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                  2022年AI智能攝像機帶來的新市場

                  從2021年到2022年,幾乎所有商業領域的組織都面臨著許多不可預見的挑戰。到目前為止,企業一直處于守勢,努力對勞動力轉移和經濟狀況做出反應。然而,COVID-19卻被證明是一些企業加速其長期技術和數字化計劃的催化劑。

                  這使決策者有機會采取積極措施,減輕當前和大流行后的風險。這些長期的技術解決方案可以用于今天的社交距離和口罩政策的新世界,并靈活地調整用途,以適應明天對效率和業務優化的重新關注。

                  對許多人來說,大流行除了給全球經濟帶來巨大影響之外,也加速了越來越多的先進技術走向成熟應用,如人工智能(AI)和機器學習(ML),技術時代的到來往往伴隨著人類的迫切需求。

                  AI和ML結合了當今尖端的計算機視覺功能,生產出了智能攝像機,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的智能視頻分析應用程序的智能攝像頭也可以用于考慮傳統安全應用的各種用例,以及業務或運營優化,所有這些都在一個攝像頭上能夠得以解決。

                  隨著視頻分析的應用變得越來越主流——為各種行業提供了有價值的見解。因此,我們可以預判,2021年將是探索人工智能攝像機新應用領域的一年。

                  優化農業生產流程和產品質量

                  2021年AI智能攝像機帶來的新市場

                  監控和監測技術為監測農作物、商業資產和優化生產過程提供了一種具有成本效益的解決方案,從而為農業等行業提供了價值。農業生產部門的許多人都在尋求新技術來幫助減少能源使用,同時減少現代農業對環境的破壞,他們可以在智能監控中找到一個不同尋常的盟友。一些農業組織已經在實施人工智能解決方案,以監控作物的最高產量、新鮮度,以減少浪費,提高產品質量。

                  對于面臨環境威脅的用戶,如霉菌、寄生蟲或其他昆蟲,智能監視監測可以幫助早期識別這些害蟲,并在損害發生之前通知適當的人員。它們還可以監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。

                  在種植環境和供應鏈上使用視頻監控對大規模農業生產也很有價值。應用程序可以實時跟蹤和管理庫存,提高高需求項目的知識,并允許更好的供應鏈規劃,進一步減少潛在的損耗。

                  對生產和物流的有效監控

                  隨著運輸和物流行業在全球范圍內的增長,運輸和物流行業出現了新的挑戰。在安全和運營需求不斷變化的同時,智能監控提供了一種全新的方式來監控和控制物流的物理方面,糾正那些經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。

                  2021年AI智能攝像機帶來的新市場

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

                  當貨物進入時,智能攝像頭還可以提醒司機有空的卸貨區可供卸貨,或提醒設施人員進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。

                  為了監控和檢測特定車輛,計算機視覺與視頻分析相結合,使安全攝像頭通過車牌識別簡化了門禁措施。配備這種技術的智能攝像頭可以識別進出卡車,確保只有經過授權的車輛才能進入轉運點或倉庫。

                  加強工業環境的規管安全措施

                  智能監視和人工智能應用可用于確保工業環境中遵守組織或監管安全措施。物體檢測應用程序可以識別員工是否穿戴了適當的安全裝備,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對機械和結構進行重要的預防性維護。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,比如漸進結構調整/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現。因此,利用智能攝像機來檢測機械惡化的跡象,如可能會對人或構成物理安全風險資產。

                  火災和煙霧的早期識別是工業決策者可以發現價值的另一個用例。傳統的火災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。智能安全攝像頭可以部署在困難或難以到達的地區。當配備了火災探測應用程序時,它們可以比傳統的火災警報更早地觸發通知,并通過區分煙霧、霧或其他觸發誤報的物體來減少誤報。

                  通過數字化模擬環境,以及現場傳感器,決策者將獲得大量的數據進行分析,使他們優化高度技術性的過程在不同的生產階段,以及確保員工工業資產和資源的安全。

                  展望智能監控的未來

                  隨著自動化的興起,從倉庫的智能貨架系統到自動駕駛卡車,對象檢測安全威脅,到利用人工智能監測農作物和牲畜,計算機視覺和視頻分析的總體需求將繼續增長。這就是為什么現在是許多行業的決策者檢查其當前基礎設施,并確定他們是否準備在可持續的、多用途的和長期的安全和業務優化解決方案投資的最佳時機。(編譯/蒙光偉)


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