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影响AI智能视频监控应用普及的三大因素

作者:鲲云科技
发布时间:2022-03-31 09:49:12
阅读量:552

  视频监控在安全领域已经根深蒂固了几十年,AI视频分析价值正在得到越来越多业内人士的认可和关注。近年来,安全视频监控在软硬件方面取得了重大技术进展,各种智能监控系统投放市场。

  不过,与任何新事物一样,人工智能视频监控也面临着一些限制其采用和发展的挑战。尽管有一些明显的优势可以将投资回报提高数倍,但一些客户仍然犹豫不决。

  一般来说,几乎所有市场层面都需要额外的教育和意识培育,但知识鸿沟并不是唯一的问题。本文将简单分析一下现阶段AI 视频监控行业面临的主要挑战

智能视频监控系统的浅层应用

  鲲云科技智能视频监控系统作为各大机构和场所的核心安防系统之一,随着技术的发展和应用,视频监控摄像头不仅可以实现基本的安全功能,而且是帮助商业智能的重要工具。智能视频监控现已成为越来越重要的物联网传感器设备,在商业智能、城市管理、工业监控等领域发挥着重要作用。不过从普及应用的情况来看,监控摄像头依然主要被视为安全和监视工具,由此可知,距离被纳入到企业的数字化运营工作中还有一段距离


用户认知有待提升

  智能摄像头和人工智能分析的应用是市场趋势,市场正在接受这些可以处理复杂分析的强大边缘传感器的潜力。

  客户需要了解这些相机的真正潜力以及如何获得价值。此外,系统集成商和终端用户仍然缺乏更全面的数据科学专业知识,无法帮助促进使用智能视频监控系统生成有价值的数据或提高运行效率。

  最大的挑战是终端用户尚未习惯 AI 算法,因此,在某些情况下,他们对算法是否真的能在实践中发挥作用犹豫不决。

  不过越来越多的终端用户开始尝试采用人工智能解决方案,且随着时间的推移,用户也对AI算法越来越充满信心,因为在使用AI视觉智能分析时能直观感受到AI算法相较于传统方式带来的能效提升

AI视频监控使用门槛

  限制人工智能在视频监控中应用的一个主要挑战是配置和微调分析所需的时间和成本。成功部署人工智能分析系统需要集成商和终端用户有明确的目标和成功指标。在诸多智能视频监控提供商中,能够达到快速部署和使用成本上充分利旧降本的效果极少。

  而利用搭载鲲云自主研发的高达95.4%利用率的数据流架构CAISA芯片的硬件设备和需求定制化的监控软件平台,适合在多个领域中使用。兼容应用场景中已有的监控系统,能够通过使用原有的摄像头在边缘端进行AI视频分析,避免了因部署系统导致花费不必要的成本,极大的节省了部署资源成本。

  人工智能在视频监控中的应用将继续存在,在更多领域肯定会看到更多的技术进步,为了让人工智能监控系统实现更多的市场渗透,有必要让用户端更多地了解AI监控系统的诸多应用优势,而这则有赖于解决方案提供商和集成商的积极宣扬推广。


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