AI 提升了監控
Klacci 凱樂奇 Kii Assistant 智慧酒店服務系統
來源：appinventiv
影像監控系統已成為當今時代不可分割的一部分，在從私人財產和公共場所，到醫院、金融公司、教育場所等，各種環境中維護安全和保全。政府和私人實體投入了大量資金，來建立傳統的監控攝影機來捕捉錄影，這些錄影後來由人類營運業者進行檢查。全球有數百萬支攝影機，但沒有人全天候監控它們。
多虧了人工智慧（AI），它處理每個幀並提供即時分析，以防止致命犯罪，引入了前所未有的能力和效率。監控系統中的人工智慧改變了我們處理安全的方式，增強了威脅檢測、監控能力和響應系統。
根據 AIGS（人工智慧全球監控）指數，全球 176 個國家中約有 75 個積極依賴基於人工智慧的監控攝影機。中國和美國等國家被認為是基於人工智慧的監控市場的重要參與者，向至少 60 個國家提供人工智慧的技術。
讓我們深入瞭解傳統監控系統中的人工智慧，如何重新定義傳統監控系統，拯救生命並防止公共和私人空間的犯罪。
啟用人工智慧的安全系統的應用
人工智慧在監控系統中有多種應用，提高了它們在各個領域的能力和有效性。以下是人工智慧在監控中的一些突出用例：
改進物件辨識和追蹤
人工智慧，特別是透過先進的電腦視覺演算法，顯著改善了監視中的物體辨識和追蹤。傳統系統通常依賴於運動檢測和手動監控，因此難以準確檢測物體。它導致不相關運動引發的虛假警報，如過往車輛或搖曳的樹木。
人工智慧驅動的攝影機可以高準確有效地辨識物體、動物和人類，減少假陽性的可能性，並實現更有效的監控。此外，普通人無法將注意力集中在某物上超過 12 分鐘，這為錯過的事件留下了很大的空間。
即時分析和主動監控
人工智慧監控超越了被動記錄，進入了實時分析的領域。 透過使用機器學習演算法，可以訓練人工智慧驅動的監控攝影機來辨識不同的物體，包括武器、無人看管的袋子或可疑行為。這有助於主動監控，即時通知安全人員立即採取行動，以防止潛在的安全威脅。
例如，如果有人在公共場所留下無人看管的袋子，人工智慧驅動的監控攝影機可以迅速辨識情況，並提醒安全人員，從而降低潛在安全漏洞的風險。
臉部辨識
人工智慧在監控中最強大的用例之一是臉部辨識技術。傳統系統依賴於手動辨識，這很耗時，容易出錯。人工智慧演算法可以快速準確地辨識臉部特徵，為安全和執法機構提供有影響力的工具。這在門禁控制極為重要的環境中特別有價值，如政府大樓、機場、金融公司和公司辦公室。
預測分析和異常檢測
機器學習演算法為人工智慧監控系統提供預測分析，允許它們根據歷史資料預測潛在的安全漏洞。人工智慧驅動的攝影機可以學習和檢測典型的人類模式，如行走、移動、跑步或遊蕩。當活動偏離常規時，這些智慧攝影機會觸發警報，通知安全人員在情況升級前進一步調查。這種積極主動的方法增強了安全性，並最大限度地降低了潛在威脅的風險。
預測分析在公共場所（如火車站或機場）可能很有價值，因為大量的人群使檢測異常行為模式令人生畏。例如，支援人工智慧的攝影機可以幫助檢測可疑的人類行為，防止盜竊、破壞或恐怖主義等事件。
適用於商店的人工智慧安全解決方案
購物中心總是受到商店盜竊和盜竊的威脅。因此，他們需要一個技術先進的監控系統來遏制這種威脅。人工智慧安全系統透過即時辨識可疑活動，並發出警報來保護零售商和商店免受財產丟失或盜竊。
此外，零售店的人工智慧可以分析客戶行為，幫助企業瞭解步行流量、購物模式和客戶偏好。這些資料對於最佳化商店佈局、改善客戶體驗和增強安全性很有價值。
在緊急情況下更快地提取資料
在騷亂、恐怖主義或類似事件等緊急情況下，提取和收集資料是一項艱鉅的任務。在災難期間，檢查和收集每支攝影機的資料具有挑戰性。在這種情況下，人工智慧安全解決方案使資料收集過程快速高效。此外，人工智慧在安全和監視中的整合，加強了調查官員之間的協調，並改善了整體應急響應系統。
火災和煙霧檢測
