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| 摩托羅拉解決方案的 Avigilon 控制中心，使用複雜的 AI 來學習和檢測異常活動，從而使安全操作員能夠做出更快、更明智的決策。 |
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安全專家權衡影像管理系統中人工智慧的過去、現在和未來。
影像監控應用中的人工智慧，已經從流行語階段變為現實，安全製造商在大量設備中宣傳人工智慧功能。
在影像管理系統 (VMS) 方面，人工智慧支持臉部辨識、周界檢測、車牌辨識 (LPR)、人數統計等。
但是最終用戶真的會利用這些功能嗎？我們邀請行業專家討論 VMS 中 AI 的未來和現在。
效率、準確性 —— 然後，接受
影像分析是經過編程的軟體應用程序，用於創建對影像場景中正在發生的事情的描述，並根據特定描述觸發特定操作（例如發送警報）。將人工智慧帶入分析使軟體，能夠理解它隨時間收集的數據，並改變其「行為」而無需編程。例如，每次浣熊突破圍牆時，沒有人工智慧的運動檢測，可能會發送相同的誤報。人工智慧運動檢測能夠從誤報中學習，並在浣熊再次出現時停止發送。
一開始，人工智慧 (AI) 功能和分析帶來的令人興奮的機會，引起了極大的興趣。但這一切都是空談，一開始沒有表現出來。
加州聖拉蒙市 ONVIF 指導委員會主席 Leo Levit 回憶說：「由於當時市場的動態，人工智慧功能和分析在一開始很難通過貨幣化。隨著市場和技術的成熟，人工智慧承諾的功能已經[已]以多種方式被客戶使用，許多人可能[以前沒有與人工智能相關聯]。」他列舉了人工智慧被用於優化影像品質，或確保元數據被更有效地標記的例子。 「在許多情況下，人工智慧在幕後運行，以改進 VMS 功能並使操作員的工作更輕鬆。」
雖然攝影機技術變得越來越智慧，並在邊緣提供強大的分析，但基於人工智慧的解決方案和算法的準確性正在提高，這使得它們對安全營運商更具吸引力。紐約 Hauppauge 的 Vicon Industries 銷售和行銷高級副總裁 Bret McGowan 指出：「用戶非常願意接受更高的準確性。因此，客戶更能接受分析的概念，他們甚至要求這種能力。」
虛擬機和數據保護
VMS 及其集成的系統不斷生成數據。
Protecting that data for forensic and recovery purposes goes beyond video data — it includes the settings and logic behind the scenes. We asked experts how integrators and end users can ensure the highest levels of data protection for a VMS platform.
“Have a database backup schedule in place and have backups saved in a location that is not on the operating system drive. It is also recommended to perform validation after recovering a database and monthly, as maintenance. And as an extra layer of protection, have a manually backed-up stable database saved on a USB. This should be updated whenever a new version of the VMS is installed or when any additions or changes have been made to the installation. A passing validation should be confirmed as well before manually backing up.” — Timothy J. Dickson, vice president of marketing, Speco Technologies, Amityville, N.Y.
“An underestimated functionality of a VMS is the ability to provide visibility over time, insights, and tracking of all data operations within the system. Encrypting video and masking people to safeguard privacy is great, and it’s something you'll likely activate upon the initial deployment. But the way the system is deployed today won’t stand the test of time. Keeping track of everything throughout the system’s lifecycle is just as important. [End users] should ensure their maintenance and auditing strategy is rock solid.” — Laurent Villeneuve, Genetec.“Customers should focus on vendors that make data protection a core tenet of their software design and engineering, drawing on current, industry-accepted cybersecurity protocols. This includes providing regular software updates to maintain the most current versions of software and applicable security patches. Most importantly, vendors should be transparent regarding potential security vulnerabilities and proactively communicate with customers to provide actionable steps for mitigation in the event of a discovered vulnerability or cyber-breach.” — Fabio Marti, Azena.
