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产业分析

哪些新视频分析方法正在影响行业?

更新时间:2019-11-04 09:50 点击数:


  视频分析通过集成先进技术,正在提高企业和建筑设施安全的有效性和准确性。诸如AI和机器学习之类的技术不仅可以帮助查明潜在的,而且还可以识别建筑物系统和建筑本身的模式。例如,作为解决方案,视频分析可提供对占用模式的实时分析-在配备了AI和机器学习后,将自动进行数据收集,并能更快,更高效地进行分析,而且为操作提供。如果视频分析识别出未经授权的访客,则AI和机器学习模式可以通知安全人员,安全人员即可以采取适当的措施,例如将访客护送出去或者是对他进行锁定。

  二次识别和分类这两种分析方法越来越受到大众欢迎。分类是深度学习分析中最重要的,这是所有其他深度学习分析的基础。因为分类决定了存在对象的类型:例如,人、汽车与巴士,是识别并关注对象的第一步。二次识别是一种深度学习分析,可让相机识别未经认证的人或物体。例如,通过分类,可以确定公共汽车与汽车或人与马之间的差异。这是因为,当摄像头监测到一个人时,它将“学习”多个数据点,包括:身高,大小和步态,衣服的颜色,性别,面部和种族等。二次识别通过匹配多个数据点(不需要全部),起到作用。

  尽管基本的视频分析技术已经存在很多年,但是今天行业仍致力于将这项技术提高到一个新水平,并使用数据和分析洞察能力帮助解决业务问题并改善流程。例如,金融机构不仅希望能够利用摄像头来获取捕捉画面,还希望完成诸如增强人力资源和优化客户服务之类的任务。但是,在正确捕获,分析和处理高级系统提供的大量信息方面仍存在挑战。成功利用视频分析的关键是利用智能技术,该技术可以简化和自动化大量数据,确定关键数据并使其可行。然后,这使操作员可以根据可靠和详细的信息迅速做出明智的决策。

  面部识别是当今使用最广泛的分析方法。即使这样,评价也不总是积极的。人们对它的看法的好坏视情况而定。东部地区对技术更加,认识到它可以简化并进一步验证访问控制过程。国家不太可能加入该技术,因为他们担心面部数据会被错误地使用。双方之间正在进行激烈的争论,但可以肯定的是:面部识别技术没有任何太大进展。

  自10多年前推出以来,视频分析已经走了很长一段。尽管由于技术不够成熟而导致最初的结果好坏参半,但视频智能功能已得到显着发展,现在已成为智能解决方案的关键组成部分,可推动明智的响应和业务。例如,视频分析可以识别何时在机场遗留物品,然后向有关人员发出警报。或者,在情况下,模式识别算法可检测人群活动的变化,并在行为转向敌对行为时发出信号。除了面部识别功能,我们还可以自动检测,和提醒感兴趣的人。此外,在发生突发事件时,我们可以立即操作员,激活附近的摄像机和其他控件,并分配适当的资源以缓解。



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