1.در آینده ای نزدیک سازمان ها دیگر به دنبال داشتن یک اتاق مانیتورینگ نیستد و به دنبال سود واقعی سرمایه گذاری های امنیتی خود هستند.
با انتخاب یک سیستم نظارت تصویری با قابلیت تجزیه و تحلیل،سرانجام مشاغل میتوانند سیستم های امنیتی خود را برای استفاده بهتر قرار دهند،
با استفاده از تجزیه و تحلیل ویدیویی می توان رفتار افراد غیر عادی را تشخیص داد، به کارمندان امنیتی هشدار دهد و از ادامه این حادثه جلوگیری کند.
مشاغل با استفاده از آنالیزهای ویدئویی به رهگیری ، مدیریت و جلوگیری از سرقت ها و خرابکاری ها می پردازند.
در این مقاله با سیستم تشخیص چهره بیشتر آشنا شوید.
2. هوش مصنوعی و دیپ لرنینگ در امنیت به کاهش آلارم های دروغین و اشتباه کمک می کند، هشدارهای دروغین، دشمن قسم خورده ای برای سیستم های امنیتی هستند.
کار با یک سیستم نظارت تصویری که هشدارهای اشتباه ایجاد می کند علاوه بر اینکه اعتماد اپراتورهای سیستم های امنیتی به سیستم را کم میکند،
نظارت دقیق بر منطقه مورد نظر را دشوار می کند و منجر به هدر رفتن میلیون ها ساعت انسان می شود.
در سال های آینده شاهد افزایش هوش مصنوعی (AI) و یادگیری عمیق برای امنیت خواهیم بود
و به سیستم های نظارت تصویری این امکان را می دهند که “یاد بگیرند” چگونه یک تهدید بالقوه را تشخیص دهند،
برای مثال شناسایی وسیله نقلیه از انسانها، تشخیص تعداد نفرات در یک منطقه در تصویر، تشخیص سرعت حرکت وسیله نقلیه،
شناسایی وسایل نقلیه مجاز از غیر مجاز، شناسایی افراد، تحلیل رفتار حرکت انسانها و امکانات هوشمند بسیاری که نتیجه آن کاهش شدید خطاهای یک سیستم امنیتی می باشد.
3- در عصر کنونی ، بیشتر سیستم های امنیتی مجهز به قابلیت جستجوی پیشرفته پس از یک حادثه یا رویداد نیستند و این مشکلی جدی را برای افرادی که به دنبال بررسی حوادث گذشته هستند ایجاد می کند.
تصور کنید که می خواهید فعالیت مظنون یک وسیله نقلیه قرمز در میان 20 دوربین در یک سایت را برای یک ماه گذشته تجزیه و تحلیل کنید.
با دوربین مدار بسته سنتی، این کار تقریبا غیرممکن خواهد بود ، زیرا جستجوی تصویر داده های تاریخی یا پویای لازم را ارائه نمی دهد.
در سالهای آینده سازمان ها به امکانات پیشرفته تری برای جستجوی جرائم یا رویداد ها نیاز دارند.
با کمک هوش مصنوعی و دیپ لرنینگ ، کارکنان نظارت می توانند داده های جمع آوری شده با معیارهای جستجوی خاص تر را ترسیم کنند
و گزارش های با کیفیت تری ایجاد کنند که اطلاعات بهتری را منتشر می کند.
هنگامی که حوادث جرایم اتفاق می افتد و عکس العمل در زمان واقعی امکان پذیر نیست ، تحلیل واقعه پس از واقعیت یک نیاز مهم است. به همین دلیل ،
سال های آینده شرکت ها به دنبال تقویت قابلیت های سیستم امنیتی خود در این زمینه خواهند بود.
