AI 기반 솔루션은 점점 일반화되고 있지만 보안 산업의 솔루션은 수년간 AI를 활용해 왔습니다. 그들은 방금“분석”이라는 단어를 사용해 왔습니다. 비즈니스가 AI를 사용하여 경쟁 우위를 창출하는 새로운 방법을 모색함에 따라 많은 사람들이 비디오 장치가 점점 더 귀중한 데이터 소스 (실행 가능한 비즈니스 인텔리전스 통찰력을 생성 할 수 있다는 것을 인식하기 시작했습니다. 처리 전력이 향상되고 칩셋이 더욱 발전함에 따라 최신 IP 카메라 및 기타 보안 장치는 침입자 및 도둑을 식별하는 것보다 훨씬 더 많은 기능을 수행 할 수있는 AI 기반 분석 기능을 지원할 수 있습니다.
많은 비즈니스는 이미 AI 기반 분석을 활용하여 효율성과 생산성을 향상시키고 책임을 줄이며 고객을 더 잘 이해하고 있습니다. 비디오 분석은 기업이 직원 생산성 및 직원 효율성을 향상시키는 방법을 식별하고, 상점, 공장 및 창고의 레이아웃을 간소화하고, 주문형 제품 및 서비스를 식별하고, 파손되기 전에 오작동 또는 제대로 유지 보수 장비를 감지하는 등을 도울 수 있습니다. 이러한 새로운 분석 기능은 비즈니스 인텔리전스 및 운영 효율성을 염두에두고 설계되고 있으며 모든 규모의 조직에 점점 더 액세스 할 수 있습니다.
비디오 감시에서 AI의 접근성 증가
분석은 항상 가지고 있습니다 명확한 응용 프로그램 보안 산업과 기본 인텔리전스 및 비디오 모션 탐지에서보다 고급 객체 분석 및 딥 러닝으로의 진화로 인해 현대 분석은 의심 스럽거나 범죄 행위를 식별하거나 유리를 깨는 유리, 총성 또는 울음과 같은 의심스러운 소리를 감지 할 수있게되었습니다. 오늘날의 분석은 이러한 이벤트를 실시간으로 감지하여 보안 팀을 즉시 경고하고 응답 시간을 극적으로 줄일 수 있습니다. AI의 출현으로 보안 팀은 훨씬 더 적극적으로 활성화되어 정확한 실시간 정보를 기반으로 빠른 결정을 내릴 수있었습니다. 얼마 전, 가장 진보 된 감시 장치만이 이러한 기능을 가능하게하는 데 필요한 AI 기반 분석을 실행하기에 충분히 강력했지만 오늘날에는 환경이 바뀌 었습니다.
딥 러닝 처리 장치 (DLPU)의 출현은 감시 장치의 처리 능력을 크게 향상시켜 네트워크 에지에서 고급 분석을 실행할 수있었습니다. 불과 몇 년 전, 수천 시간의 비디오를 녹화, 업로드 및 분석하는 데 필요한 대역폭 및 스토리지는 엄청나게 비쌀 수 있습니다. 오늘날에는 더 이상 그렇지 않습니다. 현대 장치는 더 이상 클라우드에 전체 비디오 녹화를 보낼 필요가 없습니다. 분류 및 분석에 필요한 메타 데이터 만 있습니다. 결과적으로 AI 기반 분석 기능을 활용하는 데 필요한 대역폭, 스토리지 및 하드웨어 발자국은 모두 운영 비용을 줄이고 기술을 3 대의 카메라 네트워크를 사용하든 3 천 3 천 개의 비즈니스에 액세스 할 수 있도록합니다.
결과적으로 잠재 고객의 범위는 크게 확장되었으며 고객은 보안 애플리케이션을 찾고있을뿐만 아니라 비즈니스 응용 프로그램도 찾고 있습니다. DLPU는 현대 감시 장치에 효과적으로 표준이므로 고객은 이러한 기능을 활용하여 위치를 보호하는 것 외에도 경쟁 우위를 확보하려고합니다. 보안 산업에서 AI의 민주화로 인해 개발자가 더 넓은 보안 및 비 보안 문제를 해결하기 위해 비디오 분석으로 전환하는 비즈니스를 만족시키기 위해 개발 사례가 크게 확장되었습니다.
