AI是远程安全监控的未来

AI是远程安全监控的未来

归根结底：由于有了AI，远程视频源的实时分析正在迅速改善，从而提高了远程设备和设施监控的准确性。

农业，建筑，石油和天然气，公用事业以及关键基础设施都需要合并网络安全和物理安全，以适应日益复杂的威胁。首先需要提高基于AI的视频识别系统提供的对远程威胁的准确性，洞察力和响应速度。事实证明，作为更广泛的AI策略的一部分，机器学习技术可有效地实时使用视频识别异常和威胁，通常将它们与网络威胁相关联，而网络威胁通常是对远程设施进行精心策划的攻击的一部分。

实时识别异常

监督，无监督和强化机器学习算法的快速发展及其对基于AI的视觉识别系统的贡献定义了远程安全监视的未来。具有夜视，红外和热成像功能的摄像机充当这些基于AI的视频识别系统的传感器，可对远程设备，站点和那里的资产进行24/7监控。在该领域值得关注的公司之一是Twenty20 Solutions，该公司正在将机器学习与远程站点和设备的实时视频数据馈送集成在一起，以实时识别异常。他们的SCADA即服务集成了传感器，仪表和设备，以提供数据遥测和实时信息。这种方法值得注意的是，许多行业必须集成网络和物理安全系统，并获得360度的远程位置威胁视图。通过利用整个石油和天然气价值链的实时监控来整合网络和物理安全，也可以带来许多运营优势。普华永道石油和天然气数字化转型的下图显示了SCADA，实时监控和集成安全性在提高运营效率方面的作用：

监督控制和数据采集（SCADA）系统用于监视和控制电信，水和废物控制，能源，石油和天然气精炼和运输等行业中的工厂或设备。研究提供者IMARC预测，到2024年，全球SCADA市场规模将达到$ 26B，在2019年至2024年之间的复合年增长率（CAGR）为5.7％。以下图表来自其近期研究，显示石油与天然气，制造，水与废水，电力或公用事业等行业领先。

人工智能和机器学习如何定义远程监控的未来

人工智能和机器学习是擅长发现基于视觉的异常的技术。简而言之，以下是当前和下一代基于AI的视频识别系统所依赖的三种主要的机器学习算法：

监督学习算法 –监督机器学习算法擅长发现图像随时间变化的异常情况。他们可以通过训练数据集来识别目标的正确图像，从而做到这一点，因此当出现异常图像时，他们可以对其进行识别。农业，建筑，石油和天然气以及公用事业公司依靠监督的机器学习算法来识别，跟踪和监视车辆，机械，资产和远程位置使用模式。建筑公司将从这些算法中受益，这些算法不仅可以保护远程站点，还可以预见其生产团队可能面临的有害工作条件。编写受监督的机器学习算法以用于基于AI的视频识别系统的AI开发人员使用Scikit-learn和Caret。

无监督学习算法 –该类别的算法擅长发现图像中的新模式，这对于发现和报告实时视频流中的异常情况非常有价值。石油和天然气公司依靠这些算法来监视来自远程设备和资产的红外和热数据。写无监督的机器学习算法流行的工具包括TensorFlow， PyTorch和Keras。网上有免费的斯坦福大学深度学习教程。

强化学习算法 –基于强化结果的概念，基于AI的视频识别系统使用这些算法来修正其识别和更新已知图像的方式。远程施工，油气和公用事业站点依靠实时监控和强化学习算法的结合来不断评估设备和资产的状况。强化学习算法提供的见解可帮助确保位于不同地理位置的远程设备的一致性，合规性和安全性保持在最佳水平。Google的自动驾驶汽车项目以及特斯拉自动驾驶功能都依靠强化学习算法来导航他们今天所处的测试城市。

机器学习算法非常适合视觉分析

机器学习算法尤其擅长在数据中查找模式并从中得出推论。正在进行的基于AI的视觉识别研究集中在ImageNet上，ImageNet是一种普遍采用的标准，用于评估基于AI的计算机视觉解释的准确性。创建流行的机器学习框架TensorFlow的计算机科学家和数据建模专家已经发现，基于卷积神经网络的模型在完成复杂的视觉识别任务方面最有效，并且精度最高。该领域的研究由风险投资家提供大量资金，他们发现有机会在该技术的航空航天和国防，金融服务，制造，专业服务和医疗应用中提供先进的视觉识别系统。

基于AI的视觉识别系统能够通过迭代采样数据并使用算法实时分类，分类和创建代表数据集的模型，在几秒钟内分析和解释给定图像。