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人工智慧正在迅速改變影像監控方式，使其從主要被動應對的工具轉變為主動安全資源，能夠即時分析事件。 |
影像監控人工智慧技術的進步，使安控服務供應商能夠提供更準確的威脅偵測、更有針對性的監控，和更智慧的安控營運。
人工智慧（AI）正在迅速改變影像監控，使其從主要被動應對的工具，轉變為能夠即時分析事件的主動安全資源。電腦視覺、分析和系統整合技術的進步，使得攝影機能夠更好地辨識物體、行為和上下關聯情境的細節，同時也幫助企業更快地發現事件，並更有效地做出回應。同時，安控設備製造商和整合商，也在不斷擴展人工智慧驅動的功能，以賦予終端使用者更大的靈活性和更深入的營運洞察力。
「人工智慧真的改變了遊戲規則，」Brivo 公司執行長 Dean Drako 說。 Brivo 公司位於馬里蘭州貝塞斯達，今年稍早與他創立的Eagle Eye公司合併。 『傳統的影像監控，人們查看攝影機的時間不超過 0.0001%。他們只有在發生什麼事的時候，才會查看攝影機，但無法即時反應處理。現在，有了人工智慧，我們可以隨時查看所有攝影機 …… 比如有人摔倒、有人互相射擊、有人亂扔垃圾、有人在不該出現的地方閒逛等等。』不勝枚舉。」
 利用人工智慧評估事件的能力，使像 Pro-Vigil 這樣的影像解決方案提供商能夠擴展規模，並為客戶帶來投資報酬。圖中所示為監控零售停車場的影像拖車系統。 圖片由Pro-Vigil提供。 |
美國 Axis Communications 平台技術業務發展經理 Quang Trinh 表示，攝影機技術已從基於像素的運動偵測（雖然有時有用，但會導致誤報），發展到基於物件的分析，尤其側重於人員和車輛。「你會看到，物體的可視化將變得更加精細，」他說。 「電腦視覺的下一個發展方向，是將空間數據與基於時間的技術相結合。」
Trinh 表示，如果有人或車輛進入並穿過某個場景，人工智慧不僅會提供物體是什麼的資訊，還會提供它在三維空間中的位置資訊，從而能夠測量高度和其他特徵。「這就是技術發展的方向 —— 為它描述的物體添加更多上下關聯情境的資訊，」他說。此外，他還補充說，客戶現在可以自訂想要建立的分析功能，而不是由供應商提供現成的分析方案。」
大約十年前，Speco Technologies 公司獲得了一項基於威懾的自動辨識專利，該辨識器會發出「警告，你已被監控！」的警報。這家位於紐約州的製造商的總裁兼所有者托德·凱勒回憶道：「那是我們進軍人工智慧領域的契機。」他表示，「隨著人工智慧的進步，它可以將通用資訊進行一定程度的客製化，以適應特定應用……我們將從被動反應處理，轉向更具學習性的主動反應處理。」
Speco 的進步包括臉部和車牌辨識、人體檢測，以及「產品設備健康狀態檢查」，以確保通訊產品功能完好 —— 如果出現故障，系統會廣播「休斯頓，我們遇到問題了」的消息。該系統還包含一個控制面板，提供其他功能和優勢，簡化了安裝和使用者互動。「我們能夠逐步但穩定地辨識問題，在大多數情況下，甚至在問題發生時就能辨識出來，」他補充道，「而且我們正在縮短執法部門的反應處理時間。」
存在問題的應用案例？
雖然人工智慧影像有許多佈署應用場景，可以保障人們的安全，也能幫助企業和居民，但它是否也有一些不該佈署的場景呢？這在某種程度上取決於你問的是誰。
Axis Communications 的 Quang Trinh 表示，該公司目前尚不確定臉部辨識技術的發展方向。雖然這項技術越來越受歡迎，但他指出：「我們是否會深入應用這項技術，將取決於隱私法。隨著消費者意識的提高，隱私保護的重要性也日益凸顯。我們意識到，某些法規可能會對這項技術的濫用產生不利影響。」
