Πέρα από την Ασφάλεια: Πώς οι Βάσει Τεχνητής Νοημοσύνης Αναλυτικές Εικόνας Βελτιώνουν τις Σύγχρονες Επιχειρηματικές Λειτουργίες

Οι λύσεις βάσει τεχνητής νοημοσύνης γίνονται ολοένα και πιο συχνές, αλλά αυτές στην βιομηχανία ασφάλειας τις έχουν αξιοποιήσει για χρόνια – απλώς χρησιμοποιούσαν τον όρο “αναλυτικά”. Όσο οι επιχειρήσεις αναζητούν νέους τρόπους για να αξιοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη και να δημιουργήσουν einen ανταγωνιστικό πλεονέκτημα, πολλές από αυτές αρχίζουν να αναγνωρίζουν ότι τα видеοุปกรณά τους αντιπροσωπεύουν μια ολοένα και πιο πολύτιμη πηγή δεδομένων – μια που μπορεί να παράγει ενεργά επιχειρηματικά επιτεύγματα. Όσο η επεξεργαστική ισχύς βελτιώνεται και τα chipset γίνονται πιο προηγμένα, οι σύγχρονοι IP κάμερες και άλλα ασφαλής συσκευές μπορούν να υποστηρίξουν δυνατότητες αναλυτικών βάσει τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να κάνουν πολύ περισσότερα από το να αναγνωρίζουν εισβολείς και κλέφτες.

Πολυάριθμες επιχειρήσεις ήδη αξιοποιούν αναλυτικά βάσει τεχνητής νοημοσύνης για να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα και την παραγωγικότητα, να μειώσουν την ευθύνη και να κατανοήσουν καλύτερα τους πελάτες τους. Τα αναλυτικά βίντεο μπορούν να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να ανακαλύψουν τρόπους για να βελτιώσουν την παραγωγικότητα των εργαζομένων και την αποτελεσματικότητα του προσωπικού, να ρυθμίσουν το σχήμα των καταστημάτων, των εργοστασίων και των αποθηκών, να αναγνωρίσουν τα προϊόντα και τις υπηρεσίες που είναι σε ζήτηση, να ανιχνεύσουν μηχανήματα που δεν λειτουργούν σωστά ή που δεν συντηρούνται καλά πριν σπάσουν, και πολλά άλλα. Αυτές οι νέες αναλυτικές δυνατότητες σχεδιάζονται με την επιχειρηματική νοημοσύνη και την επιχειρηματική αποτελεσματικότητα στο μυαλό – και γίνονται ολοένα και πιο προσιτές σε οργανισμούς όλων των μεγεθών.

Η Αυξανόμενη Προσιτότητα της Τεχνητής Νοημοσύνης στις Βιντεοεπιτήρησης

Τα αναλυτικά έχουν πάντα σαφείς εφαρμογές στην βιομηχανία ασφάλειας, και η εξέλιξη από βασική νοημοσύνη και ανίχνευση κίνησης βίντεο σε πιο προηγμένα αντικειμενικά αναλυτικά και βαθιά μάθηση έχει κάνει δυνατή την σύγχρονη ανάλυση να αναγνωρίζει ύποπτη ή εγκληματική συμπεριφορά ή να ανιχνεύει ύποπτα ήχους όπως το σπάσιμο γυαλιού, πυροβολισμοί ή κραυγές για βοήθεια. Τα σημερινά αναλυτικά μπορούν να ανιχνεύουν αυτά τα γεγονότα σε πραγματικό χρόνο, ενημερώνοντας τις ομάδες ασφαλείας αμέσως και μειώνοντας δραματικά τους χρόνους απόκρισης. Η εμφάνιση της τεχνητής νοημοσύνης έχει επιτρέψει στις ομάδες ασφαλείας να είναι σημαντικά πιο προηγμένες, επιτρέποντάς τους να λαμβάνουν γρήγορες αποφάσεις με βάση ακριβείς, πραγματοχρόνως πληροφορίες. Δεν ήταν και τόσο παλιά, μόνο τα πιο προηγμένα συσκευές επιτήρησης ήταν αρκετά ισχυρά για να τρέξουν τις αναλυτικές βάσει τεχνητής νοημοσύνης που χρειάζονταν για να ενεργοποιήσουν αυτές τις δυνατότητες – αλλά σήμερα, το τοπίο έχει αλλάξει.

