系统设计人员经常面临先进传感器技术呈指数级增长以及如何将其应用于安防或生命/安全环境的挑战。传感器网络可以听到、闻到和感觉到音频警报、气体泄漏和温度波动等事件。然而，由于基于云的智能分析可以控制和利用大量不同的数据以进行可操作的实时响应，视频监控已成为安全领域的主导力量。在最近的一份报告中——《2020 年至 2025 年物理安全业务》，全球研究公司Memoori表示：“2019年，应用于视频监控的人工智能(AI)技术让市场相信，到2020年它将成为主流，并且迫切需要充分利用视频监控摄像头产生的海量数据，基于人工智能的解决方案是唯一可行的解??决方案。带有人工智能软件的现代芯片架构可以梳理海量数据并提高安全性。诚然，我们还没有看到有很多发展这个领域，但通向人工智能的道路似乎非常清晰。”Memoori报告补充道：“AI为我们的智能技术生态系统增加了大脑，使这些系统能够理解广泛的感官输入并处理传感器硬件提供的海量数据。这对于计算机视觉尤为重要，它从大量的信息中获取信息。视频监控录像流并创建比人类团队可以监控的更多数据。像人脑一样，人工智能视频分析可以计算人数、识别个人和识别活动，以推动安全、效率和行为预测应用程序，甚至帮助我们打击犯罪。”从VMS迁移到AI一个简单的事实是，安防行业正在从传统的VMS过渡到用于数据收集的传感器管理平台。当您与最终用户和技术人员交谈时，迁移是不可避免的。数据收集、数据生成和最终数据的压力解读日益复杂，每天产生大量数据，其中约80%为非结构化或“暗数据”，37%为视频数据，给人们定位、组织带来沉重负担并在流程开始之前输入数据。FredrikWallberg和AirshipAI的技术团队已经着手应对将暗数据转化为实时可操作情报的挑战。Airship专注于数据和安全领域，营销副总裁Wallberg说在Airship，注意到他们的机构和企业客户正在创建大量数据，但仍在努力收集有形信息。“我们（安全地）都w几乎是一起离开了现场。我们已经看到很多关于这只猴子的报道，但观看直播的人却没有看到，因为他们不知所措。结果，很多视频都在回放模式下观看，”Wallberg说，并指出了这一远离实时监控的重要趋势，他本周在拉斯维加斯的ISCWest2022上展示了这一趋势。我们的客户和我们的一些人最大的客户已经完成了与我们合作的财富100强公司在提取现有数据和元数据以及从视频源中提取数据和元数据以进一步提高安全性和促进业务发展方面拥有深厚的专业知识。“我们（安全）几乎放弃了直播完全观看。类似的报道我们已经看到很多了，但是现场看的人看不到具体情况，以至于很多时候不知所措。因此，许多视频都是在播放模式下观看的。’Wallberg说，他指出了这一远离实时监控的重要趋势，并在最近于拉斯维加斯举行的ISCWest2022上发表了演讲。合作的财富100强公司在提取现有数据和元数据以及从视频源中提取数据以进一步提高安全性和推动业务方面拥有深厚的专业知识。Wallberg解释说，AirshipAI能够创建流程以帮助客户在边缘获得实时数据可视化，这是一个关键的差异化因素。“企业组织在边缘做了大量的计算和大量的数据生成。我们的前端AI盒子实际上只是一个小型工厂和视频边缘处理模块，提供板载AI数据分析和传输。作为这些曾经-不断扩展的传感器和物联网设备连接到互联网，我们可能会认为这是一种向前发展的趋势。我们相信，在管理数据点和数据创建点的工作负载以实现最大效率和准确性方面，我们处于领先地位。“做什么有了所有这些数据后，AirshipAI进程重新生成并收集了所有这些数据，下一步就是分析数据。当你将它拉回到核心管理平台时，数据可以在组织的边缘被吸收，”Wallberg说。和分析，将所有这些暗数据转化为一些实时可操作的情报。“在这一点上，就像你的许多竞争对手一样，你确实需要一个强大的后端，至少在前端有一个简化的用户界面(UI)，以确保打破数据孤岛并用数据中心取而代之。然后是AI引擎可以看到核心中的所有结构或光数据——如果我们称它为暗数据的对立面，”Wallberg补充道。“从AI的角度来看，你正在创建所有这些数据并通过调整和连接后端系统、融合和操纵数据、使可视化成为现实来理解它。最后一部分是我们在这种类型的数据线程中所做的用数据可视化标记的内容。这实际上只是使用人工智能通过整个数据流提供智能。你已经采用了所有这些不同的系统，打破了这些数据孤岛，将物联网设备和传感器放在边缘，摄取数据，用核心AI能力分析，在边缘可视化实时数据，然后生成实时通知。需要简化的那一天”自从人工智能和机器学习选项在多个安全系统中稳步获得认可以来，从PSIM和VMS平台的操作转移一直在进行。当然，视频o监视仍然是最明显的例子。AirshipAI相信它的方法超越了基本的视频管理软件，开发了一个主动和完整的“镜头到服务器”解决方案，将监控从单个流到数千个流。“如果你看看许多成功的大??数据类型公司，无论是Facebook、亚马逊、谷歌，他们都在试图弄清楚他们可以用这些黑暗的、非结构化的数据做什么。有很多数据在安全空间，我们花了很多时间试图查明事情发生的地点，收紧视频，减少带宽——实际上只是试图减少我们称之为无用数据的数量，”沃尔伯格说。“我们的意思是，实际上恰恰相反。有了所有正在生成的数据，您就可以真正开始了解正在发生的事情，不仅从业务支持的角度来看，而且还可以通过AI提高安全性引擎就位。您将能够处理数据并开始看到一些模式。”
