利用人工智能进行视频分析 颠覆传统安全处理方法
发布时间：2022-05-18 09:15:01 所属栏目：安全 来源：互联网
导读：无论走到哪儿，监视摄像头司空见惯。从银行到零售店到机场到大卖场，摄像头主要用于监视检查安全威胁迹象。传统上，安保人员坐在严密控制的保卫室里，面对成排的监视器，不断查看着这些摄像头发回来的图像。 人工智能(AI)是智能视频分析合理运作必不可少的组
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无论走到哪儿，监视摄像头司空见惯。从银行到零售店到机场到大卖场，摄像头主要用于监视检查安全威胁迹象。传统上，安保人员坐在严密控制的保卫室里，面对成排的监视器，不断查看着这些摄像头发回来的图像。 人工智能(AI)是智能视频分析合理运作必不可少的组件。AI能基本消除人为失误，减少误报数量。 智能视频分析的工作流程是：从监视摄像头手机非结构化数据集，分析图像，找出可能指向某种安全威胁的异常现象。 这是一个复杂的过程，需要即时过滤和处理大量数据。 一旦检测到安全威胁，AI系统就会根据威胁级别向相关人员发出警报。如果是小问题，附近的保安会被通知去处理。如果是更严重的问题，司法机构或消防部门会随安全人员一同接到警报。当然，所有这些都是接近实时处理的。重点在于：该过程是自动化的，系统更加准确、快速、全能。 AI是智能视频分析中如此迷人部分的部分原因，在于它是一种不断进化的技术。AI驱动的系统，以多种方式模仿人类大脑，其中一个方面，就是AI总在学习。这是必需的，因为让系统能识别每一种可能威胁的编程量，是巨大而沉重的。 AI可以从人类活动中学习，判断哪些是正常行为，将已学习内容转化成安全软件。一旦AI知晓正常范围，便可检出非正常行为实例和事件。 随着时间流逝，该过程会变得更加准确，误报也会更少。由于AI是不断改进的，系统本身便也不断改善，消除了按当前速率更新和升级的需要。 这在深度学习技术的应用上也可见一斑。深度学习用于安全目的，最常见的是面部识别技术。智能视频分析辅以面部识别，便又增加了一项抓住可能是通缉犯的嫌疑分子的功能。 （编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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