人工智能在IP摄像机中的新应用提供了精确检测、强大的搜索功能、高级数据分析和增强的图像质量。与内置分析功能相结合，人工智能可以帮助简化法医调查，并支持多项关键业务功能。

提升性能

许多企业最初都是选择性地将AI引入其产品。现在，AI已成为大多数产品线的关键功能。许多新产品和现有产品现在都采用AI技术，将其性能提升到前所未有的水平，并通过添加新的商业智能层来实现新的视觉解决方案，以应对客户的复杂挑战。

这一趋势不仅仅关乎设备。它是硬件设备和软件解决方案不断融合的一部分，将全天候保护与人工智能、分析和基于云的管理方面的最新进展相结合，以创建数据驱动和基于分析的平台。

新型商业智能软件可以利用IP摄像机中嵌入的边缘AI分析收集的数据，来实时监控市场趋势和事件。这些软件应用可以处理元数据，并通过可视化仪表板中的可自定义小部件和图表呈现情境化数据。这为客户提供了有关其设施和运营的背景信息，从而获得可以将未实现的数据转化为可操作见解的见解。

新型监控应用

AI正在实现一系列监控应用，例如远程系统监控、基于云的服务、分析和数据收集。AI允许云和远程监控解决方案通过仅在触发重要事件时向团队发出警报来有效管理带宽。

以前，云录制仅限于在云端连续录制和处理运动检测，而现在边缘AI处理可以与云解决方案相结合。许多远程监控解决方案会使用简单的SMTP电子邮件通知和短视频片段。

现在，可以传输详细的元数据，让操作员快速查看相关信息，同时只接收相关项目的通知。当事件发生时，找到感兴趣的人只需几分钟，而不必花费数小时筛选数百个摄像机流。

人工智能摄像头还用于提高“非安全”应用中的运营效率。一个常见的例子是工作场所安全。例如，如果仓库或制造工厂的某些区域通常不应该有人在场，人工智能可以实时更改和记录违反此规则的时间。

在零售店中，人工智能摄像头可以适应营销和销售机会，通过查看热图来了解销售楼层的热门/冷门区域、交通模式等。这使零售商无需另一个孤立的系统即可调整端盖和其他产品的位置。

人工智能的准确性

为了确保AI摄像头和设备达到最高精度，重要的是要考虑如何使用摄像头并确保它们具有适当的视野，这会影响像素密度和AI性能。根据所希望摄像头如何运行，在确定和安装摄像头时，请确保具有正确的分辨率、变焦和角度。此外，确保图像已优化，考虑WDR和曝光设置以及IR/照明。

人工智能摄像头与其他安全系统的持续集成，可以创造更加主动和智能的全方位安全和监控解决方案。目标是通过消除日常干扰（例如光线变化、阴影、小动物等）产生的误报，使警报更有意义。

此外，可以从传统孤岛中删除数据，以便不同的系统可以使用这些数据。一个常见的例子是门禁报警系统的视觉验证。使用人工智能，可以编写一个规则，如果在某个门口没有看到一个人，就忽略警报。或者，验证警报的操作员可以在法医搜索中快速查找人员，而不必手动查看大量录像。然后，他们可以搜索这些属性(衣服颜色等)，看看是否有重复的尝试。

展望未来，我们将继续看到新兴技术与人工智能相结合，以创建更全面的智能监控和监视环境。例如，摄像头或音频传感器正在被人工智能赋能，使其能够仅根据监控的音频更准确地检测某些场景，同时忽略误报。热像仪和双光谱摄像头正在获得人工智能功能，使其能够提供带有人工智能检测的热成像。未来，我们将看到这种情况继续出现在雷达或激光雷达传感器等设备上。

AI模型也将变得更加专业化，允许客户选择他们想要检测的内容，从而实现垂直专业化而无需专业摄像头，例如检测购物车和叉车。跨行业的多样性表明AI的影响范围非常广泛，不仅在监控领域，而且在每个细分市场中都如此。

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