AI视频监视普及应用的3大挑战

录像追踪在安全和行业已经根深蒂固了几十年，但录像追踪职具挤下安全和的价值这一论者刚刚被更多的行内采纳和关注。近年来，安防录像追踪无论在软件还是接口不足之处都迎来了重大的关键技术退步，各式各样的人工智能追踪内置被开动到低价。

不过，与任何另行事物一样，人脑录像追踪也面临着一些受限制其运用于和工业发展的过关斩将。尽管有一些显着的优势可以将入股这样一来提高加倍，但一些供应商几乎无计可施。

比如说，几乎所有低价层面都必需额外的初等教育和意识育成，但经验国界并不是唯一的问题。本文将简单研究一下现阶段AI录像追踪产业面临的主要过关斩将。

录像追踪作为各大机构和场所的本体安防系统对之一，预示着关键技术的工业发展和研究方法，录像追踪内置不仅仅必需实现基础的安全和提防功用，同时也是助力商业人工智能的最主要物件。

Azena电子商务常务董事Fabio Marti写到，录像追踪内置时至今日正成为更最主要的信息化传感器设备，在商业人工智能、小城市经营管理、制造业追踪等行业发挥着最主要的起着，这已被普遍认为为是人工智能安防产业的显著趋向于。不过从风行研究方法的具体情况来看，追踪内置仍然主要被视为安全和和监视物件，相距被划定到大型企业的数字化试运行工作之前还有不远。”

人工智能内置和人脑研究的研究方法是低价趋向于，低价刚刚给与这些可以处理复杂研究的强大大块传感器的工业发展潜力。

“供应商必需了解这些内置的真正工业发展潜力以及如何从之前获得价值。”Marti不足之处道。“此外，系统对构建商和终端使用者仍然欠缺较为全面的数据科学专业经验，还无法帮助推动诸如借助于人工智能摄像机系统对生成有价值数据或提高试运行高效率之类的举措。”

根据Hakimo始创职首席执行官Sam Joseph的传言，最大的过关斩将是终端使用者已经习惯AI正则表达式，因此，在某些具体情况下，他们对正则表达式是否真的能在实践之前抑止无计可施。

“不过更多的终端使用者开始无论如何运用于人脑解决方案，且随着等待时间的推移，他们也对这些正则表达式更充满信心，因为他们能很清楚的感受到AI正则表达式相较于现代方式产生的能效提升。”Joseph不足之处道。

人脑录像追踪内置和人工智能特训一样好。Vicentive Systems的构建产品经理Dan Berg指出，受限制人脑在录像追踪之前研究方法的一个主要过关斩将是备有和阶段性研究所需的等待时间和价格。

“要只想取得事与愿违，构建组织必需找到合适的供应商——一个在试运行之前解释人脑需求并每天参与该关键技术的供应商，”Berg表示。“事与愿违侦察人脑研究系统对必需构建商和终端使用者有明确的目的和事与愿违指标，以及诚恳。”

人脑在录像追踪之前的研究方法将继续普遍存在。在未来几年里，我们信服时会看到更多的关键技术退步，使安全和内置更加人工智能。

但它们的运用于运动速度可能不时会产业界希望的那么快。目前，安全和产业变化缓慢，必需一段时间等待时间才能给与另行关键技术，同时，安全和设备的安全和性考虑也是一个比如说最主要的问题。

为了让人脑追踪系统对实现更多的低价阻碍，有必要让应用层更多地了解AI追踪系统对的诸多研究方法优势，而这则正因如此解决方案提供商和构建商的积极效法推广。

*本文根据安防经验网海外版相关评论翻译重新整理，作者 Prasanth Aby Thomas

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