Trinh 表示，提供人工智慧影像服務的公司，無法控制最終使用者是否會以合乎道德的方式，使用收集到的數據。「要規定這種使用方式的具體內容，非常具有挑戰性，」他說。「我們希望確保盡職調查到位……但很難確定人們會用這些數據做什麼。我們努力在系統和產品中加入安全措施。對於立法者來說，這些都是棘手的問題：他們究竟要監管什麼？」鑑於這項技術發展如此迅速，這個問題尤為突出。
Axon公司的克雷格·特魯吉恩表示，該公司一直關注臉部辨識技術的成熟度，是否足以負責任地使用。 「總是會有一些事情在當時的階段不應該去做，」他說。 「總之，科技公司有責任持續評估這些技術，並提供透明的回饋，說明哪些技術已經成熟，哪些還不成熟。」他還補充說，系統需要具備可配置性，以符合不同司法管轄區的法規。
Brivo 公司的 Dean Drako 表示，除了因地理和時間而異的非法用途外，很難界定人工智慧不應該被用於哪些方面。 「人工智慧不應該被用於什麼用途，這其實是一個見仁見智的問題，」他說。「顯然，人工智慧也存在陰暗面，人們可能會濫用它……我有點擔心它會被用來追蹤使用者 …… 但總的來說，99% 的用途對人類和社會都是有益的。」
Pro-Vigil 公司的傑瑞米懷特指出，員工常常擔心自己的工作。 「人工智慧可能會被這樣看待：『它會取代我們的員工嗎？』對我們來說，答案是否定的，」他說。「它是一種倍增器。它應該能讓他們更快更好地完成工作。它能提高生產力。如果你認為人工智慧會讓你的員工人數減少一半，那就大錯特錯了。」
儘管人臉辨識技術引發了爭議，並在紐約和伊利諾斯等地催生了相關立法，但 Speco Technologies 公司的 Todd Keller 斷言，人工智慧幾乎無所不能。 「我相信應該利用科技，創造機會防患於未然，」他說。 「我覺得任何科技進步，都會伴隨著『老大哥要來了（只政府單位）』的恐懼。但你知道嗎？對於那些無所畏懼的人來說，誰又會在乎呢？」
位於亞歷桑那州的 Axon 公司，為零售、物流和銀行等垂直行業的客戶提供服務，該公司推出了一款名為 Fusus 的營運可視性解決方案，該方案可聚合來自任何固定或移動攝影機的公共和私人影像串流，以及一款名為 Axon Body Mini 的攝影機系統，該系統可提供雙向通信、緊急警報並實時捕獲透明度。產品執行副總裁 Craig Trudgeon 表示。
Fusus 能夠提供公司攝影機網路的全域視圖，並對任何異常情況發出警報。 「安全營運中心（SOC）的人員只需點擊一個按鈕，就能啟動四到八個攝影機，直接對準事發地點，」他說。 「這使得 SOC 人員能夠立即掌握現場情況。」他還補充說，Axon Body Mini 攝影機有助於緩和面對面接觸時的緊張氣氛，其原理是人們在知道自己被錄影時，會採取不同的行為方式。
美國 IDIS Americas 銷售執行副總裁 Darron Parker 表示，ONVIF Profile M 的出現，實現了元資料和事件交換，從而為高級影像分析創建了一個開放的架構，用於將 AI 攝影機與第三方平台整合。他認為，隨著終端使用者越來越需要混合或開放的生態系統，這一點非常重要。
IDIS 美洲區行銷和銷售發展副總裁克里斯汀·普利特補充道：「我們需要積極主動地應對所有安全需求。我們如何操作這項人工智慧功能？它是如何運作的？它能解決我哪些問題？…我們如何發現有人故意進行（可疑）操作？我們如何辨識這種行為，而不是僅僅辨識物體？」