配備人工智慧的監控攝影機，可以即時檢測火災或煙霧的跡象。這對工業環境、公共建築和森林地區的早期火災探測非常重要，拯救了數百萬人的生命和寶貴的財產。
老年人護理監測
人工智慧驅動的監控在醫療保健環境，和家庭中用於監測老年人的福祉。該系統可以檢測摔倒、異常行為或痛苦跡象，並向護理人員傳送警報。它能夠及時進行干預，並確保老年人的福祉。這種積極主動的方法增強了患者的護理，為護理人員和家庭成員提供了安心。
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高效的交通管理
人工智慧驅動的監控攝影機有助於智慧交通管理。這些攝影機配備了先進的電腦視覺演算法，可以分析即時交通模式，最佳化訊號定時，並辨識塞車地點。該系統動態調整交通訊號，確保車輛更流暢，並減少通勤時間。這種高效的交通管理最大限度地減少了堵塞，並增強了整體城市流動性，展示了人工智慧在交通領域的變革力量。
使用人工智慧監控的公司的真實例子
各行業的幾家公司和設定在監控系統中，成功實施了人工智慧，從增強的網路安全、效率和態勢感知中受益。以下是一些現實世界的例子：
沃達豐
沃達豐使用與物聯網裝置整合的人工智慧監控系統，來監控關鍵基礎設施。這可以對資產進行全面監控，降低安全漏洞的風險。
AMAZON Go
AMAZON Go 是一個 1800 平方英尺的迷你市場，依靠人工智慧驅動的監控攝影機和感測器，來追蹤客戶的移動和購買。亞馬遜的「Just Walk Out Technology」可實現無收銀員購物體驗，自動向客戶收取取貨的費用。
特斯拉
特斯拉的車輛利用人工智慧來實現智慧汽車安全。這些車輛配備了攝影機和感測器，可以檢測特斯拉車輛周圍的企圖入內或可疑活動，觸發警報並向車主傳送警報。
Google NEST
谷歌 NEST 在其智慧家居安全系統中採用人工智慧。攝影機可以區分正常活動和潛在的安全威脅，向房主傳送警報並提供遠端監控功能。
樟宜機場
新加坡樟宜機場利用人工智慧驅動的智慧影像分析，來加強乘客安全和保全。該系統可以辨識異常行為，檢測未經授權的訪問，並最佳化人群管理。
實施人工智慧監控系統的挑戰
人工智慧監控系統的實施並非沒有挑戰。話雖如此，讓我們深入研究組織在佈署人工智慧監控系統時，面臨的多方面障礙。我們還將闡明他們的潛在解決方案。
隱私問題
實施人工智慧監控系統的重大挑戰之一，是侵犯人們的隱私。由於這些系統利用先進的演算法來分析大量資料，因此可能侵犯個人隱私權的挑戰出現了。
解決方案：在有效監控和隱私保護之間取得平衡，需要實施強大的安全系統和透明的政策，以確保在傳統監控系統中道德地使用人工智慧。
道德困境
人工智慧監控涉及道德困境，特別是在臉部辨識和行為分析方面。演算法偏差的可行性、意外後果，以及持續監控的社會影響，引起了嚴重的道德考慮。
解決方案：組織必須負責任地使用人工智慧，以避免意外後果和公開報復。
資料安全和完整性
人工智慧監控系統生成的大量資料，在安全性和完整性方面構成了重大挑戰。保護這些資料免受未經授權的訪問和網路威脅，同時確保其準確性和可靠性是實施的關鍵方面。
解決方案：強有力的網路安全措施和遵守 GDPR 等資料保護標準，對於減輕這些風險非常重要。
技術挑戰
微調演算法用於準確檢測，與現有基礎設施無縫整合，適應不同的環境條件，需要高水準的技術專業知識。
解決方案：瞭解技術進步並與精通技術訣竅的可靠人工智慧開發公司合作，對於解決人工智慧監控的技術障礙非常重要。
人工智慧在安全和監控中的未來
人工智慧在傳統監控系統中的未來非常有希望，每天都在發展許多進步和創新。 人工智慧正在透過大幅改變，我們處理安全和保護的方式，來改變傳統的監控系統。隨著技術的不斷進步，安全和監控領域的人工智慧在未來幾年將變得更加複雜和積極主動。
塑造未來格局的一個關鍵因素是人工智慧與其他新興技術的整合。例如，機器學習演算法將不斷發展，以更好地理解複雜的模式和行為，使監控攝影機能夠以更高的準確性識別正常活動和潛在威脅。 人工智慧和物聯網（物聯網）之間的協同作用，預計將建立互聯的生態系統，在其中監控裝置可以無縫通訊，提供即時洞察力，並提醒安全人員立即採取行動解決潛在問題。
