通过视频分析将监控转变为主动安全策略,下一代视频分析是视频理解

新出现的环境、健康和安全挑战正在推动对主动安全的需求。这代表了在跨各种应用程序设计、部署和管理视频系统时思维方式的巨大转变。

传统上，视频监控一直被用作辅助工具来协助事后调查。现在，分析的出现可以帮助安全专业人员在威胁升级之前识别威胁。视频分析提供了新的视频智能水平，可以自主检测、分析和报告正在发生的感兴趣事件。这为安全专业人员提供了他们需要快速解决的即时意识，并在某些情况下防止潜在危险情况进一步升级。

然而，对于安全领导者来说，重要的是要记住所有的视频分析都是不一样的。与使用图像识别技术识别静态对象并对对象进行分类的传统视频分析不同，高级行为分析使用人工智能驱动的技术来自主检测、分析和识别动作和事件。

下一代视频分析是视频理解

行为分析识别不同对象的行为及其相关的动作和上下文。例如，如果车辆在道路上行驶并突然停下来，如果车辆停在路中间可能表示有问题，但如果车辆停在路边则可能不是问题。行为分析自动识别动作的位置是在路中间还是路边。

行为分析的其他常见示例包括区分拥抱或打斗的个体的能力，识别平静的和平人群或可能变得暴力的喧闹人群，以及识别跌倒的人与弯腰系鞋带的人。将潜在威胁或危险事件与正常事件区分开来的能力为安全专业人员提供了独特的能力，可以启动快速和适当的响应以缓和或最小化破坏性事件，甚至防止此类事件的发生。

行为和动态情况有许多变化，需要理解和识别。人们不只以一种方式战斗——他们以多种方式战斗，人们可以以多种方式倒在地板上。在上面的例子中，行为分析必须区分看起来相似的事件，例如打架或拥抱，以及一个人倒地或简单地弯腰。行为分析可以通过从视频剪辑中学习来为剪辑中的行为创建独特的签名来做到这一点。然后，在处理实时视频流时，它可以发现此类签名并发出异常警报。

安全领导者可以利用分析来主动解决安全问题。行为分析能够自主检测感兴趣的事件，例如暴力和可疑活动、人群行为、边界（保护）违规、公共卫生违规、交通拥堵和事故、环境和人身安全威胁以及占用和流动性计数。视频分析可以消除人员同时监控大量摄像机的需要，从而提高安保和环境、健康和安全监控的准确性。因此，

通过监控分析实现智能自动化

行为识别视频分析提供有关最重要事件的可操作情报，以帮助最大程度地减少潜在危险情况、减少责任、降低风险并保持对新出现的法规的遵守。

行为识别视频分析已在全球范围内部署，用于广泛的用例，包括安全和智能城市、交通枢纽、银行和金融机构、企业和教育园区、医疗保健设施以及工业和制造业的职业和环境安全. 既定和未来部署的成功只会进一步加速高级行为识别视频分析的部署，将传统的反应视频系统转变为视频数据和情报的主动来源。