Ultralytics YOLO27: 加入候补名单。
获取 YOLO 许可
视觉 AI

用视觉 AI 打破监控领域的常规

探索视觉 AI 如何重塑监控系统。了解它对安全、主动防御策略和实际应用的影响。

Vera OvaninVera Ovanin5 分钟阅读
视觉 AI 正在改变视频监控与安防

在安全与安保领域,计算机视觉技术正发挥越来越重要的作用。本文将探讨 AI 驱动的监控系统,内容涵盖这类系统支持的主动防御策略及其实际应用。

随着各种视觉 AI 应用改变安保技术和安全监控的运作方式,我们保护自身和财物的方式也在不断演变。

这一变化的核心,是开发由视觉 AI 驱动的创新监控系统,例如 Axis Communications AI Cameras 和 Nest Cam IQ。这些系统利用 AI 算法实时监控和分析安保录像。因此,房主和组织可以及时识别威胁、迅速响应、采取预防措施并更快处理事件。简而言之,这些系统有助于建立有效的安保策略。

根据 MarketsandMarkets 的数据,全球视频监控市场预计将从 2023 年的约 537 亿美元增长到 2028 年的 833 亿美元,这表明现代安保技术的需求不断增长。这一增长反映出人们正积极推动采用人工智能(AI)和计算机视觉应用的智能安保解决方案。

推动市场增长的因素包括安全问题日益突出、智慧城市计划不断推出、企业对商业智能和分析的需求不断增长,以及 AI 驱动的视频分析等技术取得突破。远程监控和实时访问监控视频流的需求,加上对加强安保措施的法规要求,也推动了市场增长。

全球视频监控市场预测展望

图 1. 全球视频监控市场预测展望。

Vision AI 如何改变安全格局#

视觉 AI 正在改变各行业安全规范的落实方式,让组织变得更加安全。智能监控和安保解决方案利用计算机视觉,帮助企业了解安全和安保风险管理情况。以下是一些关键工具和能力:

异常检测。是否有人未经授权进入某些区域,或长时间在某处徘徊?这些行为可能预示着安全威胁,值得进一步调查或介入。

人群管理。管理人群有助于避免拥堵,让人们自由通行并降低事故发生的可能性。分析人群在空间中的移动方式和数量,有助于组织优化人流,确保公共安全,尤其是在大型活动期间。

目标检测。 智能监控解决方案能够实时识别特定物体或物品。从无人看管的包到未经授权的武器,组织可以快速发现安全风险并做出响应。

环境监控。 温度、湿度和空气质量等环境因素会影响安全保障的理想条件,尤其是在数据中心或制造业设施等敏感环境中。

预测分析。 通过解析历史数据和趋势,智能安全解决方案可以预测潜在的安全风险,帮助各类组织及时采取预防措施,并在威胁发生前加以缓解。

Gartner指出,组织在运营和战略中不能忽视 AI 的潜力。

Vision AI 的主动防御策略#

在危险发生前预测风险,是确保安全的关键。视觉 AI 通过帮助组织及早应对威胁,支持主动防范。具体方式如下:

风险缓解。 Vision AI 通过识别并处理各种环境中的安全隐患,帮助降低风险。从建筑工地到交通枢纽,AI 驱动的监控系统会监控各项作业,发现设备故障、产品缺陷、环境危害以及违反安全规程等问题。因此,各类组织可以减少事故、伤害和财产损失。

威胁检测。 视觉 AI 利用机器学习算法和计算机视觉技术,分析监控摄像头、传感器和卫星图像的实时数据,从而发现规律和异常。最终实现早期威胁检测和及时干预。

安全创新。 视觉 AI 持续推动新安全规程和技术的发展。这些解决方案使用 AI 算法来增强态势感知、自动执行安全流程并优化应急响应工作。无论是实施智能监控解决方案、部署预测分析工具,还是集成人脸识别技术,视觉 AI 都能帮助组织提前应对新出现的风险。

实施 AI 的企业必须明确目标和策略,说明如何实现提升安全保障等具体目标。Gartner 还指出了潜在收益:到 2026 年,将 AI 透明度、可信度和安全性落到实处的组织,其 AI 模型在采用率、业务目标达成度和用户接受度方面将提升 50%。

新一代安防技术,全面提升安全水平#

政府咨询机构 Oxford Insights指出,政府的应对速度未能跟上 AI 能力的发展步伐。一些政府正在发挥带头作用,尤其是在安全措施、威胁检测和安全技术领域。

