通过将视频数据与其他信息源相结合，最新的人工智能解决方案不仅可以识别物体和事件，还可以理解复杂的人类行为和交互。其结果是一次巨大的飞跃，从被动观察的工具到主动、智能行动的工具。
实时监控数十个摄像头场景对于人类来说是一项繁琐且疲惫的任务。仅靠人类操作员有效监控数百个摄像机几乎是不可能的。即使可供观察的视频流有限，人们也很难识别异常事件或理解复杂的模式，尤其是从长远来看。由于操作员因监控太多内容而感到疲劳，因此错误警报很常见，有时会错过关键事件。
人工智能驱动的分析——游戏规则的改变者
最新的人工智能驱动的视频分析解决方案提供自动化场景理解、行为分析和异常检测，从而减轻了人工操作员的工作量。通过持续扫描和监控视频数据，人工智能可以发现异常情况，并将关键事件提请决策者注意。
人工智能驱动的视频分析解决方案提供了巨大的数据处理能力，可以集成到视频管理平台中，并部署在几乎无限数量的摄像机上，实现全天候覆盖。随着时间的推移，算法甚至在识别标准行为模式和识别新出现的威胁方面变得更加智能。以下是人工智能分析如何增强安全运营的一些现实例子：
识别危险的人际互动，如打架、跌倒或犯罪活动
了解人群行为以发现问题的早期迹象
识别重要物品，例如武器或无人看管的袋子
检测周边入侵等异常情况
分析长期趋势以在事件发生前预测风险
将来自其他设施系统的数据关联起来，以形成统一的安全解决方案。
凭借这些功能，人工智能使操作员能够将注意力集中在最重要的事情上，可以利用人类判断来验证见解并确定最佳响应。
人工智能在监控领域的未来
人工智能使安全系统能够比以往更准确、更快速、更可扩展并具有类似人类的理解能力。智能技术将继续改变安全专业人员监控、理解潜在安全威胁并采取行动的方式。
在不久的将来，人工智能的突破将通过新工具在多个方面进一步改变视频监控领域，例如：
高级算法：借助神经网络和深度学习，人工智能工具在理解人类行为、预测事件和识别潜在威胁方面不断进步。
大型语言模型(LLM)：LLM与视频(LVM)相结合，允许操作员通过语音命令或文本查询监控系统，这将使安全操作更加直观。系统可以理解人类语言请求并以相关视频剪辑或分析见解进行响应。
提高自动化程度：使用机器人流程自动化的解决方案可以处理检索数据等基本任务，并让人员能够专注于增值活动。机器可以快速搜索大量视频数据档案，根据详细的识别描述关键字列表以及学习和观察到的行为来定位场景、人、车辆或其他物体。
生成人工智能：新兴技术可以生成合成但非常逼真的视频模拟，用于更好的匿名分析培训和系统测试。随着技术的成熟，它可能有一天会创建模拟紧急情况，以评估和改进人类的反应协议。
消费者需要合法的使用人工智能
除了新的工具和功能之外，人工智能技术还将通过引入新的人工智能开发和使用法规，以及解决用户和公共消费者负责任使用问题的需要来改变视频监控行业。
虽然人工智能释放了视频监控的巨大潜力，但其开发和应用带来了隐私和透明度方面的考虑。人工智能法规正在改变视频技术发展路径。那么，提供商如何确保人工智能解决方案得到负责任的开发和使用？
在当今新兴的人工智能监管环境中，任何开发企业都应谨慎行事，使其开发流程符合G7行为准则具体来说，这些相关技术开发原则：
在先进人工智能系统的整个开发过程中，包括在其部署和投放市场之前和整个过程中，采取适当的措施，以识别、评估和减轻整个人工智能生命周期的风险。
识别并减少漏洞，并在适当情况下识别部署后的误用事件和模式，包括投放市场。
投资并实施强大的安全控制，包括整个人工智能生命周期的物理安全、网络安全和内部威胁防护措施。
在技术可行的情况下，开发和部署可靠的内容身份验证和来源机制，例如水印或其他技术，使用户能够识别人工智能生成的内容。
对个人数据和知识产权实施适当的数据输入措施和保护。
一般来说，开发人工智能的企业需要在设计过程的早期就建立道德、公平和透明度，从而采用设计责任的开发方法。实施健全的内部流程可以带来有效的准备，但也可以避免不必要的风险问题。创新与责任的结合达到了适当的平衡。
在创建人工智能系统时，开发人员从一开始就应该优先考虑用户的隐私和安全。GDPR立法概述了这种方法，该立法要求通过设计和默认情况来保护数据。这意味着在技术中建立保障措施来保护个人数据、限制数据收集和使用并确保道德实践。
透明度是人工智能解决方案开发的一个关键原则，有助于确保所有利益相关者，包括用户、监管机构和整个社会能够清楚地了解人工智能系统的内部运作和决策过程。它涉及公开系统的开发方式、培训方式、使用哪些数据以及如何达到结果。
人工智能只是辅助人类
虽然人工智能可以通过警报和洞察来指导人类操作员，但最终的决定必须来自于人。人工智能并不是要取代安全团队，而是要加强他们的工作以提高效率和精度。
随着人工智能能力的成熟，视频安全正在转变为主动系统。人工智能监控不仅仅是事后记录事件，还为安全团队提供了实时应对威胁所需的远见。它还会产生力量倍增效应，提高人类分析师的生产力。
预测模型可用于发送警报，提示操作员查看视频并决定是否需要采取行动。系统可供学习的数据越多，从操作员那里获得的反馈越多，软件做出预测的能力就越强。
人工智能允许人员利用技术，同时保留基于培训和判断的态势控制和最终决策权。
人工智能驱动的视频分析有望带来巨大的变革效益，但也伴随着开发、透明度和使用方面的义务。通过以人为本的负责任做法，人工智能增强监控系统可以开创安全、安保和公众信任的新时代。
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