Η έλευση των μονάδων επεξεργασίας βαθιάς μάθησης (DLPUs) έχει αυξήσει σημαντικά την επεξεργαστική ισχύ των συσκευών επιτήρησης, επιτρέποντάς τους να τρέξουν προηγμένα αναλυτικά στο δίκτυο. Μόλις quelques χρόνια πριν, το εύρος ζώνης και η αποθήκευση που απαιτούνταν για να καταγράψουν, να ανεβάσουν και να αναλύσουν χιλιάδες ώρες βίντεο θα μπορούσαν να είναι προβληματικά ακριβά. Σήμερα, δεν είναι πλέον如此: οι σύγχρονες συσκευές δεν χρειάζεται να στείλουν πλήρη εγγραφές βίντεο στο cloud – μόνο τα μεταδεδομένα που απαιτούνται για ταξινόμηση και ανάλυση. Ως αποτέλεσμα, το εύρος ζώνης, η αποθήκευση και η υλική υπογραφή που απαιτούνται για να επωφεληθούν από τις δυνατότητες αναλυτικών βάσει τεχνητής νοημοσύνης έχουν μειωθεί δραματικά – μειώνοντας σημαντικά τους λειτουργικούς κόστους και καθιστώντας την τεχνολογία προσιτή σε επιχειρήσεις όλων των μεγεθών, είτε απασχολούν ένα δίκτυο τριών καμερών είτε τριών χιλιάδων.

Ως αποτέλεσμα, το εύρος των πιθανών πελατών έχει επεκταθεί σημαντικά – και αυτοί οι πελάτες δεν αναζητούν μόνο εφαρμογές ασφαλείας, αλλά και επιχειρηματικές.既然 τα DLPUs είναι αποτελεσματικά πρότυπα στις σύγχρονες συσκευές επιτήρησης, οι πελάτες αναζητούν ολοένα και περισσότερο να αξιοποιήσουν αυτές τις δυνατότητες για να κερδίσουν έναν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα, εκτός από την προστασία των εγκαταστάσεων τους. Η δημοκρατία της τεχνητής νοημοσύνης στην βιομηχανία ασφάλειας οδήγησε σε μια σημαντική επέκταση των περιπτώσεων χρήσης, καθώς οι développeurs αναζητούν να ικανοποιήσουν τις επιχειρήσεις που στρέφονται στις αναλυτικές εικόνας για να αντιμετωπίσουν ένα ευρύτερο φάσμα προκλήσεων ασφαλείας και μη ασφαλείας.

Πώς οι Οργανισμοί Χρησιμοποιούν την Τεχνητή Νοημοσύνη για να Βελτιώσουν τις Λειτουργίες τους

Είναι σημαντικό να τονιστεί ότι μέρος του τι κάνει την εμφάνιση περισσότερων επιχειρηματικών περιπτώσεων χρήσης για αναλυτικά βίντεο βάσει τεχνητής νοημοσύνης αξιοσημείωτη είναι το γεγονός ότι οι περισσότερες επιχειρήσεις είναι ήδη εξοικειωμένες με την βασική τεχνολογία. Για παράδειγμα, οι λιανοπωλητές που ήδη χρησιμοποιούν αναλυτικά βίντεο για να προστατεύσουν τα καταστήματά τους από κλέφτες θα είναι χαρούμενοι να μάθουν ότι μπορούν να χρησιμοποιήσουν παρόμοιες δυνατότητες για να παρακολουθήσουν τους πελάτες που εισέρχονται και εξέρχονται από το κατάστημα, να αναγνωρίσουν περιόδους υψηλής και χαμηλής κίνησης και να χρησιμοποιήσουν αυτά τα δεδομένα για να調整ουν τις ανάγκες προσωπικού τους. Μπορούν να χρησιμοποιήσουν αναλυτικά βίντεο για να ενημερώσουν τους υπαλλήλους όταν形成εται μια μακρά ουρά, όταν μια κενή ράφι χρειάζεται να ανεφοδιαστεί ή εάν το σχήμα του καταστήματος προκαλεί άσκοπη συμφόρηση. Αναλαμβάνοντας επιχειρηματικές αναλυτικές μαζί με αναλυτικές ασφαλείας, οι λιανοπωλητές μπορούν να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα προσωπικού, να δημιουργήσουν πιο αποτελεσματικά σχήματα καταστημάτων και να ενισχύσουν την εμπειρία του πελάτη.