為大小客戶客製化
位於德國慕尼黑的 Azena 行銷副總裁 Fabio Marti 表示，客戶還要求客製化基於分析的解決方案。他給出了客製化的例子，從石油和天然氣田作業中，抽油機的火炬檢測到防線交叉分析，以防止海鳥潛入養殖鮭魚池，再到排隊檢測，以測量不同運動賽事特許權的線路長度站台，並將粉絲引導至較短的線路。
蒙特婁 Genetec Inc. 產品行銷經理 Laurent Villeneuve 預測，較小的客戶可以期待，在沒有昨天高昂價格標籤的情況下利用人工智慧。 「因為複雜的影像分析，仍然需要非常強大的伺服器，來進行足夠的數據處理，所以在企業級佈署分析並不總是可行的，」他解釋道。 「隨著我們邁入 2022 年，我們相信影像分析應用程序將會成熟，使其更易於使用且更經濟地大規模佈署。專注於硬體資源效率，並提供更精細控制，以在特定時間間隔或計劃，而不是連續運行分析的供應商，將使這種演變成為可能。」
如果 AI 功能使客戶受益於跨部門，同時滿足安全和業務需求，則客戶可以從 AI 功能中獲得更大的投資回報。 零售環境是人工智慧的典型案例。 // IMAGE COURTESY OF SALIENT
以人為本的設計
在技術永無止境的進步中， 營運商的任務是處理越來越多的數據。製造商和軟體開發商正在迎接挑戰，讓 AI 功能更易於使用和採用。
全球行銷、影像安全、門禁控制和關鍵通信負責人 Alex Asnovich，分享了芝加哥摩托羅拉解決方案公司採取的方法：「在我們的產品中使用人工智慧，目的在幫助安全營運商在工作中保持更加專注、敏捷和更有效率，透過將最重要的事件引起他們的注意。這使他們能夠做出更好、更快、更明智的決策，並讓他們騰出時間去做他們最擅長的事情，即驗證關鍵事件並迅速採取行動。隨著我們尋求提供更多產品和整合，使觀看直播影像 [更多] 過時，這些功能將繼續發展。然而，以人為中心的設計的作用仍然是在我們的應用程序中使用人工智慧的核心，無論是現在還是未來。」
將 AI 視為人工操作安全的補充而不是替代，可以加強安全系統，並作為整合商的賣點，以說服他們的客戶使用 AI。
加州聖何塞市 Netronix Integration 技術副總裁 Ivan Golian，告訴他的客戶：「如果實施得當，人工智慧可以幫助補貼人為因素，並提高操作員響應合格警報的能力。」
典型案例：零售
如果 AI 功能使客戶受益於跨部門，同時滿足安全和業務需求，則客戶可以從 AI 功能中獲得更大的投資回報。
Chris Garner, senior product manager of Salient Systems, Austin, Texas, uses retail as an example:
“The retail market provides a great example of utilizing AI to address both these needs. To address security concerns, a retailer can deploy facial detection or gun detection systems to alert employees of known shoplifters or other potential threats. To address business needs, AI-enabled video analytics can monitor the length of the cash register queue to help understand how many people are waiting to be checked out. Further, retailers can look at heat mapping to understand traffic patterns and optimize product placement in the store.”
人工智慧間距
仔細研究規格表，並從製造商那裡吸收銷售材料的整合商，有時會充當翻譯，將功能集翻譯成客戶實際使用的解決方案。
「AI 推銷是一個困難的項目，」Golian 說。 「你不能在不知道是否有需要或痛點需要解決的情況下推銷一些東西。 他們的人力資源部門是否在努力提供有關大流行期間接觸者追蹤的準確資訊？ SOC/安全人員是否存在人員配備問題，需要大幅減少 ACS 方面的誤報，以防止不必要的調度？」
在影像管理系統 (VMS) 方面，人工智慧支持臉部辨識、周界檢測、車牌辨識 (LPR)、人數統計等。 // IMAGE COURTESY OF SPECO
人工智慧驅動的分析，可以為這些特定問題提供解決方案。
「大多數最終用戶不知道 AI 是什麼，也不知道它如何幫助他們滿足資訊需求，」位於安大略省萬錦市的 Underwriters Security Controls Inc. 總裁 Paul Georges 補充道。 「我們使用人工智慧作為特定需求的解決方案，每個用戶的需求都是獨一無二的。」
賓夕法尼亞州切斯特斯普林斯 Unlimited Technology 的高級副總裁 Jim DeStefano 對此表示贊同。 「這是關於傾聽客戶的意見，瞭解他們的需求，以及瞭解他們的運作方式，」他說。 「 整合商有責任瞭解人工智慧可以做什麼。 人工智慧並不適用於所有人，但我們有責任為我們的客戶找到正確的解決方案，並幫助他們理解這些解決方案。」
智慧功能並不總是意味著人工智慧
人工智慧不需要成為標準問題。
如果 AI 功能使客戶受益於跨領域，同時滿足安全和業務需求，客戶可以從 AI 功能中獲得更大的投資回報
“Not all video management and analytics products can or should use AI-based features,” says Genetec’s Laurent Villeneuve.
