人工智能(AI)和机器学习(ML)正在物理安全市场掀起波澜，将视频分析的准确性提升到新的水平。事实上，这些术语已成为整个行业的通用流行语。但人工智能和机器学习对物理安全行业的影响潜力远远超出了它们改进视频分析的能力。本周我们小组圆桌会议的主题是：除了更好的视频分析，人工智能或机器学习如何使物理安全市场受益？NigelWaterton-Arcules首席营收官虽然我确实认为，要在2019年与今天的电影竞争，AI驱动的结果还远未完成，但添加这些算法可以大大帮助企业领导者最终做出更好的决策并降低风险.与视频分析一起，这个目标是该细分市场发展的核心。在这种智能之上分层另一种工具，例如基于云的功能，带来了我们行业前所未见的额外优势和额外灵活性。归根结底，这项技术对物理安全行业的真正好处是能够从各种物联网(IoT)设备获取传入数据，并使用该信息为业务运营建立最佳实践，从而加强自身和授权组织。更好地了解您的组织面临的风险。根据Bj?rkdahl-Chairman的说法，ONVIF用户可以通过使用AI，或者更具体地说，深度学习和机器学习功能，更高效、更准确地利用视频分析。这些术语虽然有时可以互换使用，但各有不同的优点。机器学习提供更好、更准确的事件检测分析。当人们想到视频分析时，通常会将其与面部识别联系起来。但机器学习远不止于此，它可以监控运动和过程，检测交通和事件。相比之下，人工智能用于模仿人类可以做什么，并促进某些低级任务的改进。物理安全中的人工智能旨在补充人类能力的终结。AI有助于改进自动化决策制定和警报。SeanFoley-高级副总裁，国民账户，InterfaceSecuritySystemsLLC我们对视频分析领域的AI革命感到兴奋，但AI的应用不仅限于视频。AI的真正力量在于处理大量的、通常是不同的数据集以生成可操作的见解。例如，资产保护专业人员非常了解哪些销售点交易是欺诈的危险信号。AI可以将这种理解呈指数级增长，评估数千名员工的数百万笔交易，以在流程的早期（甚至发生之前）识别欺诈，从而减少损失。同时，同类型的AI模式识别也可用于减少中心站的误报，或对系统故障进行超准确预测以改善客户服务。我们的行业才刚刚开始将几乎无法理解的数据与人工智能引擎和算法配对。应用是无限的，客户将从中受益。StuartRawling-Pelco,Inc技术和客户参与副总裁通过深度学习和其他应用于视频的AI驱动技术提高智能的真正可能性是，从长远来看，我们不会在视频发生之前观看视频。通过视频收集这种高水平情报的目标可能非常自动化，以至于不需要安全操作员做出响应所需的决策。相反，情报驱动的后续步骤会自动传达给各种利益相关者——从现场警卫到当地警察/消防部门。相反，当安全主管访问与事件对应的视频时，是因为他们想自己查看事件。自动化、简化响应的能力和即时响应不是整体的、数据丰富的监控策略的目标吗？对于几乎所有企业来说，答案都是肯定的。AaronSaks-产品和技术经理，HanwhaTechwinAmerica除了更好的视频分析、人工智能(AI)或机器学习之外，还可以极大地有益于物理安全市场。对于相机，人工智能可以做的不仅仅是通过基于运动的分析来消除误报。从自动化任务到运行例程和比较数据，人工智能和深度学习有可能改变我们使用安全摄像头的方式。安装的摄像头数量远远超过人类可以监控的数量，为了利用所有这些信息，我们需要人工智能来理解我们正在收集的新数据，并告诉我们应该注意什么。我们想知道异常情况：那辆车在街上走错路了吗？路中间有人吗？这些设备是功能强大的新型物联网传感器，可直接增强业务和运营。AdamWynne-SecurityandSafetyThingsGmbH软件工程经理人工智能(AI)和机器学习还可以通过改进访问控制系统以及将生成的数据与其他设备集成，从而使物理安全市场受益。使用该技术，算法可以生物识别个人并自动将他们与安全摄像头集成，以开发更全面的访问控制解决方案。人工智能可以通过提高识别速度和准确性来增强生物指纹识别系统。此外，人工智能和机器学习带来了实时检测复杂事件的额外好处，以前只有在作为取证分析的一部分进行事实分析后才能使用。这使物理安全系统和响应变得简单和复杂。JonathanMoore-AMAGTechnology,Inc.产品总监视频分析通常用于识别人和其他物体，然后触发特定动作，例如开门或发出警报。虽然此功能很有用，但数据分析具有巨大价值，可提供从访问控制系统中存储的大量数据中提取的有用见解。人工智能可以“学习”每个用户的典型访问模式，并在检测到可能对组织构成威胁的可疑或异常行为时向安全部门发出警报。除了检测潜在的危险活动外，数据分析还可用于更好地了解建筑物占用率和交通模式，以帮助加强物理距离、突出显示配置错误或可能出现故障的面板和设备等。数据分析程序可以帮助企业改进他们的安全和内部威胁程序，了解他们的设施使用和流量模式，并优化他们的安全硬件。JohnDavies-TDSi总经理人工智能（无论是真正的人工智能还是复杂的机器学习）在协助物理安全方面具有巨大潜力。通过学习和改进自己的数据，人工智能可以快速确定什么是正常或异常行为，以便及早发现潜在问题。视频分析的好处有据可查，但集中式安全系统中的人工智能可以监控范围更广的复杂数据。例如，在繁忙的机场或火车站，中央人工智能系统可以处理人员进出安全区域的活动（使用访问控制和视频监控），并找出可能暗示拥堵问题或可疑行为的模式。此外，我们也看到越来越多的人工智能在尖端技术中的应用，例如无人机，它可以在没有人指导的情况下确定远程装置、电力线或煤气管线是否存在问题或需要注意。BrianBaker—美洲副总裁，Calipsa人工智能和机器学习正在使物理安全处理来自摄像头和传感器的输入的方式发生指数级变化。数据是为AI提供燃料的燃料，而摄像头提供了大量的视频供观看。AI的深度学习算法会自动检测人和车辆运动之间的差异，而不是动物、风吹树叶或反射光之间的差异。结果是大大减少了误报和潜在的相关罚款。我们将人工智能视为附加的安全层，帮助而不是取代人类更好地保护人员和资产。使用人工智能，中央监控站或企业安全运营中心的操作员可以专注于真正的警报，以改善安全响应。通过减少浪费在误报上的时间，管理人员可以在不增加员工的情况下扩展运营。如今，基于云的AI软件解决方案将其功能添加到世界上几乎任何地方的兼容相机中。总结人工智能(AI)和机器学习提供了有用的工具来理解大量的物联网(IoT)数据。这些技术可以通过帮助自动化低级决策制定来提高安全操作员的效率。智能功能可以扩展集成选项，例如通过访问控制增加生物识别技术的使用。人工智能还可以帮助改进监控机制和流程。智能系统可以帮助最终用户了解建筑物占用情况和交通模式，甚至可以帮助保持物理距离。以上这些只是技术的一些可能用途——最终，一切皆有可能。
