋，‘我們不再銷售盲目入侵報警系統；這是一種過時的方法。我們只銷售Guard Watch的影片警報監控解決方案。」當我們的《衛報》銷售代表能夠與該領域的企業，甚至是希望在家裡安全的消費者交談時，這對人們來說是有意義的。埃裡克森說：「是的，如果發生警報，你們可以看到它，那就是我想要的服務。」

他說，人工智慧可以實現主動安全，無需等待門被闖入，或玻璃破碎感測器在啟動響應之前發出警報，即可保護人們的外部財產。埃裡克森說：「你在某人到達大樓之前發現他們在外面，你甚至在保護工具或車輛等外部裝置。」「現在，《衛報》可以為客戶提供服務，並說，‘如果有人在你的財產上，我們會發現他們。我們可以透過音訊服務來阻止他們，如音訊說話資訊和照明控制，也許還可以防止犯罪的發生。」

埃裡克森強調，這些型別的服務有可能獲得高經常性收入。「一個管道承包商可能每月花費 50 美元，在他的報警系統上來保護他的建築，他可能願意每月花費 200 美元到 250 美元，因為我們知道我們可以保護他的卡車和外面的所有裝備；因為那是他的寶貴資產所在，也是他第二天生產力的地方。這是主動影片監控空間 —— 這是高經常性收入價值的地方，而且價格點不給客戶帶來價值。對於每個參與者來說，這確實是服務和收入的巨大平衡，」Erickson 說。

E24熱透鏡人工智慧報警

在這種熱分析檢測中，將熱成像儀呈現給操作員，以確定視野中威脅的目標尺寸和位置。 //圖片由緊急情況提供 24

佛羅里州坦帕 Immix 執行長克里斯·布朗認為，人工智慧為安全整合商提供了提供許多新服務的潛力，否則他們就無法銷售。他說，關鍵是定義服務選單，然後辨識啟用這些服務的分析或人工智慧產品。在Immix，他幾乎看到了適用於安全性的幾乎所有人工智慧產品的演示。

Brown 提到了一些應用程式，其中人工智慧 —— 特別是其在現場進行深度學習的能力 —— 非常適合透過建立影像警報來創造收入。一個例子：在建築工地，可以設定可以交付用品的區域，然後在交付後通知建築商，而場地的其餘部分則保持保護。「很多時候，交貨發生在週末和晚上。解除整個建築工地的武裝，只是為了送貨是一件有風險的事情。有了人工智慧，你可以報告正在交付，並管理該交付的檢測，」Brown 描述道。

他說：「AI 使你能夠在場景中排除事物，同時保護它。」例如，透過使用人工智慧分析，可以區分顏色，並教它忽略任何穿螢光背心的人，那麼人們可以穿著某種辨識顏色在網站上移動，並且該顏色可能會被排除在檢測之外。但是，如果一個人走進沒有披上這種顏色的場景，他們就會被檢測到是現場的人。車輛也是如此，」Brown 說。

Immix 的行銷和業務發展總監、GuardForce Accounts Jason Caldwell 說：「與傳統分析相比，它以人工智慧提供的更細緻的細節，開闢了更多的可能性和應用程式，分析只是檢測人、檢測車輛、檢測移動方向和徘徊條件。」人工智慧可以做得更多。

Brown 說：「現在的能力不僅僅是，‘我有車輛形狀的東西，我想說是車輛，我有東西形狀的人，我要說是人。...... 現在我們可以深入研究對這些個人目標進行真正的分類，並非常詳細地辨識它們。」