通過使用視頻監控係統，並談論越來越多的民間組織開始看到越來越多，有必要將視頻整體IT安全。視頻監控方案傳統的監控係統包括前端攝像機、傳輸線纜、視頻監控平台。ai智能視頻監控近年來，隨著計算機、網絡以及圖像處理、傳輸技術的飛速發展，視頻監控技術也有了長足的發展。 CTOEricEaton BRS實驗室先生提供了五個標準來評價我們的視頻監控解決方案。


視頻監控曾經是實體安保的唯一部分。 操作員坐在多個視頻屏幕前，每個屏幕顯示一個攝像機的視野範圍，用於檢測特定區域的安全緊急情況。 但隨著時間的推移，越來越多的人表示，需要更多的攝像頭來更好地保護一個集體，視頻信息必須從多個角度觀看。

當人們在視頻監控係統中添加更多的攝像頭時，有必要利用 it 技術的分析工具，從大量的視頻記錄中發現潛在的威脅。 考慮到這一點，csos 發現他們需要整合一個重要的物理安全解決方案，並將視頻監控係統整合到整個 it 安全中。 人們需要知道視頻監控係統能做什麽，不能做什麽。 還需要了解評估視頻監控解決方案的標準，以及如何幫助改進現有係統。


　　拋棄算法開始學習

現在，視頻分析軟件的出現使用戶能夠讀取攝像機的輸出信息，同時在檢測到異常行為時自動發出警告。最早的係統通常有10到12個攝像機。運行時間為6個月，一旦安裝完畢，無法升級擴容..因此，把更多的錢投入到這件事上是毫無意義的，因為它們隻是作為對某一特定行為的警覺的工具而存在。例如，一個組織部署了一個係統來檢測停車場是否有夜間盜竊行為。在18個月的係統中，係統被告知汽車被盜（警官停下來檢查停車場）。如果是這樣的話，對人們來說，一個在18個月內隻提供兩個有價值信息的係統太貴了嗎？


　　如果你想開發規範單個異常活動的視頻監控係統，這種係統不會麵臨挑戰。一般來說，麵對這種情況，企業會尋找現有的同類產品中運行，而輔助IT部門的方式來幫助，他們可以使用網絡視頻流檢測異常行為。還有現在市場上可用的各種工具。在功能上，他們不僅支持更好地觀看視頻，更支持數字輸出相機進行分析，以實時了解和異常行為判斷，在同一時間，沒有任何人輸入的測試的情況下對所有的不尋常活動並報警。


　　不知不覺中，人們看到了從算法和基於規則的係統到這個係統的轉變，這有助於視頻監控係統的改進。一個好的監控係統的關鍵是他們能正常工作，這樣他們就能發現可疑的行為，幫助預測和預防未來的威脅。