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隨著數位化繼續佔據世界，人口中心變得更加密集，每天生成的資料量將成長到驚人的數量。當今社會的一個重要資料來源是影像，包括來自安全攝影機的影像監控記錄。這些裝置有助於阻止不必要的或不當行為，監控個人的模式和行為，並為法律訴訟提供寶貴的證據。安全的未來，將由增強的人工智慧監控決定。
然而，當攝影機系統出現故障，或未能正確監控其預期焦點時，其後果可能會危及人員和財產。為了遏制這些威脅，使用這些系統的組織現在需要內部政策，其中包括影像清晰度保證和記錄保留，這使得安全攝影機系統產生的資料量不斷增加難以管理。這就是人工智慧軟體可以證明非常有利的地方。
用於安全攝影機的人工智慧：當前功能
人工智慧軟體和模式影像在詐欺檢測、高頻交易和社交媒體上的使用者推薦等業務應用中，發揮了重要作用。這項技術的主要功能是能夠檢測大量資料中的模式，從而獲得更高效、更即時和有效的解決方案。同樣，人工智慧可用於模式辨識，以監控攝影機系統的功能和安全性的未來。
人工智慧程式監控安全攝影機，正在為提高人員和組織的安全效率，和未來鋪平道路。例如，軍事設施或大型公司辦公室通常有一個由數百或數千支攝影機組成的系統，必須在給定的時間進行維護。監控這樣一個系統的維護對人類來說幾乎是手動執行的任務。然而，人工智慧監控安全攝影機的狀態和執行，透過自動捕捉由於模糊、阻擋、傾斜、眩光或低光或其他攝影機檢視問題，導致的攝影機檢視故障，簡化了攝影機問題的檢查過程。人工智慧技術會即時提醒使用者，他們期望的安全攝影機證據的任何問題。
對於室內攝影機，人工智慧軟體可以在問題發生時發出訊號，包括與用於捕捉夜間影像片段的紅外線功能有關的問題。即使是小點灰塵、鏡頭上的劃痕或蜘蛛網，也會導致紅外線漫射並產生模糊的影像。雖然監控攝影機的影像錄製技術正在大幅改進，但人工智慧的作用，是確保所拍攝的圖像和影像的品質，具有使用者期望的清晰度和有用性。
安全攝影機軟體的侷限性
雖然帶有人工智慧的安全攝影機軟體，可以減少工作時間並提高效率，但目前有一些限制。人工智慧基於模式辨識進行預測，但它只辨識編碼到其中的非常具體的模式。例如，它可以在影像監控影像中辨識汽車，但不一定能辨識其他物體或現象。為了建立最有效的程式，並使人工智慧充分發揮其潛力，技術開發人員和商業領袖需要合作。找到正確的資訊輸入藍圖或模型，將實現最高標準的效能，因為沒有放之四海而皆準的解決方案。不過，這將是安全的未來。
需要考慮的另一個限制是，雖然人工智慧可以自動執行許多任務，但許多需要決策的任務（例如，是否呼叫急救而不是呼叫當局）仍然需要人為干預。 隨著時間的推移，人工智慧可能能夠自動執行更多的工作流程，而不僅僅是辨識特定的物件或場景，但這是一個更復雜的過程，不可能確切地知道何時會發生。
前方的道路：用人工智慧加強安全監控
雖然並非每個安全解決方案，都包含或受益於人工智慧，但那些確實為安全團隊提供了巨大的投資報酬率。考慮概念辨識和理解公共區域的運動，是良性的還是潛在的有害的。安全情況下的每個任務，都可以分解成一個概念和一個情況，這樣就可以對特定情況下的人的框架進行分類，並為安全團隊進行標記。雖然人工智慧目前非常擅長概念辨識，但它不太擅長基於辨識做出決策。例如，人工智慧不知道它是否看到垃圾箱後面有人，是叫警察還是叫救護車，因為在這種情況下，這個人可能因為生病而暈倒 —— 或者有人試圖隍隍地進入設施。
但很快，商業領袖可以預計，我們將達到使用者可以決定需要多少背景，來準確確定情況的地步。預計上午 10 點垃圾箱（概念）後面有人生病或犯罪（情況）合理嗎？透過開發一個對所有條件敏感的系統，人工智慧將真正能夠更好地提高潛在和實際犯罪的辨識或阻止速度。
安全的未來
隨著商業領袖和人工智慧專家意識到人工智慧軟體的最佳用途，這些解決方案將得到培訓和佈署的效率。人工智慧開發人員和安全專業人員之間必須有共生關係，這樣人工智慧的能力才能為安全和行業的未來，提供進一步的價值。獎勵將非常值得等待；企業將更少時間浪費在人工智慧可以快速解決的任務上，人工智慧開發人員將向市場提供最有效的裝置。
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