未來就在眼前：物聯網正在改變各行各業並改善我們的生活
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| 不只是縮時，還有粉塵、噪音、位移偵測 |
智慧手機是物聯網中裝置的原型。安全攝影機很快就會在安全和保全方面發揮類似的作用。在本報導中，你將瞭解新技術和應用如何改變這個行業的遊戲。
安全攝影機與其他感測器（如運動或煙霧探測器）一起使用，已經使用了很長時間，但沒有透過資料網路相互連線。公共空間、商業建築、公共交通和其他領域對智慧影像監控的需求日益成長，以及物聯網的崛起，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演變的，以及旅程將走向何方。
過去：標準安全監控系統
閉路電視系統（CCTV）已經證明，它們可以做他們應該做的事情：讓人類在安全域性勢下有更好的視力，以減少安全事件。閉路電視攝影機只能顯示和錄製影像錄影，僅此也不多。由於他們不明白自己在看什麼，他們也無能為力。
為了有效地打擊盜竊、暴力、破壞或火災，攝影機必須能夠自行檢測和解釋此類事件。他們還必須有能力與其他系統合作，如報警系統。
這就是物聯網發揮作用的地方。 它將支援網路的攝影機與其他執行其他任務的裝置和系統連線起來，並將安全監控轉化為智慧安全和保全管理。
你知道......嗎？
閉路電視技術於 1942 年首次在德國使用，目的在監控 V-2 導彈。直到 1949 年，這項技術才在商業基礎上引入美國。
影像監控系統在 2018 年建立了全球安全市場最大的部分。這就是為什麼今天現代攝影機系統被廣泛應用於許多生活、零售、商業建築、體育場、交通和城市公共空間。
安全攝影機構成了安全監控演變的下一個技術步驟......
（不太遙遠的）未來：智慧安全監控
影像監控系統只提供人類必須持續觀察的影像的時代已經過去。能夠一次性記錄和分析影像資料的機器已經可用，它們可以為安全經理提供深刻的洞察力，而不是單個資訊。
這將大大改善許多領域和行業的安全和安全相關流程，從而使任何類型的事件做出更快、更有洞察力的響應。
未來的安全監控基本上結合了 3 項技術，這些技術將徹底改變遊戲：電腦視覺、自動化和深度學習，由物聯網攝影機上的強大處理器和應用 app 驅動。讓我們快速瞭解一下這些技術......
電腦視覺
由於更復雜的演算法、更快的裝置、更大的網路，以及透過物聯網訪問更廣泛的資料集，電腦視覺正變得越來越智慧。這使機器能夠實時“檢視」和分析。
「電腦視覺中的深度學習和一般人工智慧技術，使肉眼無法做到的事情成為可能。」- IBM iX 創意解決方案的全球主管者 Matt Candy
示例：在幾秒鐘內檢測火災和煙霧
許多威脅，如煙霧，人眼很難在影像中檢測到，特別是在光線差的條件下。然而，幾秒鐘後，可能爆發了火災。 配備煙霧和火災探測的安全攝影機可以在早期階段發出警報，並在沒有任何人力幫助的情況下啟動適當的安全措施。
來源：博世安全系統
自動化
速度在安全和保全方面起著重要作用。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。在商店發生盜竊案時，每一秒鐘都很重要，因為犯罪分子可能會在安全人員干預之前消失。
透過閉路電視進行標準安全監控浪費了寶貴的時間，因為機器和人類操作員之間的反應路徑太長了。智慧攝影機透過拯救員工解釋影像來走捷徑。他們立即傳送通知或自行啟動適當的行動。
示例：在零售中檢測和抓捕小偷
「AI Guardman」安全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影像串流，並分析它能看到的任何人的姿勢。此資料會自動與預定義的「可疑」行為比對。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。
深度學習
「攝影機捕捉影像，但影像分析捕捉價值。」- IBM
使用電腦進行影像分析不是一個新想法。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數，即使是最智慧的電腦也會感到困惑。這就是為什麼許多公司和新創公司正在使用自學演算法開發 Ai 安全攝影機系統。
深度學習是一種基於人工神經網路的機器學習方法。影像分析使安全攝影機能夠分析車載影像資料，是深度學習的一種應用。另一個應用是自動化，它將影像分析嵌入到流程中。
深度學習的好處是，用於 AI 安全攝影機的影像分析應用的開發人員，不必自己重新發明輪子。已經有複雜的框架簡化了深度學習模型的開發，如谷歌的 Tensorflow、微軟的 Custom Vision 和 IBM 的 PowerAI Vision。
示例：使用 IBM 的 PowerAI 願景訓練物件辨識
為了確定工人是否遵守戴頭盔等安全法規，安全攝影機需要知道頭盔是什麼樣子。如果一個人沒有戴頭盔，攝影機可能會做出反應並保持警惕。這就是簡化的訓練過程......
在這裡瞭解更多關於在影像分析和深度學習中改變遊戲的新創企業的資訊。
對安全市場的簡要展望
物聯網的安全監控為使用者、整合商和應用 app 開發人員提供了大量潛力。
‧ 根據 Grand View Research, Inc.的資料，預計到 2025 年，全球安全市場規模將達到 160.1 億美元，預測期內的複合年成長率為 10.3%。
‧根據 LDV Capital（「視覺資料捕獲的正規化轉變」）的資料，到 2022 年，全球將有 440 億支攝影機，其中 8% 將是攝影機（超過 30 億支攝影機）【3s market：這個資訊是包括家用安全攝影機 】
在 Azena，我們認為「眼睛網際網路」將短時間內快速增長。然而，為了充分利用這些可能性，需要克服一些技術障礙......
一方面，需要快速資料網路，在許多地區，這將取決於 5G 等新標準是否快速傳播。另一方面，製造商需要使用快速處理器升級其裝置，以便直接在裝置中執行複雜的任務。
最後但並非最不重要的是，軟體在物聯網裝置的可用性和效能方面，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建立的大量創新應用 app 開放他們的系統。
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