從系統整合商的角度來看，德州聖安東尼奧市 Pro-Vigil 公司的創辦人兼執行長傑里米·懷特認為，人工智慧正在被客戶更廣泛地採用。「他們看重的是檢測速度、威懾潛在犯罪的能力，以及在幾秒鐘內篩選數百萬個影像動作事件、辨別哪些是真實事件，並迅速採取行動的可擴展性，」他說。 「能夠在有人仍在攝影機畫面中時就處理這些事件，使得視頻解決方案提供商，特別是那些提供遠端影像監控的提供商，能夠擴展規模，並在檢測方面為客戶帶來投資報酬。」
例如，懷特說，最終使用者可以要求人工智慧系統，查找前一天中午到下午 1 點之間，駛過特定區域的所有白色卡車。「幾秒鐘就能完成。以前，這可能需要幾個小時的人工。它最大限度地提高了員工的工作效率 …… 人工智慧可以完成所有這些繁瑣的任務。」
應用案例
Brivo 公司的 Drako 表示，他已經看到或預見人工智慧在影像監控領域的應用場景，包括槍支檢測以及零售業佈署，以最大限度地減少盜竊。 「人工智慧可以偵測到，有人出現在不該出現的地方。這時，人會查看畫面，與嫌疑人交談，然後報警並大聲喊道：『嘿，穿紅毛衣戴黑面罩的傢伙，警察已經出警了，馬上就要逮捕你了。』然後他們還沒來得及偷東西就跑了。這樣就阻止了犯罪。」
Axis 公司的 Trinh 表示，這項技術已經發展到只需一個感測器，就能偵測入侵並彙總數據，從而辨識場景中的人員或物體數量。「數據品質正在大幅提升，」他說道，「業務邏輯可以實現得更高。我們可以將數據與他們可能擁有的其他系統連接起來 —— 例如門禁系統、人員刷卡系統、訪客和員工數據。」
Speco 公司的凱勒表示，人工智慧影像可以確定一個人，是否在某個區域逗留太久 —— 例如，在自動櫃員機旁邊。該公司制訂了相關協議，可以通知逗留者他們正在被監控。
他還補充說，這對於白天駐守在學校側門或後門附近的人員，或者凌晨 3 點護士可能下班時，駐守在醫院車庫的人員也很有用。凱勒預計，在不久的將來，將會有一種「如果發生這種情況，那麼就會發生那種情況」的技術，例如，如果檢測到槍支，該技術會立即向執法部門發出警報。
Axon 公司的 Trudgeon 指出，系統需要具備預先定義，何時自動通知執法部門的功能。「如果我的店裡發生槍擊事件，我希望警方能夠立即聯繫到我，」他說。「但如果發生抗議活動，我不希望他們自動登入我的系統查看情況。我希望收到通知。攝影機的所有者可以決定是否授予訪問權限。」
特魯吉恩講述了一起事件：一名運送貨物的卡車司機被一群武裝人員包圍，他身上的隨身攝影機，直接將他與指揮中心連接起來，指揮中心又將即時畫面直接傳輸給警方。「當時正在進行三方通話，」他說。「他們讓他待在駕駛室裡，並立即派警察過去。最終，那些人逃走了。」
雖然預防犯罪，是人工智慧攝影機應用的重要組成部分，但 IDIS Americas 的帕克指出，企業也發現它在責任和風險評估方面具有價值。例如，當有人在員工休息室滑倒並提出索賠時，可以查看事故發生的真實情況；或者查看在倉庫區域被堆高機撞到的人，是否在明確標示的禁行區域內行走。「攝影機就像一隻眼睛，」他說，「而分析技術讓眼睛變得更聰明。」
Pro-Vigil 公司的懷特也談到了，生成式人工智慧的應用案例，它能夠分析場景，判斷攝影機捕捉到的畫面是否構成威脅。「你會看到一群人，以一種不尋常的方式聚集，一種前所未見的方式，」他說。「它可以分析影像和場景中發生的事情，並用文字給出簡要描述，或者寫出影像片段的摘要。」
他補充說，最終使用者可以根據事件報告，按影像或物體進行搜索，報告會總結事件經過、操作員採取的行動以及警方到達的時間。「這是一個令人激動的時代，」他說。「我們通常認為影像只是海量數據的集合。我常說，如果一張照片勝過千言萬語，那麼一段高清事件影像的價值又該如何衡量呢？」