조직이 AI를 사용하여 운영을 향상시키는 방법
더 많은 출현을 강조하는 것이 중요합니다. 비즈니스 중심 사용 사례 AI 기반 비디오 분석의 경우 주목할만한 것은 대부분의 비즈니스가 이미 기본 기술에 익숙하다는 사실입니다. 예를 들어, 이미 비디오 분석을 사용하고있는 소매 업체 상점을 보호하십시오 좀도둑은 비슷한 기능을 사용하여 고객이 매장에 입력하고 떠나는 고객을 모니터링하고 교통량이 적고 교통량이 적은 기간을 식별하며 해당 데이터를 사용하여 직원 요구를 조정할 수 있다는 사실을 알게되어 기쁩니다. 그들은 비디오 분석을 사용하여 긴 대기열이 형성 될 때, 빈 선반을 재입고해야 할 때 또는 매장의 레이아웃이 불필요한 혼잡을 일으키는 경우 직원에게 경고 할 수 있습니다. 보안 중심의 분석과 함께 비즈니스 중심 분석을 수용함으로써 소매 업체는 직원 효율성을 향상시키고보다 효과적인 매장 레이아웃을 만들고 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
물론 소매 업체는 빙산의 일각 일뿐입니다. 거의 모든 산업의 비즈니스는 현대 비디오 분석 사용 사례의 혜택을 누릴 수 있습니다. 예를 들어 제조업체는 할 수 있습니다 공장 바닥을 모니터링하십시오 비 효율성 및 초크 포인트를 식별합니다. 열 카메라를 사용하여 과열 기계를 감지하여 유지 보수 직원이 상당한 손상을 일으킬 수 있기 전에 문제를 해결할 수 있습니다. 대부분의 경우 결함이 있거나 제대로 제조되지 않은 제품에 대한 조립 라인을 모니터링하여 품질 보증 보호의 추가 계층을 제공 할 수도 있습니다. 일부 장치는 화학적 누출, 과열 장비, 연기 및 기타 위험 징후를 모니터링하여 잠재적으로 위험한 (그리고 비용이 많이 드는) 사고로부터 조직을 절약 할 수도 있습니다. 이는 제조 및 의료에서 주택 및 중요한 인프라에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 분명한 응용 프로그램을 보유하고 있습니다.
통찰력을 창출하고 운영을 개선하는 능력은 전통적인 비즈니스를 넘어 건강 관리와 같은 분야로 확장됩니다. 병원 및 의료 서비스 제공 업체는 이제 분석을 활용하고 있습니다. 가상 환자 모니터링24 시간 동안 환자를 시선을 돌릴 수 있습니다. 비디오 및 오디오 분석의 조합을 사용하여 기침, 노동 호흡 및 고통의 울음과 같은 고통의 징후를 자동으로 감지 할 수 있습니다. 또한 고위험 환자가 침대를 떠나거나 방을 나가려고 시도하면 간병인이나 보안 팀이 즉시 응답 할 수있는 경우 경고를 생성 할 수 있습니다. 이것은 환자의 결과를 향상시킬뿐만 아니라 슬립/트립/가을 사례에 대한 책임을 크게 줄일 수 있습니다. 비슷한 기술을 사용하여 규정 준수 결과를 개선하여 응급 퇴장이 명확하게 유지되도록하고 의료 및 기타 산업에서 잠재적으로 최종적인 범죄를 피할 수 있습니다. 비용을 줄이고 결과를 향상시킬 수있는 기회는 매일 확장되고 있습니다.
현재와 미래에 AI를 최대화합니다
비즈니스 인텔리전스 및 운영 목적을 위해 감시 장치를 활용하는 전환은 빠르게 발생했습니다. 대부분의 조직은 이미 이용 해야하는 장비에 익숙하다는 사실에 의해 주도됩니다. 또한 모든 규모의 비즈니스와 거의 모든 산업에서 보안 기능과 비즈니스 운영을 모두 향상시키기 위해 비디오 분석으로 전환하면서 새로운 AI 기반 분석의 개발은 곧 느려질 것입니다.
무엇보다도, 시장은 여전히 성장하고 있습니다. 오늘날에도 보안 예산의 약 80%가 모니터링, 보호 및 유지 관리 기능을 포함한 인간 노동에 소비됩니다. AI 기반 비디오 분석이 점점 더 광범위 해지면서 빠르게 변화 할 것이며 비즈니스는 비즈니스 인텔리전스 및 운영 기능을 비슷한 방식으로 간소화 할 수 있습니다. AI 개발이 계속되고 새로운 비즈니스 중심의 사용 사례가 등장함에 따라 조직은 현재와 미래의 분석을 최대한 활용할 수 있도록해야합니다.
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