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博世智能建筑科技
视频分析功能

人工智能在提供预判能力方面的重要性

人工智能(AI)的新兴趋势是使用机器学习和深度学习。因此,摄像机具有自学的能力,并且内置的视频分析功能还能由用户教导以探测客户特定的对象或场景。这些新兴趋势还可以将需要人工投入的任务成功转变为自动化执行,并更快、更轻松、更准确地处理更复杂的任务。我们会继续利用AI的强大力量,让用户更深入地了解他们的环境,帮助他们做到主动响应,然后最终,能够预见意外或未来的情况。具备了预判能力,就可以防患于未然,加强对人员和财产的保护。它甚至可以帮助避免潜在的损害,发现能够创造新收入流或减少运营成本的商机。

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人工审查

如今,许多视频安防系统仍然需要密集的人工监控,或者需要操作人员长时间查看事件的视频画面。技术的改进主要致力于提供更高的图像质量,例如starlight X和HDR X,但这种方法有其限度,并且在筛选大量视频数据或同时管理数百个摄像机时无助于及时筛查。行业预测显示,到2025年,视频监控摄像机的市场规模将达到440亿美元。因此,适时提供精准信息是当前亟需实现的愿景。辅助审查 解决方案可以通过采用AI来创建。具有内置AI的视频安防摄像机(如博世的视频分析功能)可以了解自己所看到的内容,根据阈值监控风险,并在出现真正威胁或需要注意的情况时立即提醒人员。

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辅助审查

利用 预测能力意味着要充分利用视频监控系统生成的丰富而通用的视频数据。辅助审查是实现预见性解决方案的第一步。它将AI与物联网(AIoT)相结合,且具有质量出色的图像。这种趋势一经现世,我们便紧跟潮流。通过使用AI,我们的辅助审查解决方案可帮助用户识别可能存在的不当事件,或提供各种统计数据。通过采用视频分析功能,这些解决方案使视频安防摄像机能够了解它们所看到的内容。系统会在出现需要注意的各种威胁或情况时提醒用户,以节省时间和资源。

辅助审查具备的功能

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自动审查

功能更强大的硬件和不断增加的视频数据量是推动深度学习的主要因素。使用深度学习,我们可以更进一步地模仿人类,使视频安防摄像机等“物品”能够更好地了解其周围的环境。基于深度学习的视频分析功能提高了在拥挤场景中的探测能力,忽略车辆前灯或阴影、极端天气和太阳反射等潜在的干扰因素。它实现了更高精度的探测能力,准确度超过95%。它通过提供更深层次的场景理解以及识别特征的能力和改进的数据粒度、多样性和准确性,使用户朝着预见性解决方案又迈进了一步。深度学习开辟了一个充满可能性的新世界,使我们的视频解决方案能够自动审查特定任务。

自动审查的功能

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预测性

我们的终极目标是希望客户能够预见未来。而借助预测能力,预见未来将不再是问题。这意味着他们可以加强安全与安防,规避潜在的损害,获得深入分析,从而为决策提供信息并发掘新的机会。这段旅程早已开始,但依然前路漫漫。这需要持续投资和采用AI,使“物品”了解其所看到的内容,以便为拍摄的视频添加更深层次的上下文。也就是说,需要通过汇总、分析和完善多个传感器的数据,识别特征并预测未来情况,帮助制定明智的决策。同时,确保解决方案可持续发展,支持环保商业做法,并且生成的数据高度准确。

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