這種積極主動的方法不僅將加強安全性，還將促進這些技術與社會價值觀協同工作的未來。此外，隨著人工智慧監控越來越融入公共和私人空間，道德考慮和隱私問題，將成為塑造人工智慧安全未來的主要要點。在這方面，負責任和可解釋的人工智慧將發揮關鍵作用，確保人工智慧安全系統專為保護使用者隱私，和防止資料洩露而設計。
直截了當地說，支援人工智慧的安全系統的應用，指向了先進技術有助於創造更安全、更智慧、更有彈性的環境的未來。
Appinventiv 在推進人工智慧監控解決方案中的作用
在不斷變化的安全領域，人工智慧在傳統監控系統中的作用變得越來越重要。因此，對於正在經歷數位化轉型之旅，並渴望創造一個安全環境的組織來說，Appinventiv 作為值得信賴的技術合作夥伴脫穎而出。
憑藉由 1200 多名技術專家組成的團隊，和交付 3000 多個成功專案的良好記錄，我們帶來了豐富的專業知識，使該公司能夠在其監控策略中利用人工智慧的變革力量。
作為一家領先的人工智慧開發服務公司，我們專注於為物件檢測、臉部辨識和行為分析建立尖端的人工智慧安全解決方案。這些創新將傳統的監控系統轉變為智慧的安全守護者。將這些解決方案無縫整合到現有基礎設施中，確保了平穩過渡。
因此，透過精心打造創新的人工智慧解決方案，確保無縫整合，並優先考慮道德考慮，我們使企業能夠充分釋放人工智慧的潛力，從而加強安全措施並培養更安全的商業環境。
立即與我們合作，透過在監控系統中實施人工智慧，為您的數字化轉型之旅提供翅膀。
常見問題解答
問：人工智慧是如何重塑監控的？
A. 人工智慧正在透過引入提高傳統系統的效率、準確性和響應性的先進功能來重塑監控。例如，機器學習演算法使監控攝影機能夠辨識特定物體，檢測異常，並即時分析模式。這將監控從被動記錄轉變為主動監控，允許立即採取行動應對潛在威脅。
臉部辨識技術、預測分析和與物聯網的整合，進一步促進了監控的演變，提供了前所未有的安全水準。歸根究底，傳統監控系統中的人工智慧徹底改變了我們處理安全和監控影像錄影的方式。
問：人工智慧在監控系統中有什麼好處？
A. 人工智慧在安全和監控中的整合帶來了許多好處，增強了傳統監控的能力和有效性。以下是人工智慧在監控系統中的一些關鍵優勢：
增強公共安全
人工智慧促進公共空間的行為分析，幫助辨識可疑活動，並加強擁擠地區、交通樞紐和公共活動的公共安全。事實上，監控中的人工智慧確保不會忽視任何細節或威脅，確保更安全、更智慧的環境。
靈活性和可擴充性
傳統監控系統中的人工智慧提供了靈活性和可擴充性，允許根據企業的特定安全需求進行客製化，並輕鬆適應不斷變化的需求。
節約成本
人工智慧安全系統透過減少對現場安全人員的依賴，來幫助企業節省成本。透過即時分析和監控，人工智慧安全解決方案可以在必要時準確檢測和提醒當局，減少對持續人工監控的需求，從而節省成本。
網路安全
網路攻擊的複雜性和數量每天都在成倍增加。傳統的監控系統在應對日益嚴重的網路威脅挑戰方面效率低下。事實證明，人工智慧安全系統的應用非常有益。人工智慧安全系統可以進行訓練，以預測和防止入侵系統。
問：在傳統監控系統中實施人工智慧的成本是多少？
A. 在傳統監控系統中實施人工智慧的成本，可能因幾個因素而有很大差異，例如軟體開發、硬體整合、佈署規模和整合複雜性。在估算人工智慧在安全和監控方面的成本時，進行徹底的需求評估並考慮長期維護非常重要。
為了讓你大致估計基於人工智慧的監控軟體整合，基本版本的成本從 25,000 美元到 100,000 美元不等，而涉及高階軟體功能和廣泛整合的更複雜的佈署成本約為 100,000 美元至 300,000 美元或更多。
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