Trinh 表示，鑑於大多數人工智慧模型，都基於網路爬蟲，人工智慧影像作為理想的資料來源，堪稱「尖端技術」。他說：「在安控行業，攝影機監控現實世界，每時每刻都在產生新的數據。我們是人工智慧產業關注的領域之一，因為我們每時每刻都在透過這些數位系統產生動態內容。」
系統整合商的想法
整合商需要了解哪些資訊，才能確保自身及其客戶充分利用人工智慧影像？多方觀點分享，共同的主題是需要建立更深層的關係：
Brivo 公司的 Dean Drako 提出了幾點看法。首先，人工智慧與遠端影像監控和整合，提供了一個統一的解決方案，這將增加整合商的機會，因為該系統將持續監控攝影機，並透過更精細的配置和佈署，為客戶創造更高的價值。其次，他表示，整合商需要更了解客戶的問題及其業務運作方式，而不僅僅是說「好的，價格是這麼多，這是你的系統，再見」。第三，雲端人工智慧比邊緣人工智慧更容易維護。最後，未來的客戶會希望購買一個提供一站式服務的單一套件，而不是從不同的供應商拼湊門禁、影像、訪客管理和感測器等組件。
IDIS Americas 的 Darron Parker 建議系統整合商，除了專注於客戶最容易被攻破的弱點之外，還要專注於真正讓客戶夜不能寐的問題。「一雙眼睛能幫你實現什麼目標？這才是最重要的，」他說。「你必須提出不同的問題。你必須以不同的方式了解你的客戶。」其次，要重視技術佈署方面的訓練，確保技術能夠以最有效、安全的方式使用。
Axis Communications 的 Quang Trinh 表示，系統整合商需要供應商提供透明的資訊。「你會看到各種各樣的公司如雨後春筍般湧現。整合商會感到困惑。他們一會兒說能做這個，一會兒說能做那個，」他說。 「如何辨別他們的實力？這才是真正的挑戰。」他預測，隨著時間的發展，那些經過驗證的解決方案，將更加注重協作，並建立信任，因為那些如雨後春筍般湧現的公司最，終會被「擁有成熟技術的大公司收購」。 「你會看到市場擴張，但同時也可能會看到併購導致的萎縮。」
Pro-Vigil 的 Jeremy White表示：「（整合商需要）深入了解客戶的需求、特定地點的具體需求、他們的期望，以及他們試圖解決的問題。」他說，沒有單一的解決方案，能夠滿足所有人的業務需求，因此解決方案不僅需要針對公司進行客製化，還需要針對特定地點進行客製化。這意味著整合商必須精通各種技術的整合，並不斷跟進影像和人工智慧領域的最新發展。「這確實需要不斷學習 …… 了解市場上有哪些技術，以及這些技術可能對最終使用者帶來哪些好處，或者可能有哪些弊端，」他補充道。
Axon 公司的 Craig Trudgeon 建議系統整合商牢記，最終目標通常是加快事件回應速度，無論是執法部門，還是私人保全部門。 「將會有一個由各種感測器組成的生態系統，它們會產生警報，」他說。「將這些數據推送到統一的介面上非常重要 …… 系統整合商能夠協調這些終端設備，將非常非常重要。客戶不會在一夜之間更換所有設備。他們希望引入新的感測器，並將其接入原有的系統中。」
Speco Technologies 的 Todd Keller 也認為，系統整合商需要跟上技術進步和實際應用，並牢記這項技術將有助於拯救生命。「這才是最重要的訊息之一，無論是我作為 Speco 的代表，還是其他任何生產和解決方案提供商，」他說。 「我們都有責任有效地傳達這一資訊。我們現在對價格太過敏感，我們不能再忽視這一點了。」
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