최신 인공 지능 솔루션은 비디오 데이터를 다른 정보 소스와 결합하여 물체와 이벤트를 식별할 수 있을 뿐만 아니라 복잡한 인간 행동과 상호 작용도 이해할 수 있습니다. 그 결과 수동적인 관찰을 위한 도구에서 능동적이고 지능적인 행동을 위한 도구로의 큰 도약이 이루어졌습니다.
인간의 눈에는 수십 개의 카메라 장면을 실시간으로 모니터링하는 것은 지루하고 힘든 작업입니다. 인간 조작자만으로 수백 대의 카메라를 효과적으로 모니터링하는 것은 거의 불가능합니다. 관찰할 수 있는 비디오 스트림이 제한되어 있더라도 사람들이 특이한 사건을 식별하거나 복잡한 패턴을 이해하는 것은 특히 장기적으로 어려울 수 있습니다. 잘못된 경보는 흔한 일이며 운영자가 너무 많은 모니터링으로 인해 피로해지면 중요한 이벤트를 놓치는 경우가 있습니다.
최신 비디오 분석 솔루션은 장면 이해, 행동 분석, 이상 탐지는 운영자의 작업량을 줄여줍니다. AI는 비디오 데이터를 지속적으로 스캔하고 모니터링함으로써 이상 현상을 발견하고 중요한 이벤트에 대해 의사 결정자에게 경고할 수 있습니다.
AI 기반 비디오 분석 솔루션은 대규모 데이터 처리 기능을 제공하고 비디오 관리 플랫폼에 통합될 수 있으며 거의 무제한으로 배포될 수 있습니다. 24시간 내내 감시할 수 있는 카메라. 시간이 지남에 따라 알고리즘은 표준 행동 패턴을 인식하고 새로운 위협을 식별하는 데 더욱 스마트해집니다. 다음은 AI 분석이 어떻게 보안 운영을 향상시킬 수 있는지에 대한 몇 가지 실제 사례입니다.
다른 시설 시스템의 데이터를 연관시켜 통합된 시스템을 형성 보안 솔루션.
이러한 기능을 통해 AI는 운영자가 가장 중요한 것에 집중하고 인간의 판단을 활용하여 통찰력을 검증하고 최선의 대응을 결정할 수 있도록 해줍니다.
인공 지능을 통해 보안 시스템은 이전보다 더 정확하고 빠르며 확장 가능하며 인간과 같은 이해력을 가질 수 있습니다. 스마트 기술은 보안 전문가가 잠재적인 보안 위협을 모니터링하고 이해하며 조치를 취하는 방식을 계속해서 변화시킬 것입니다.
가까운 미래에 인공 지능은 다음과 같은 새로운 도구를 통해 영상 감시 분야의 여러 측면에서 획기적인 발전을 가져올 것입니다.
고급 알고리즘: 신경망과 딥 러닝의 도움으로 인공 지능 도구는 인간의 행동을 더 잘 이해하고, 사고를 예측하고, 잠재적인 위협을 식별하는 데 있어 지속적인 발전을 이루고 있습니다.
대형 언어 모델(LLM): LLM과 영상 감시 시스템(LVM)을 결합하면 운영자는 음성 명령이나 텍스트 쿼리를 통해 감시 시스템을 작동할 수 있어 보안 운영이 보다 직관적으로 향상됩니다. 시스템은 인간의 언어 요청을 이해하고 관련 비디오 클립 또는 분석 통찰력으로 응답할 수 있습니다.
자동화 향상: 로봇 프로세스 자동화를 사용하는 솔루션은 데이터 검색과 같은 기본 작업을 처리하고 인간이 부가가치 활동에 집중할 수 있도록 해줍니다. 기계는 식별된 설명 키워드와 학습 및 관찰된 동작의 세부 목록을 기반으로 장면, 사람, 차량 또는 기타 개체를 찾기 위해 대규모 비디오 데이터 아카이브를 신속하게 검색할 수 있습니다.
생성형 AI: 최신 기술은 더 나은 익명 분석 교육 및 시스템 테스트를 위해 합성적이면서도 매우 사실적인 비디오 시뮬레이션을 생성할 수 있습니다. 기술이 성숙해짐에 따라 언젠가는 인간의 반응 프로토콜을 평가하고 개선하기 위해 시뮬레이션된 긴급 상황이 발생할 수 있습니다.
