Klacci 凱樂奇提供廣泛的產品系列，包含用於商用、學院、政府機關及其他公共或私人場所之圓柱型門鎖、連動鎖、匣式鎖和逃生門鎖。 Klacci產品符合美國國家標準ANSI/BHMA一級和二級標準要求，通过UL三小時防火認證 而部分產品遵守建築物無障礙設施設計規範和美國身障法。
影像監控系統，又名閉路電視（CCTV），廣泛部署在各種環境中，包括公共區域、公共基礎設施、商業建築等。 在大多數情況下，它們用於雙重目的：即時監控有形資產和空間，並審查收集的影像資訊，以確定安全指標並計劃安全措施。
儘管影像監控系統幾十年來，一直是公共和安全部門不可分割的一部分，但在這些行業之外，人們對它們非常感興趣。 這種興趣主要是由於全球犯罪率和安全威脅的上升，這正在推動影像監控市場的持續成長。 根據魔多智慧公司最近的一份報告，2016 年影像監控市場價值 299.8 億美元，預計到 2022 年將達到 721.9 億美元。 IT 技術的最新進步也推動了這種市場潛力 —— 增強了影像監控解決方案的智慧、可擴充性和準確性。 是什麼推動了影像監控的主要技術趨勢？ 你如何才能最好地使用它們？
影像監控系統的演變是由以下技術趨勢驅動的：
智慧和上下情境感知的影像資料收集
訊號處理的最新進展使智慧影像監控系統得以發展，特別是能夠靈活調整影像資料收集速度的系統。 特別是，每當檢測到安全事件指標時，資料收集率都會提高，以便為更準確和可信的分析提供更豐富的資訊。
大數據基礎設施
最先進的大數據基礎設施為儲存和連線存取，以大數據 4V 為特徵的影像資料開闢了新的視野：音量、速度、多樣性和準確性。特別是，從多個攝影機收集大量資料量，包括攝入率高的流式傳輸資料，現在比過去容易得多。 大資料系統為建立和實施影像監控架構提供了手段，這些架構以無縫和具有成本效益的方式進行擴充。
資料串流系統
在過去的幾年裡，出現了許多流媒體系統。 後者為蒸汽管理和串流媒體分析提供了功能，同時是之前討論的大數據系統的重要組成部分。
預測分析和人工智慧（AI）
2016 年和 2017 年是人工智慧歷史上的重要年份，因為出現了顛覆性的深度學習方法，如谷歌的 Alpha AI 引擎所採用的方法。 深度神經網路的演變可以在影像監控系統中直接利用，賦予它們卓越的智慧，並實現更有效的監控過程。 例如，人工智慧可以啟用預測分析，這允許安全營運葉預測安全事件並主動為其做好準備。
無人機和物聯網（IoT）
物聯網裝置和智慧物件與影像監控系統混合，也將是提供下一代安全和監控功能的關鍵。 在這個方向上，現在佈署了無人駕駛飛行器（UAV）（即無人機），以提供基於傳統固定攝影機的影像監控多功能性和功能。
整合實體和網路安全
工業資產和流程的持續數位化轉型，正在逐步導致實體和網路安全措施的趨同。 影像監控系統在這種融合中發揮著關鍵作用，因為它們代表了可用於監控實體區域的 IT 基礎設施。 因此，它們可以與其他網路安全系統靈活整合，以採取整體和綜合的安全和監控方法。
建構影像監控系統
上述技術為智慧影像監控系統的開發、佈署和營運開闢了新的視野。 但影像監控的開發人員和佈署者，有責任整合並充分利用這些技術的功能。 為此，為你的影像監控基礎設施設計和實施適當的架構很重要。 現代影像監控系統架構遵循邊緣/霧運算正規化，更接近現場地處理影像資訊。 這使他們能夠節省頻寬並執行實時安全監控。 相機部署在網路邊緣，作為能夠捕獲和處理影片幀的邊緣節點的一部分。 邊緣節點還能夠透過根據已辨識的安全上下關聯調整幀速率，來實現資料收集智慧。 此外，它們連線到雲基礎設施，來自多個攝影機的資訊在更短的時間尺度上連線、審查和分析。
邊緣/霧運算架構，也是支援影像監控與所呈現技術融合的理想選擇。 物聯網無人機需要與適當的邊緣節點整合，作為行動邊緣運算架構的一部分。 即時流媒體分析必須在邊緣進行，而不是在影像監控佈署的雲端進行。 深度學習功能可以在邊緣和雲層佈署。 邊緣的深度神經網路，可以即時支援提取複雜的安全模式。 同時，只有透過在雲端部署深度學習，才能提取安全模式和關於許多邊緣節點覆蓋的大面積區域（例如全市佈署）的知識。 一般來說，決定一些功能應該放在雲端，還是邊緣是相當具有挑戰性。 相關決策通常與權衡的解決有關（例如，處理速度與某些監控功能的處理準確性）。
影像監控系統，可以從多個硬體供應商的開放架構中受益。 這是因為監控解決方案可以包括不同的影像捕獲裝置和模式（例如，高畫質攝影機、有線和無線攝影機、無人機/無人機攝影機等）。 開放式架構可以提供靈活性、佈署便利性和技術壽命。 最近，人們一直在努力為邊緣/霧計算引入開放的、基於標準的架構，將影像監控作為霧運算的主要用途之一。
挑戰和佈署最佳實踐
除了適當的邊緣運算架構的規範外，影像監控系統佈署人員還必須應對其他挑戰。 這些挑戰之一涉及保護隱私和遵守資料保護法規。 事實上，監控感測器的佈署受有關隱私和資料保護的法律和指令的約束，這些法律和指令有時會限制佈署的性質和規模。 同樣，無人機的使用也應符合相關法規。
另一個挑戰涉及解決方案的自動化水準。 雖然自動化通常需要覆蓋和監測更廣泛的領域，而無需額外的人力資源，但人力審查和干預仍然是整體解決方案可靠性的關鍵。 此外，另一個挑戰與可能源自影像監控系統的網路實體性質的新威脅有關。 實體攻擊可能伴隨著對影像監控基礎設施的網路攻擊，以此損害後者檢測實體安全事件的能力。
另一個挑戰涉及資料驅動智慧（即作為預測分析和人工智慧的一部分）的實施，這需要大量資料，其中包含幾乎無法獲得的安全事件。 儘管出現了具有邊緣人工智慧產品和服務的創新新創企業，但邊緣人工智慧（例如，輕量級高效的深度神經網路）仍處於起步階段。
為了應對這些挑戰，影像監控解決方案的開發人員和佈署人員，需要更好地遵守標準和法規，同時採取漸進/分階段佈署方法。 後者應該能夠從手動操作員中介系統平穩轉換到，基於人工智慧的全自動視覺監控。還需要逐步佈署資料驅動的智慧，從簡單的規則開始，轉向更複雜的機器學習技術，這些技術可以檢測到更複雜、不對稱的攻擊模式。 另一個最佳實踐是佈署開放架構，可以容納未來和遺留的監控感測器，以此以最高性價比利用高階功能。總歸來說，現代影像監控解決方案可以非常創新，因為它們可以包括領先的 IT 和網路技術。
升級或佈署你自己的影像監控基礎設施的最佳方式是什麼？ 從詳細描述你的安全和業務需求開始，以及代表你整合和佈署系統的可靠技術合作夥伴，天空是極限。
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