Cutting-edge video management systems on the market today offer powerful, intelligent features even without AI. For example, open platform VMS, when integrated with smart video analytics, provide fast and efficient search capabilities.
To delineate smart features that don’t require AI, here is a list of examples from Jennifer Hones, manager, Key Account Team, Milestone Systems, Lake Oswego, Ore.:
- Create cases and organize all investigative video in a single container to efficiently review video from within the VMS user interface.
- Simultaneously display objects that have appeared at different times within the video, making for faster investigations. Milestone’s patented VIDEO SYNOPSIS offers this feature.
- Forensically pinpoint areas with most occupancy (such as the number of people in a specific area) for greater scene understanding and insights.
最終用戶的觀點
製造商是否有可能透過讓最終用戶，更容易採用 VMS 的 AI 功能，來減輕部分負擔？ 答案是肯定的 —— 對於那些能夠理解最終用戶觀點的人。
「當製造商可以解釋為什麼人工智能作為一個概念很重要，並幫助我瞭解對客戶的好處時，我向客戶推銷就不會那麼難了，因為客戶明白了‘為什麼’並且他們意識到他們需要它，」DeStefano 解釋說 .
Golian 指出，製造商還應該記住，最終用戶方面通常有不止一個人在做出購買決定。
雖然攝影機技術變得越來越智慧，並在邊緣提供強大的分析，但基於人工智慧的解決方案和算法的準確性正在提高，這使得它們對安全營運商更具吸引力。 // IMAGE COURTESY OF VICON
「雖然資金可能來自 C 級，合規性來自人力資源或法律，但對上述技術的審查，通常由實體安全團隊和資訊安全團隊組成。製造商越能簡單地解決每個團隊的潛在問題，所有相關方的過程就越容易。通過幫助創建商業價值評估來展示產品如何增加投資報酬率，將真實的數字放在紙上，所有人都能理解。」
採用的另一個關鍵因素是易用性。 Georges 的願望清單包括：「儀表板和攝影機設置螢幕上的可用功能、特定視圖區域的簡單拖放功能，以及選擇搜索功能（例如，車輛類型/顏色、移動類型、車輛大小。）」
最後，信任製造商的最終用戶將更願意採用人工智慧，Golian 說，儘管這可能需要時間。 「當今 VMS 市場中的人工智慧是一個謎，既受人尊敬，又令人恐懼。理解起來可能很困難，解釋起來甚至更具挑戰性。如果一個人不真正瞭解它是如何工作的，他們怎麼能相信一個系統呢？」他問。 「不要誤會我的意思，我不完全有資格解釋勞斯萊斯遄達 1000 渦扇發動機的內部工作原理，但我還是上了飛機。幾十年的研究和開發創造了一定程度的信心 —— 絕大多數人工智慧行業尚未實現的信心。」
經過多年只是一個流行詞，人工智慧正在流行，這要歸功於更高的準確性、可負擔性和安全應用程序的客製化選項。 隨著製造商專注於以人為本的設計，並尋求其他方式讓 VMS 中的 AI，吸引安全營運商，看來「AI 推銷」在未來不會那麼難推銷。 在那之前，在製造商、整合商、最終用戶以及 VMS 平台本身之間建立信任，將大大有助於人工智慧成為主流。
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