如何实现面向未来的视频监控

视频监控正变得无处不在。但是，今天的实际内容与流行文化中常见的虚构观点之间存在差距。边缘分析有可能缩小差距。

为了说明印象和现实之间的差异，只需看看视频监控的描绘方式。这是一个思考练习：你正在制作一部电影，你想快速给人一种角色是无所不知、无所不知的印象。你怎么做呢？

如果您是多年来面临这种确切困境的无数导演之一，您的答案可能是将他们放在巨大的视频监视器墙前。就视觉速记而言，这实际上相当有效。它让观众知道角色的眼睛和耳朵无处不在，并且可能在任何特定时刻都在观看或聆听。不幸的是，这种对现代监控工作方式的解释与现实几乎没有相似之处。对于蝙蝠侠、杰克鲍尔、杰森伯恩等英雄，人类的观察能力是有限的。没有人——无论他们多么专心——能够有效地监控数十（或数百）个摄像头的可疑活动。

幸运的是，他们不再需要这样做。随着 IP 摄像机取代模拟摄像机，其功能稳步提高。今天的边缘设备，包括摄像头和其他传感器，拥有比以往任何时候都更强大的处理能力，支持安全团队在前几年梦寐以求的分析能力。使用机载分析，可以训练当今的摄像机自动检测物体、活动、声音等，为安全人员提供做出关键决策所需的实时数据。随着开放式架构解决方案和软件开发平台的兴起，这些强大的边缘设备可以在开发时与新解决方案集成，有效地适应未来的视频监控。

了解边缘的价值

从本质上讲，分析只是识别和解释信息和数据中的模式的实践。分析的概念远非一个新概念，它已经存在了很长时间——它受到各种限制，包括人类和技术。一个人可以连续几个小时观看聚焦在建筑物前门的摄像头，他们可能可以识别任何可疑活动，例如有人试图强行闯入。但他们可能无法提供详细信息有多少顾客穿着红色衬衫和蓝色衬衫，有多少顾客是从东面过来的还是从西面过来的，或者有多少是开车还是步行或乘公共汽车。虽然并非不可能，但获取这些数据既不高效也不可扩展。

随着技术的进步，识别这些模式的能力得到了提升，但带宽和处理能力等方面的限制仍然使该技术的安装、校准和维护变得困难且成本高昂。将视频传输到服务器进行处理需要大量带宽，而且该技术的低可靠性让许多用户感到幻灭，因为这些分析通常无法兑现承诺。直到最近，边缘技术才使用户能够在视频和音频监控环境中充分利用当今的分析技术。

现代芯片组使这些设备的处理能力有了显着提升，这意味着这些分析可以加载到设备本身上。这大大减少了需要中继到云服务器的数据量，带宽需求的相应减少使这些分析变得更加普遍。同样，人工智能、机器学习和深度学习技术的兴起使得训练新的分析模型变得越来越容易，这使得它们更加准确和可靠。此外，该技术可以通过软件和固件更新进行升级，从而使这些设备具有相当长的使用寿命。无需再在技术升级时更换整个设备。

现代分析的细节

从理论上讲，今天的边缘设备比以往任何时候都更智能、更快、更强大，这很棒。但这在实践中意味着什么？从监控的角度来看，这意味着减少对人类认知的依赖，并提高自动化工具的可靠性。这意味着误报显着减少，并提高了过滤视频和音频记录中“噪音”的能力。虽然人类可能无法立即将数据分类为广泛的类别，但今天的设备可以处理成倍增加的信息，生成在整个企业中有效分类和交叉引用数据所需的元数据。

如此大量的信息也意味着可以更有效地训练分析以获得更高的准确性。通过使摄像头能够区分人类入侵者和挖掘垃圾箱的浣熊，这可以进一步减少误报。还可以训练这些设备识别特定的噪音，例如枪声或玻璃破碎声，这些噪音可以作为正在发生安全事件的明确指标。即使是攻击性的行为和提高的声音也可以作为触发因素，让安全人员知道潜在的危险事件可能正在发生。在大多数情况下，这可以显着减少响应时间。它甚至有可能在紧急情况发生之前进行预防。即使是在检测到入侵者时触发自动对讲消息这样简单的事情也可以提高安全性，因为简单地让入侵者知道他们在摄像机前通常足以在他们造成任何伤害之前将他们吓跑。

分析能力的这种扩展也使该技术能够应用于比传统的基于安全的监控更多的领域。在 COVID-19 大流行期间，摄像机接受了培训，可以识别正确或不正确的个人防护设备 (PPE) 使用，并识别排队和聚集的人群。在零售环境中，他们可以跟踪顾客在商店中的动向，帮助告知商店布局和销售决策，甚至识别空货架并生成缺货警报。在工业和制造环境中，他们甚至可以接受培训以发现装配线上的缺陷产品或确定优化某些流程的方法。这些设备并非旨在取代人类在此类监视和观察中扮演的角色，而是为他们提供更好、更可靠的知识，能够在安全性的同时增强商业智能和运营。

开放平台架构的兴起使企业能够将更广泛的分析集成到其现有系统中，从而为收集比以往更多的数据提供了机会。用户可以在新的和有趣的分析工具出现时集成它们，而不是被锁定在单一制造商的产品线中，从而允许他们随着技术的可用而改进他们的安全和数据收集设备。这显着延长了给定产品的使用寿命，减少了维护和更新这些系统所需的时间、金钱和资源。

通过边缘分析实现面向未来的监控

随着边缘设备变得越来越强大，它们处理大量信息的能力使高级分析变得司空见惯。这些新的分析工具彻底改变了安全行业，提高了视频和音频监控解决方案的准确性和可靠性，但它们也使将相同的技术应用于安全以外的领域成为可能。今天的企业拥有比以往任何时候都多的信息触手可及，使他们能够获得独特且可操作的见解，而这在短短几年前是不可能的。

这项技术将继续改进，边缘分析将在识别模式、突出异常和生成预测见解方面变得更加出色。该技术不仅可以帮助企业实现特定的安全和运营目标，还可以识别他们可能从未知道的增长、效率和改进机会。随着技术格局的不断发展，对边缘分析的投资是帮助面向未来的运营的最有效方法之一。