AI 기술은 새로운 AI 개발 및 사용 규정과 영상 감시 산업을 변화시키려면 사용자와 일반 소비자의 책임 있는 사용 문제를 해결해야 합니다. 새로운 도구와 기능도 적용될 예정입니다.
AI가 영상 감시의 엄청난 잠재력을 발휘하는 동안 AI의 개발 및 적용은 개인 정보 보호 및 투명성을 고려합니다. 인공지능 규제가 영상기술의 발전 경로를 바꾸고 있다. 그렇다면 공급업체는 AI 솔루션이 책임감 있게 개발되고 사용되도록 어떻게 보장할 수 있습니까?
현재 새롭게 떠오르는 인공 지능 규제 환경에서 모든 개발 회사는 주의를 기울여야 하며 개발 프로세스가 G7 행동 강령을 준수하는지 확인해야 합니다. 구체적으로 다음은 관련 기술 개발 원칙입니다.
배포 및 출시 전과 전반을 포함하여 고급 AI 시스템 개발 전반에 걸쳐 AI 수명주기 전반에 걸쳐 위험을 식별, 평가 및 완화하기 위한 적절한 조치를 취하세요.
인공 지능을 설계하는 기업에서는 책임 있는 개발 접근 방식을 채택하기 위해 설계 프로세스 초기에 윤리, 공정성, 투명성의 원칙을 확립해야 하는 경우가 많습니다. 건전한 내부 프로세스를 구현하면 효과적인 대비가 가능하고 불필요한 위험 문제를 방지할 수 있습니다. 혁신과 책임의 결합으로 올바른 균형이 이루어집니다.
인공 지능 시스템을 만들 때 개발자는 사용자 개인정보 보호와 보안을 우선시해야 합니다. GDPR 법률은 이러한 접근 방식을 간략하게 설명하며, 기본적으로 설계에 따라 데이터를 보호하도록 요구합니다. 이는 개인 데이터를 보호하고 데이터 수집 및 사용을 제한하며 윤리적 관행을 보장하기 위해 기술에 보호 장치를 구축하는 것을 의미합니다.
투명성은 AI 솔루션 개발의 핵심 원칙입니다. 이는 사용자, 규제 기관, 사회 전체를 포함한 모든 이해관계자가 AI 시스템의 내부 작동 및 의사 결정 프로세스를 명확하게 이해하는 데 도움이 됩니다. 투명성에는 시스템 개발 방법, 훈련 방법, 사용된 데이터 및 결과 달성 방법을 공개하는 것이 포함됩니다.
AI는 인간 운영자에게 경고와 통찰력을 제공할 수 있지만 최종 결정은 사람이 만들어야 합니다. 인공 지능은 보안 팀을 대체하는 것이 아니라 업무를 강화하여 효율성과 정확성을 높이는 것입니다.
AI 기능이 성숙해짐에 따라 영상 보안은 사전 대응 시스템으로 변모하고 있습니다. AI 모니터링은 사후 이벤트 기록을 넘어 보안 팀이 위협에 실시간으로 대응하는 데 필요한 예측력을 제공합니다. 또한 힘 승수 효과를 생성하여 인간 분석가의 생산성을 높입니다.
예측 모델을 사용하여 경고를 보내고 운영자에게 비디오를 보고 조치가 필요한지 결정하도록 상기시킬 수 있습니다. 시스템이 더 많은 학습 데이터를 수신하고 운영자로부터 더 많은 피드백을 받을수록 소프트웨어의 예측 가능성은 더욱 높아집니다.
인공 지능을 적용하면 사람들은 상황 제어 및 최종 의사 결정을 위해 기술을 사용할 수 있습니다. 훈련과 판단을 바탕으로 예약됨
AI 기반 비디오 분석은 엄청난 혁신적 이점을 약속하지만 개발, 투명성 및 사용에 대한 의무도 따릅니다. 책임감 있고 인간 중심적인 관행을 통해 AI로 강화된 감시 시스템은 안전, 보안 및 대중 신뢰의 새로운 시대를 열 수 있습니다.
위 내용은 영상감시 산업에 인공지능이 미치는 영향 탐구의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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