一直以來，視頻監控便是安全防范系統中的重要組成部分，傳統的監控系統包括前端攝像機、傳輸線纜、視頻監控平臺。然而查看視頻是件工作量巨大且人力效率極低的事情，一直以來，安防領域都在尋求著不同的解決方法。

早期解決方案：運動檢測相機

為了彌補人們長期監視監視器易喪失注意力和辨別安全警示等缺點，采用的第一個解決方案是在攝像機上增加運動探測器。當檢測到入侵者或行為人的動向，探測器便向遠程監控人員發出警報，無需監控人員長久堅守顯示屏前。然而問題在于，室外環境中，存在多種多樣的運動或像素的變化，例如被風吹動的葉子、昆蟲、鳥類、狗、陰影，陽光等擾亂運動。這就導致了運動探測器每天會產生數百甚至數千個錯誤警報，使得該解決方案在非工作時間的室內環境中不可操作。

高級視頻移動檢測

下一次演變在一定程度上減少了錯誤警報，但代價是復雜且耗時的手動校準。這里，檢測諸如人或車輛的目標相對于固定背景的變化。如果背景季節變化或由于其他變化，可靠性會隨著時間的推移而惡化。再次回應過多錯誤警報的經濟學證明是一個障礙，這種解決方案是不夠的。

真正的視頻分析

視覺識別的機器學習涉及模式分類識別。真正的視頻分析可以區分人體形態，車輛和船只或選定的物體與所有其他物體的一般移動和顯示器上的視覺靜態或像素變化。它通過識別模式來實現這一點。當捕捉的對象(例如人)違反預設規則時，則發送警報。紅色矩形或所謂的“邊界框”通常會自動跟蹤檢測到的入侵者，并將其短視頻片段作為警報發送。

人工智能(AI)的興起開始使各行各業的技術發生革命性變化，其中的安全性也很突出。如果說視頻編解碼技術將安防行業從模擬時代帶到數字時代，如今人工智能技術在安防行業的成熟應用，又把安防行業代入了一個智能時代。

用于視頻監視的人工智能利用計算機軟件程序來分析來自視頻監視攝像機的圖像，以便識別人類、車輛或物體。安全承包商對軟件進行編程，以定義攝像機視圖內的受限區域(例如圍欄區域，停車場，但不是人行道或停車場外的公共街道)。

AI程序通過機器視覺詢問觀察對象是否像參考圖像一樣移動，結合來自各種問題的所有值，得出總體排名，如果該值超過設置的限制，則發送警報。這些程序的特點是它們在某種程度上可以進行自我學習。

基于非規則的安全AI形式，稱為“ 行為分析 ”。該軟件完全自學習，用戶或安全承包商無需初始編程輸入。在這種類型的分析中，AI根據自身對各種特征模式的觀察，例如大小，速度，反射率，顏色，分組，垂直或水平方向等，了解人，車輛，機器和環境的正常行為。AI對視覺數據進行標準化，這意味著它對所觀察的對象和模式進行分類和標記，對各種觀察對象的正常行為或平均行為進行持續精確的定義。經過幾周的學習后，它可以識別出什么時候會破壞模式。當它觀察到這種異常情況時會發出警報。例如，汽車在街上行駛是正常的。看到駕駛到人行道上的汽車將是一個異常現象。

AI+視頻監控

1.主動和實時保護

傳統的視頻監控解決方案只有在事故發生或至少人為操作員檢測到威脅后才能保持反應性和有用性。人工智能系統的加入，則可以預先檢測到潛在的威脅并發出預警指示。

2.高效率

監控人員長期工作會容易出錯且注意力疲勞是影響安全操作的主要問題之一，AI解決方案的好處是機器可以彌補人為錯誤和缺失。

3.智能對象和面部識別

根據主動和實時安全的概念，基于AI的技術可以提供優秀的面部和物體檢測功能。

人工智能的力量也將實現“無面識別”，不僅可以通過臉部視覺識別，還可以識別身高、姿勢、身材等其他因素。此外，解決方案可以更加了解監控的環境，檢測活動模式并在需要時提取異常情況；還可以嘗試不同的模擬，提出可能存在的潛在威脅情況。

4.圖像質量增強

盡管高清和超高清攝像機保證了圖像捕捉的清晰度，但事實是，大部分相機仍然質量低劣。雖然許多相機在理想的照明條件下表現良好，但在惡劣環境下質量會急劇下降。在收集重要信息方面，這成為一個主要障礙。AI算法允許智能圖像銳化解決方案，幫助安全部門理解可能模糊或不清晰的視頻。

5.讀取大數據

監控不僅僅是來自單一來源的數據。不同類型的攝像機和傳感器覆蓋了每個角落的位置，不容錯誤。這意味著安全解決方案必須處理需要專門軟件系統來管理的大量數據。

管理和解釋此類大數據的唯一方法是通過AI提供的復雜軟件解決方案。利用大數據的力量將使安全運營商能夠確保他們采取一切可能的措施來保護他們的資產。

從目前的發展來看，AI技術具有天然在安防行業落地的場景、需求和應用，并正推動視頻監控行業繼高清化和網絡化之后的第三次技術變革。從“看得見”到“看得清”再到現在的“看得懂”，在未來必將有更多的AI算法、AI芯片、AI產品被應用到視頻行業，從而帶動安防市場的發展，除此之外，AI也引爆了整個安博會以及整個安防行業，AI+安防已成為一大火熱的話題。