保护公司资产和信息以及确保团队成员的安全应该是任何企业的两个最高优先级。据美国商业资讯报道，到2025年，调查和安全服务市场的价值将攀升至4171.6亿美元。然而，由于复杂的工作流程和不断增加的网络攻击，安全团队仍然面临着将许多不同业务环境（包括零售、金融科技）中的损害降至最低的挑战、交通等行业。幸运的是，由于不断发展的计算机视觉技术，维护安全性可以变得更加有效。了解计算机视觉的工作原理计算机视觉是人工智能中的一门学科，旨在模拟人类如何观察和理解视觉世界。这项技术有很多应用。它需要数据来训练计算机了解如何识别物体并从这些观察中得出结论。计算机视觉是通过以下过程实现的：1.计算机必须能够访问要分析的图像。就商业安全而言，这些照片很可能是从监控摄像头拍摄的。图像质量越高，结果越准确。2.数据科学家训练系统识别数据中的某些对象。如果计算机的机器学习算法检测到匹配，它会标记图像的那个区域。3.然后计算机根据它所看到的做出决定，这取决于它被训练如何做出反应。这种方法面临几个挑战。有时，通过相机看到的物体可能会产生误报。例如，经过训练可以识别佩戴在人腰带上的武器的摄像头可能会被携带手机的人混淆。计算机视觉的准确性取决于相机的质量、用于训练的数据量和其他变量。为了充分利用计算机视觉，企业需要意识到这些挑战，以减轻其影响。例如，面部识别是计算机视觉安全的一个流行示例。然而，处理面部识别数据会给网络带宽带来沉重负担。维持安全需求的一个潜在解决方案可能是边缘生物识别，其中人工智能处理发生在边缘设备上而不是在集中位置。因此，在开始实施计算机视觉之前，您需要记住每个案例都是独一无二的，需要经验丰富的AI工程师的参与才能创建最有效的解决方案。用于增强安全性的计算机视觉业务案例安全应用程序中有许多计算机视觉用例。一些示例包括盗窃和欺诈预防、制造缺陷检测、交通事故检测、安全评估和危险物体检测。让我们更详细地看一下每个案例。盗窃和欺诈预防通过使用计算机视觉技术，可以更好地监控和记录入店行窃造成的损失。像沃尔玛这样的企业已经在使用带有人工智能的摄像头来追踪盗窃行为。如果摄像头看到客人在自助结账时没有扫描就将物品放入包中，则会呼叫服务员进行自动协助。这种解决方案可以通过在结账时添加人工智能摄像头来实现。当客户在结账时扫描产品时，摄像头捕捉扫描的物品，系统生成物品的总量并将其发送到集成POS系统。然后，POS系统将扫描商品的总数与相机生成的数字进行比较，如果数字不匹配，则会向商店员工发送可能被盗的通知。这使员工能够快速响应潜在的负面事件并防止欺诈。制造中的缺陷检测乍一看，缺陷检测并不完全适合其他安全应用。然而，在工厂自动检测有缺陷的物品可以帮助缓解安全问题。它还可以帮助防止故意破坏和篡改。这些系统还可以帮助预测风险，使企业能够在为时已晚之前对威胁采取行动。由机器学习算法提供支持的制造缺陷检测允许在数据集中查找模式并根据这些模式检测异常。这有助于以更少的时间和精力防止人为错误，从而显着节省成本。交通事故检测监控道路上发生的事故在某些情况下非常重要，特别是在物流、事件安全、交通控制等方面。支持计算机视觉的摄像头可以检测碰撞，识别可疑的移动和停放车辆，并对潜在威胁自动做出反应或感兴趣的对象。通过从交通摄像头的可用数据和图像流中学习，这样的系统可以持续检查交通以识别表明可能发生事故的模式。如果系统检测到潜在的危险情况，它可以提醒负责人或执行预编程的响应来提醒驾驶员。安全评估计算机视觉可用于确保安全规程在工作场所得到执行。例如，在制造、分销或零售后台环境中，摄像头可以检测托盘是平放在地板上还是侧靠在墙上。由于后者可能被认为是安全隐患，计算机视觉系统可以自动将事件标记为“险些发生”，并将问题报告给主管进行纠正。配备计算机视觉技术的危险物体检测系统可用于检测危险物体，例如武器或其他未经授权的物品。这是一个具有挑战性的应用，因为由于环境中的光照、物体的姿势、相机系统的视角、遮挡等原因，武器很容易被隐藏起来。虽然这项技术可能并不完美，但它仍然可以用来补充和改进人类安全工作。总结——计算机视觉和安全影响企业有各种独特的安全需求，这些需求通常与一刀切的解决方案不兼容。在某些情况下，完全自动化可能是有效的，例如检测特定区域的活动或检测有缺陷的物品。然而，对于某些企业而言，混合方法可能是最佳选择，因为计算机视觉可以补充人工操作员。无论如何，技术仍在不断改进，想要有效维护安全的企业需要考虑采用这些技术来减少损失、预防事故并确保团队和客户的安全。
