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。
在人类眼中，实时监控数十个摄像头场景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
最新的视频分析解决方案采用人工智能技术，可以自动化场景理解、行为分析和异常检测，从而减轻了操作员的工作负担。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，并将关键事件提醒给决策者
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：
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。
未来不久，人工智能将通过新的工具在视频监控领域的多个方面迎来重大突破，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)：将LLM与视频监控系统(LVM)相结合，操作员可以通过语音命令或文本查询实现对监控系统的操作，这将更直观地提升安全操作。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
人工智能技术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求，来改变视频监控行业。新的工具和功能也将被应用
尽管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，供应商应该如何确保人工智能解决方案得到负责任的开发和使用呢？
在当前兴起的人工智能监管环境中，所有开发企业都应该谨慎行事，确保其开发流程符合G7行为准则。具体而言，以下是相关技术开发原则：
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。
在设计人工智能的企业中，通常需要在早期的设计过程中确立道德、公平和透明度的原则，以采用负责任的开发方法。实施完善的内部流程可以带来有效的准备，并避免不必要的风险问题。创新与责任的结合实现了适当的平衡
在创建人工智能系统时，开发人员应该优先考虑用户的隐私和安全。GDPR立法概述了这种方法，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。它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。透明度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
尽管人工智能可以通过警报和洞察来指导人类操作员，但最终的决定必须由人来做出。人工智能并不是要取代安全团队，而是要增强他们的工作，以提高效率和准确性
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
预测模型可以用于发送警报，提醒操作员观看视频并决定是否需要采取行动。系统接收的学习数据越多，从操作员那里得到的反馈也越多，软件的预测能力就会越强
人工智能的应用使得人们可以利用技术来进行态势控制和最终决策，同时仍保留基于培训和判断的权力
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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