以下是世界各地利用视觉 AI 保障公共安全的一些政府举措。从英格兰到美国和新加坡,AI 驱动的监控系统正在改变社区维护安全的方式。

  • 智慧车站。伦敦交通局(TfL)是伦敦的综合交通管理机构,该机构推出了 Smart Stations 项目,利用 AI 监控系统和计算机视觉应用监测伦敦地铁乘客的行为,旨在通过实时安全监控提升安全性。
  • 安全机场。 洛杉矶国际机场部署了由视觉 AI 驱动的人脸识别系统。该系统依靠监控摄像头分析并根据个人面部特征识别身份,从而加强安保和边境管控。这个 AI 驱动的安保系统能够实时准确地识别人脸,使机场管理部门得以阻止未经授权的进入、加强威胁检测,并保护乘客及其随身物品。对于选择采集面部图像而非接受航空公司工作人员传统办理流程的乘客,该系统还提供无接触登机选项。
  • 建筑施工安全。 新加坡已在建筑工地部署 AI 驱动的视频监控系统,以确保遵守安全规程和法规。部署这些系统意味着要持续监控施工活动、实时监督作业、迅速识别安全违规行为,并及时处理不安全做法。这是新加坡营造安全与问责文化目标的一部分,旨在快速城市发展带来风险的同时保护工人。

洛杉矶国际机场启用新的人脸识别系统

图 2。洛杉矶国际机场启用新的人脸识别系统。

视觉 AI:一种新型安保方式#

视觉 AI 正成为现代安全保障的核心组成部分。从城市街道到机场,AI 驱动的安保应用正在改变人身和财产保护方式。随着个人、组织和政府采用这些技术,基于计算机视觉的监控和安保解决方案将在保障社区安全方面发挥越来越重要的作用。

查看我们的 GitHub代码仓库并加入社区,及时了解最新进展,以及 AI 如何改变从自动驾驶技术到制造业、医疗保健等众多领域!

作者

Vera Ovanin
Vera Ovanin

科技文案撰稿人

Vera Ovanin 是一位科技文案撰稿人和技术撰稿人,也曾担任商业记者,为 Ultralytics 博客撰写文章。她拥有约克大学舒立克商学院以市场营销为重点的 MBA 学位,擅长让复杂的计算机视觉和 AI 主题通俗易懂;她曾为 Ultralytics 撰写视觉 AI 在医疗保健、零售、建筑、农业、教育、游戏和安全领域应用的文章。

评论

提出问题、分享你的结果,或帮助其他人。

探索解决方案

体育领域的计算机视觉

体育领域的计算机视觉

了解 Ultralytics YOLO 如何通过球员和球追踪、表现分析、教练洞察及运动员康复,推动体育视觉技术的发展。
了解详情
航空影像计算机视觉

航空影像计算机视觉

使用 Ultralytics YOLO 将无人机和航空影像转化为农业、水产养殖、保护工作和地理空间分析的实时洞察。
了解详情
航空航天中的计算机视觉

航空航天中的计算机视觉

使用 Ultralytics YOLO 将计算机视觉应用于航空航天领域,包括飞机检查、跑道 FOD 检测、机场地面作业和复合材料缺陷检测。
了解详情
安防领域的计算机视觉

安防领域的计算机视觉

使用 Ultralytics YOLO 模型守护每个场所。视觉 AI 可用于周界监控、威胁检测、车牌识别和工作场所安全。
了解详情
机器人领域的计算机视觉

机器人领域的计算机视觉

使用 Ultralytics YOLO 模型提升智能机器的能力。机器人领域的视觉 AI 可用于自主导航、感知、目标跟踪和实时控制。
了解详情
物流中的计算机视觉

物流中的计算机视觉

借助 Ultralytics YOLO 模型优化物流流程。视觉 AI 可用于包裹检查、分拣、车辆跟踪和仓库安全实时监控。
了解详情
零售中的计算机视觉

零售中的计算机视觉

借助 Ultralytics YOLO 模型重新构想零售。视觉 AI 可用于库存跟踪、货架监控、排队管理和更深入的客户洞察。
了解详情
医疗领域的计算机视觉

医疗领域的计算机视觉

借助 Ultralytics YOLO 模型构建医疗解决方案。医疗领域的视觉 AI 可加快医学影像处理、优化诊断并监测患者。
了解详情
制造业中的计算机视觉

制造业中的计算机视觉

利用 Ultralytics YOLO 模型优化制造流程。视觉 AI 可用于质量控制、缺陷检测、个人防护装备合规检查和装配线自动化。
了解详情
汽车领域的计算机视觉

汽车领域的计算机视觉

利用 Ultralytics YOLO 模型在汽车领域应用计算机视觉。视觉 AI 可提升道路安全、驾驶辅助和车辆自动化水平,让道路更智能。
了解详情
农业中的计算机视觉

农业中的计算机视觉

借助 Ultralytics YOLO 模型,将视觉 AI 引入智慧农业。为作物监测、牲畜追踪和精准农业提供支持,从而提高产量并实现更智能的生产。
了解详情

让我们携手构建 AI 的未来!

开启你的旅程,迎接机器学习的未来