传统监控摄像头只能提供实时情况监控，或者回看已经发生的某些事情。而整合了人工智能技术的智能摄像机，让用户能够实时监控情况，夜视监控摄像头厂家，并在问题发生之前识别出问题。数据科学家MaheshSaptharishi博士表示：“包含视频分析功能的监控系统可以实施分析视频内容，检测出可能构成威胁的异常活动。基本上，夜视监控摄像头批发，视频分析技术可以帮助安全软件‘学习’什么是正常情况，这样它就可以检测出异常情况，以及某个个人可能忽略的潜在危害行为。”这是人工智能与视频监控相结合的关键驱动因素之一。其背后的想法是，***的软件可以完善人类的判断力，提供更准确、更安全的监控。但这并不意味着取代人类监控，夜视监控摄像头价格，而是让这个过程更细致化和更个性化。

那么如何才能提升视频监控系统的价值呢?

　　视频分析能够确保监控图像被实时的分析，以便提醒用户需要注意的事项。这就使得安全管理单位能够实时感知到视频数据，对即将可能发生的安全风险提前预警，增加额外的安全防范措施。比如停车场或安全围栏周边人员非正常徘徊等等。

　　视频分析可以通过程序预设对违规越线、违规停车、异常徘徊等情况进行警告，包括人员统计、特定区域流动速度或是颜色匹配异常警报等等。这些只是一些简单的视频分析应用方式就能增强视频监控系统的安全性。

大数据：挖掘改变视频监控领域应用格局

　　目前，夜视监控摄像头，在工作中，***实在的应用就是从海量视频数据里找出具有相同线索特征的图像，让警发现新的案件线索。至于“怎么找?”，***的技术障碍还在于视频的结构化。视频除了时间和空间属性外，并没有其它的标签。除了按照时间和地点查找相应的视频外，大多的视频只能靠人慢慢甄别，这离大数据应用还相去甚远。

　　站在视频分析、智能视觉的角度来看，我们其实可以采用一些智能分析手段，以从大量纯视频中先自动化地采集出一些常用的“元数据”信息，并用数据TAG的方式重新对视频信息进行***、长期存储，以备“战时”急用，完成对罪分子行为痕迹的拼凑。这就是一种典型的大数据挖掘应用：大量无效数据中的有效数据挖掘、对以往数据的规律总结和对将来数据的量化和有效预期。

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