【安防展覽網(wǎng) 視點跟蹤】隨著機器學習功能性的擴展和準確性的提高，視頻分析市場正在發(fā)生根本性的變化。但是這些延展的功能是什么？它們如何影響安防和視頻系統(tǒng)的運行？
Donal Sullivan，Johnson Controls, Inc.
視頻分析通過集成先進技術，正在提高企業(yè)和建筑設施安全的有效性和準確性。諸如AI和機器學習之類的技術不僅可以幫助查明潛在威脅的位置，而且還可以識別建筑物系統(tǒng)和建筑本身的模式。例如，作為獨立解決方案，視頻分析可提供對占用模式的實時分析-在配備了AI和機器學習后，將自動進行數(shù)據(jù)收集，并能更快，更地進行分析，而且為操作提供建議。如果視頻分析識別出未經(jīng)授權的訪客，則AI和機器學習模式可以通知安全人員，安全人員即可以采取適當?shù)拇胧?，例如將訪客護送出去或者是對他進行鎖定。
Peter Ainsworth, Johnson Controls, Inc.
二次識別和分類這兩種分析方法越來越受到大眾歡迎。分類是深度學習分析中重要的，這是所有其他深度學習分析的基礎。因為分類決定了存在對象的類型：例如，人、汽車與巴士，是識別并跟蹤關注對象的步。二次識別是一種深度學習分析，可讓相機識別未經(jīng)認證的人或物體。例如，通過分類，攝像頭可以確定公共汽車與汽車或人與馬之間的差異。這是因為，當攝像頭監(jiān)測到一個人時，它將“學習”多個數(shù)據(jù)點，包括：身高，大小和步態(tài)，衣服的顏色，性別，面部和種族等。二次識別通過匹配多個數(shù)據(jù)點(不需要全部)，起到作用。
Alex Johnson, Verint Systems
盡管基本的視頻分析技術已經(jīng)存在很多年，但是今天行業(yè)仍致力于將這項技術提高到一個新水平，并使用數(shù)據(jù)和分析洞察能力幫助解決業(yè)務問題并改善流程。例如，金融機構不僅希望能夠利用監(jiān)控攝像頭來獲取捕捉畫面，還希望完成諸如增強人力資源和優(yōu)化客戶服務之類的任務。但是，在正確捕獲，分析和處理系統(tǒng)提供的大量信息方面仍存在挑戰(zhàn)。成功利用視頻分析的關鍵是利用智能技術，該技術可以簡化和自動化大量數(shù)據(jù)，確定關鍵數(shù)據(jù)并使其可行。然后，這使操作員可以根據(jù)可靠和詳細的信息迅速做出明智的決策。
Per Björkdahl, ONVIF
面部識別是當今使用廣泛的分析方法。即使這樣，評價也不總是積極的。人們對它的看法的好壞視情況而定。東部地區(qū)對技術更加開放，認識到它可以簡化并進一步驗證訪問控制過程。西方國家不太可能加入該技術，因為他們擔心面部數(shù)據(jù)會被錯誤地使用。雙方之間正在進行激烈的爭論，但可以肯定的是：面部識別技術沒有任何太大進展。
Alan Stoddard, Verint Systems
自10多年前推出以來，視頻分析已經(jīng)走了很長一段路。盡管由于技術不夠成熟而導致初的結果好壞參半，但視頻智能功能已得到顯著發(fā)展，現(xiàn)在已成為智能解決方案的關鍵組成部分，可推動明智的響應和業(yè)務成果。例如，視頻分析可以識別何時在機場物品，然后向有關人員發(fā)出警報?；蛘撸诳棺h情況下，模式識別算法可檢測人群活動的變化，并在行為轉向敵對行為時發(fā)出信號。除了面部識別功能，我們還可以自動檢測，跟蹤和提醒感興趣的人。此外，在發(fā)生突發(fā)事件時，我們可以立即警告操作員，激活附近的攝像機和其他控件，并分配適當?shù)馁Y源以緩解威脅。
總結：
視頻分析技術的革新在為安防市場創(chuàng)造新的機會。盡管有時會受到消極反饋，尤其針對面部識別系統(tǒng)，但是功能性更強和安全性更高的視頻分析技術很可能會在市場上流行。隱私問題需要得到解決，才能得到更有效的安全系統(tǒng)。
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