從2021年到2022年，幾乎所有商業(yè)領(lǐng)域的組織都面臨著許多不可預(yù)見的挑戰(zhàn)。到目前為止，企業(yè)一直處于守勢，努力對勞動力轉(zhuǎn)移和經(jīng)濟(jì)狀況做出反應(yīng)。然而，COVID-19卻被證明是一些企業(yè)加速其長期技術(shù)和數(shù)字化計劃的催化劑。

這使決策者有機(jī)會采取積極措施，減輕當(dāng)前和大流行后的風(fēng)險。這些長期的技術(shù)解決方案可以用于今天的社交距離和口罩政策的新世界，并靈活地調(diào)整用途，以適應(yīng)明天對效率和業(yè)務(wù)優(yōu)化的重新關(guān)注。

對許多人來說，大流行除了給全球經(jīng)濟(jì)帶來巨大影響之外，也加速了越來越多的先進(jìn)技術(shù)走向成熟應(yīng)用，如人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)，技術(shù)時代的到來往往伴隨著人類的迫切需求。

AI和ML結(jié)合了當(dāng)今尖端的計算機(jī)視覺功能，生產(chǎn)出了智能攝像機(jī)，使組織能夠更容易地實施和遵守新的健康和安全要求。配備了支持AI的智能視頻分析應(yīng)用程序的智能攝像頭也可以用于考慮傳統(tǒng)安全應(yīng)用的各種用例，以及業(yè)務(wù)或運營優(yōu)化，所有這些都在一個攝像頭上能夠得以解決。

隨著視頻分析的應(yīng)用變得越來越主流——為各種行業(yè)提供了有價值的見解。因此，我們可以預(yù)判，2021年將是探索人工智能攝像機(jī)新應(yīng)用領(lǐng)域的一年。

優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)流程和產(chǎn)品質(zhì)量

監(jiān)控和監(jiān)測技術(shù)為監(jiān)測農(nóng)作物、商業(yè)資產(chǎn)和優(yōu)化生產(chǎn)過程提供了一種具有成本效益的解決方案，從而為農(nóng)業(yè)等行業(yè)提供了價值。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門的許多人都在尋求新技術(shù)來幫助減少能源使用，同時減少現(xiàn)代農(nóng)業(yè)對環(huán)境的破壞，他們可以在智能監(jiān)控中找到一個不同尋常的盟友。一些農(nóng)業(yè)組織已經(jīng)在實施人工智能解決方案，以監(jiān)控作物的最高產(chǎn)量、新鮮度，以減少浪費，提高產(chǎn)品質(zhì)量。

對于面臨環(huán)境威脅的用戶，如霉菌、寄生蟲或其他昆蟲，智能監(jiān)視監(jiān)測可以幫助早期識別這些害蟲，并在損害發(fā)生之前通知適當(dāng)?shù)娜藛T。它們還可以監(jiān)控田野里大量的牲畜，以確保它們不受捕食者的傷害，或識別動物是否受傷。

在種植環(huán)境和供應(yīng)鏈上使用視頻監(jiān)控對大規(guī)模農(nóng)業(yè)生產(chǎn)也很有價值。應(yīng)用程序可以實時跟蹤和管理庫存，提高高需求項目的知識，并允許更好的供應(yīng)鏈規(guī)劃，進(jìn)一步減少潛在的損耗。

對生產(chǎn)和物流的有效監(jiān)控

隨著運輸和物流行業(yè)在全球范圍內(nèi)的增長，運輸和物流行業(yè)出現(xiàn)了新的挑戰(zhàn)。在安全和運營需求不斷變化的同時，智能監(jiān)控提供了一種全新的方式來監(jiān)控和控制物流的物理方面，糾正那些經(jīng)常被人類肉眼察覺不到、但對整體客戶體驗有重大影響的問題。

視頻分析可以幫助物流服務(wù)提供商成功地將正確的產(chǎn)品交付到正確的地點，并在其原始狀態(tài)下交付客戶，這通常要求供應(yīng)鏈既安全又高效。最新的攝像技術(shù)和智能軟件算法可以直接在攝像機(jī)上分析畫面——在裝貨碼頭檢測受損的包裹，然后將其裝上卡車運送。

當(dāng)貨物進(jìn)入時，智能攝像頭還可以提醒司機(jī)有空的卸貨區(qū)可供卸貨，或提醒設(shè)施人員進(jìn)出站車輛可能存在的堵塞或危險，這些可能會將計劃的交貨時間推遲。

為了監(jiān)控和檢測特定車輛，計算機(jī)視覺與視頻分析相結(jié)合，使安全攝像頭通過車牌識別簡化了門禁措施。配備這種技術(shù)的智能攝像頭可以識別進(jìn)出卡車，確保只有經(jīng)過授權(quán)的車輛才能進(jìn)入轉(zhuǎn)運點或倉庫。

加強(qiáng)工業(yè)環(huán)境的規(guī)管安全措施

智能監(jiān)視和人工智能應(yīng)用可用于確保工業(yè)環(huán)境中遵守組織或監(jiān)管安全措施。物體檢測應(yīng)用程序可以識別員工是否穿戴了適當(dāng)?shù)陌踩b備，如口罩、安全帽或吊帶。與防止入室盜竊類似，裝有行為檢測裝置的攝像頭可以幫助在早期自動識別事故。例如，如果一名工人摔倒在地或被落下的物體擊中，系統(tǒng)會識別這是不尋常的行為，并立即報告。

除了員工安全之外，我們還可以使用該技術(shù)對機(jī)械和結(jié)構(gòu)進(jìn)行重要的預(yù)防性維護(hù)。攝像頭可以識別潛在的安全隱患，如電纜松動引起的火花、潛在的布線隱患，甚至可以檢測到原材料的缺陷。其他更微妙的變化，比如漸進(jìn)結(jié)構(gòu)調(diào)整/裂紋或增加振動，這些通過人眼需要幾個月甚至幾年才能發(fā)現(xiàn)。因此，利用智能攝像機(jī)來檢測機(jī)械惡化的跡象，如可能會對人或構(gòu)成物理安全風(fēng)險資產(chǎn)。

火災(zāi)和煙霧的早期識別是工業(yè)決策者可以發(fā)現(xiàn)價值的另一個用例。傳統(tǒng)的火災(zāi)報警器通常很難正確安裝在建筑物或室外空間，而且需要大量的維護(hù)。智能安全攝像頭可以部署在困難或難以到達(dá)的地區(qū)。當(dāng)配備了火災(zāi)探測應(yīng)用程序時，它們可以比傳統(tǒng)的火災(zāi)警報更早地觸發(fā)通知，并通過區(qū)分煙霧、霧或其他觸發(fā)誤報的物體來減少誤報。

通過數(shù)字化模擬環(huán)境，以及現(xiàn)場傳感器，決策者將獲得大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，使他們優(yōu)化高度技術(shù)性的過程在不同的生產(chǎn)階段，以及確保員工工業(yè)資產(chǎn)和資源的安全。

展望智能監(jiān)控的未來

隨著自動化的興起，從倉庫的智能貨架系統(tǒng)到自動駕駛卡車，對象檢測安全威脅，到利用人工智能監(jiān)測農(nóng)作物和牲畜，計算機(jī)視覺和視頻分析的總體需求將繼續(xù)增長。這就是為什么現(xiàn)在是許多行業(yè)的決策者檢查其當(dāng)前基礎(chǔ)設(shè)施，并確定他們是否準(zhǔn)備在可持續(xù)的、多用途的和長期的安全和業(yè)務(wù)優(yōu)化解決方案投資的最佳時機(jī)。（編譯/蒙光偉）