Βέβαια, οι λιανοπωλητές είναι μόνο η κορυφή του παγόβουνου. Οι επιχειρήσεις σε几乎 όλες τις βιομηχανίες μπορούν να ωφεληθούν από τις σύγχρονες αναλυτικές βίντεο. Οι κατασκευαστές, για παράδειγμα, μπορούν να παρακολουθήσουν τα εργοστάσια για να ανακαλύψουν ανεπάρκειες και σημεία συμφόρησης. Μπορούν να χρησιμοποιήσουν θερμικές κάμερες για να ανιχνεύσουν υπερθέρμανση μηχανημάτων, επιτρέποντας στους τεχνικούς να αντιμετωπίσουν προβλήματα πριν προκαλέσουν σημαντικές ζημιές. Σε πολλές περιπτώσεις, μπορούν ακόμη και να παρακολουθήσουν γραμμές συναρμολόγησης για ελαττωματικά ή κακώς κατασκευασμένα προϊόντα, παρέχοντας μια πρόσθετη στρώση προστασίας ποιότητας. Ορισμένες συσκευές μπορεί ακόμη και να παρακολουθήσουν για διαρροές χημικών, υπερθέρμανση συσκευών, καπνό και άλλα σημάδια κινδύνου, σώζοντας τις οργανώσεις από πιθανώς επικίνδυνες (και ακριβές) περιπτώσεις. Αυτό έχει σαφείς εφαρμογές σε βιομηχανίες που κυμαίνονται από κατασκευή και υγεία σε στέγαση και κρίσιμη υποδομή.

Η ικανότητα να παράγει επιτεύγματα και να βελτιώσει τις λειτουργίες εκτείνεται πέρα από τις παραδοσιακές επιχειρήσεις και σε περιοχές όπως η υγεία. Τα νοσοκομεία και οι πάροχοι υγείας αξιοποιούν τώρα αναλυτικά για να συμμετέχουν σε εικονική παρακολούθηση ασθενών, επιτρέποντάς τους να έχουν μάτια στους ασθενείς τους σε 24ωρη βάση. Χρησιμοποιώντας μια συνδυασμένη ανάλυση βίντεο και ήχου, μπορούν να ανιχνεύσουν αυτόματα σημάδια δυσφορίας όπως βήχας, δύσκολη αναπνοή και κραυγές πόνου. Μπορούν επίσης να παράγουν μια ειδοποίηση εάν ένας υψηλού κινδύνου ασθενής προσπαθήσει να εγκαταλείψει το κρεβάτι του ή να εξέλθει από το δωμάτιο, επιτρέποντας στους φροντιστές ή τις ομάδες ασφαλείας να ανταποκριθούν αμέσως. Όχι μόνο αυτό βελτιώνει τα αποτελέσματα των ασθενών, αλλά μπορεί επίσης να μειώσει σημαντικά την ευθύνη στις περιπτώσεις πτώσεων/πτώσεων. Παρόμοια τεχνολογία μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για να βελτιώσει τα αποτελέσματα συμμόρφωσης, διασφαλίζοντας ότι οι紧急 έξοδοι παραμένουν σαφείς και αποφεύγοντας άλλες πιθανές παραβάσεις σε υγεία και άλλες βιομηχανίες. Οι ευκαιρίες να μειώσουν το κόστος και να βελτιώσουν τα αποτελέσματα επεκτείνονται κάθε μέρα.

Μέγιστος Χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στο Παρόν και το Μέλλον

Η μετατόπιση προς την αξιοποίηση συσκευών επιτήρησης για επιχειρηματική νοημοσύνη και λειτουργίες έχει συμβεί γρήγορα, οδηγούμενη από το γεγονός ότι οι περισσότερες οργανώσεις είναι ήδη εξοικειωμένες με τον εξοπλισμό που χρειάζονται για να επωφεληθούν. Και καθώς οι επιχειρήσεις όλων των μεγεθών – και几乎 σε όλες τις βιομηχανίες – στρέφονται ολοένα και περισσότερο στις αναλυτικές εικόνας για να βελτιώσουν τόσο τις δυνατότητες ασφαλείας όσο και τις επιχειρηματικές λειτουργίες, η ανάπτυξη νέων, βάσει τεχνητής νοημοσύνης αναλυτικών είναι απίθανο να επιβραδύνει σύντομα.

Το καλύτερο από όλα, η αγορά εξακολουθεί να μεγαλώνει. Ακόμη και σήμερα, περίπου το 80% των προϋπολογισμών ασφαλείας δαπανώνται σε ανθρώπινη εργασία, συμπεριλαμβανομένης της παρακολούθησης, φύλαξης και συντήρησης. Όσο οι αναλυτικές βίντεο βάσει τεχνητής νοημοσύνης γίνονται ολοένα και πιο διαδεδομένες, αυτό θα αλλάξει γρήγορα – και οι επιχειρήσεις θα μπορέσουν να ρυθμίσουν τις επιχειρηματικές τους ικανότητες νοημοσύνης και λειτουργιών με παρόμοιο τρόπο. Όσο η ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης συνεχίζεται και νέες, επιχειρηματικές περιπτώσεις χρήσης εμφανίζονται, οι οργανώσεις πρέπει να διασφαλίσουν ότι είναι τοποθετημένες για να επωφεληθούν το μέγιστο από τις αναλυτικές – και τώρα και στο μέλλον.