视频监控一直是安防系统的重要组成部分。
传统的监控系统包括前端摄像头、传输电缆和视频监控平台。
然而，观看视频不仅工作量巨大，而且效率极低。
安全领域一直在寻求不同的解决方案。
人类监控监控视频能力的限制导致了对人工智能的需求。
早期的解决方案——运动检测摄像头 为了弥补人们长时间监视监视器而容易失去注意力并识别安全警告的缺点，首先采用的解决方案是在摄像头中添加运动检测器。
当检测到入侵者或作案者的动作时，探测器会向远程监控人员发出警报，从而无需监控人员长时间停留在显示屏前。
然而，问题在于，在室外环境中，存在多种运动或像素变化，例如风吹的树叶、昆虫、鸟、狗、阴影、阳光等干扰运动。
这导致运动探测器每天产生数百甚至数千个误报，使得该解决方案在工作时间以外的室内环境中无法运行。
先进视频运动检测的下一代发展在一定程度上减少了误报，但代价是复杂且耗时的手动校准。
在这里，检测诸如人或车辆等物体相对于固定背景的变化。
如果背景季节性变化或由于其他变化，可靠性可能会随着时间的推移而恶化。
事实证明，对太多误报做出响应的经济性再次成为一个障碍，而这种解决方案是不够的。
用于视频分析视觉识别的真正机器学习涉及模式分类识别。
真正的视频分析可以将人体、车辆和船只或选定的物体与所有其他物体的一般运动以及显示器上的视觉静态或像素变化区分开来。
它通过识别模式来做到这一点。
当捕获的对象（例如人）违反预设规则时，会发送警报。
红色矩形或所谓的“边界框”通常会自动跟踪检测到的入侵者并发送其 短视频 碎片作为警报。
人工智能（AI）的兴起开始给各行业带来技术革命，其中安全问题也尤为突出。
如果说视频编解码技术将安防行业从模拟时代带入了数字时代，那么人工智能技术在安防行业的成熟应用则将安防行业带入了智能化时代。
视频监控人工智能利用计算机软件程序分析视频监控摄像头的图像，以识别人、车辆或物体。
安全承包商对软件进行编程，以定义摄像机视野内的限制区域（例如围栏区域、停车场，但不包括停车场外的人行道或公共街道）。
人工智能程序通过机器视觉询问观察到的物体是否像参考图像一样移动，结合各个问题的所有值得出总体排名，如果该值超过设定的限制，则发送警报。
这些程序的特点是在一定程度上具有自学习性。
一种非基于规则的安全人工智能形式，称为“行为分析”。
该软件是完全自学习的，不需要用户或安全承包商进行初始编程输入。
在这种类型的分析中，人工智能根据自己对各种特征模式的观察来理解人、车辆、机器和环境的正常行为，例如尺寸、速度、反射率、颜色、分组、垂直或水平方向人工智能对视觉数据进行标准化，这意味着它对观察到的对象和模式进行分类和标记，为各种观察到的对象的正常或平均行为提供一致的精确定义。
经过几周的学习，它可以识别模式何时被打破。
当它观察到此类异常时，它会发出警报。
例如，汽车在街上行驶是很正常的。
看到一辆汽车驶上人行道是一种反常现象。
AI+视频监控 1.主动和实时保护 传统的视频监控解决方案只能在事件发生或至少是人类操作员检测到威胁后保持反应性和有用性。
人工智能系统的加入可以提前发现潜在威胁并发出预警指令。
2、高效率的监控人员长时间工作会容易出错，注意力疲劳是影响安全作业的主要问题之一。
人工智能解决方案的好处是机器可以弥补人为的错误和缺陷。
3.智能物体和面部识别基于主动和实时安全的理念，基于人工智能的技术可以提供出色的面部和物体检测能力。
人工智能的力量还将实现“无脸识别”，不仅可以视觉识别人脸，还可以识别身高、姿势、体型等因素。
此外，该解决方案可以更好地了解受监控的环境，检测活动模式并在需要时提取异常情况；它还可以尝试不同的模拟来建议可能存在的潜在威胁场景。
4. 图像质量增强 虽然高清和超高清摄像机保证了图像捕捉的清晰度，但事实是大多数摄像机的质量仍然较低。
虽然许多相机在理想的照明条件下表现良好，但在恶劣的环境下质量会急剧下降。
在收集重要信息时，这成为一个主要障碍。
人工智能算法可实现智能图像锐化解决方案，帮助安全机构理解可能模糊或不清楚的视频。
5. 阅读大数据监控不仅仅涉及单一来源的数据。
不同类型的摄像头和传感器覆盖每个角落位置，不留任何出错的余地。
这意味着安全解决方案必须处理需要专门软件系统来管理的大量数据。
管理和解释此类大数据的唯一方法是通过人工智能提供的复杂软件解决方案。
利用大数据的力量将使安全操作员能够确保他们采取一切可能的措施来保护他们的资产。
从目前的发展来看，AI技术在安防行业有着天然的场景、需求和应用，正在推动视频监控行业继高清化、网络化之后的第三次技术变革。
从“看得见”到“看得清楚”再到现在的“看得懂”，未来更多的AI算法、AI芯片、AI产品将应用到视频行业，从而带动安防市场的发展，此外，AI还也引爆了整个安博会和整个安防行业。
AI+安全成为热门话题。