了解计算机视觉如何工作
计算机视觉是人工智能中的一门学科，旨在模拟人类如何观察和理解视觉世界。这项技术有许多应用。它需要数据来训练计算机理解如何识别物体并从这些观察中得出结论。
计算机视觉通过以下过程实现：
1.计算机必须能够访问要分析的图像。在商业安全方面，这些照片很可能是从监控摄像头上拍摄的。图像质量越高，结果越准确。
2.数据科学家训练系统识别数据中的某些对象。如果计算机的机器学习算法检测到匹配，它会标记图像的该区域。
3.然后，计算机根据所看到的内容做出决定，这取决于它被训练如何做出反应。
这种方法面临着几个挑战。偶尔，通过相机看到的物体可能会发出假阳性。例如，一个被训练来识别装在人腰带上的武器的相机可能会被一个装着手机的人混淆。计算机视觉的准确性取决于相机的质量、用于训练的数据量以及其他变量。为了充分利用计算机视觉，企业需要意识到这些挑战，以减轻其影响。
例如，面部识别是计算机视觉安全的一个流行示例。然而，处理面部识别数据会给网络带宽带来沉重的负担。维持安全需求的一个潜在解决方案可能是边缘生物识别，其中人工智能处理在边缘设备上进行，而不是在集中位置进行。因此，在开始实施计算机视觉的过程之前，你需要记住，每个案例都是独特的，需要有经验的人工智能工程师参与才能创建最有效的解决方案。
增强安全性的计算机视觉商业案例
计算机视觉在安全应用中的使用案例很多。一些例子包括盗窃和欺诈预防、制造缺陷检测、交通事故检测、安全评估和危险物体检测。让我们更详细地了解每个案例。
盗窃和欺诈预防
通过使用计算机视觉技术，可以更好地监测和记录商店盗窃造成的损失。像沃尔玛这样的企业已经在使用带有人工智能的摄像头来追踪盗窃行为。如果相机看到客人在自助结账时没有扫描行李就将物品放进了包里，服务员会被呼叫自动协助。
这样的解决方案可以通过在结账时添加AI驱动的摄像头来实现。当顾客在结账时扫描产品时，摄像机会捕获扫描的物品，系统会生成总数量的物品并将其发送到集成POS系统。然后，POS系统将扫描的物品总数与摄像头生成的数字进行比较，如果数字不匹配，则会向商店员工发送潜在盗窃的通知。这使员工能够快速应对潜在的负面事件并防止欺诈。
制造中的缺陷检测
乍一看，缺陷检测并不完全适合其他安全应用程序。然而，在工厂自动检测有缺陷的物品有助于缓解安全问题。它还可以帮助防止破坏和篡改。这些系统还可以帮助预测风险，这使企业能够在为时已晚之前对威胁采取行动。
由机器学习算法支持的制造业缺陷检测允许在数据集中找到模式，并基于这些模式检测异常。这有助于以更少的时间和精力防止人为错误，从而显著节省成本。
交通事故检测
监控道路上发生的事故在某些情况下非常重要，尤其是物流、事件安全、交通控制等。启用计算机视觉的摄像头可以检测碰撞，识别可疑的移动和停放车辆，并自动对潜在威胁或感兴趣的物体作出反应。
通过从交通摄像机的可用数据和图像流中学习，这样的系统可以持续检查交通以识别指示可能发生事故的模式。如果系统检测到潜在的危险情况，它可以提醒责任人或执行预先编程的响应以提醒驾驶员。
安全评估
计算机视觉可用于确保工作场所执行安全协议。例如，在制造、分销或零售的后台环境中，摄像机可以检测托盘是否平放在地板上，或侧靠墙支撑。由于后者可能被视为安全隐患，计算机视觉系统可以自动将事件标记为“未遂事故”，并将问题报告给主管进行纠正。
危险物体检测
配备计算机视觉技术的系统可用于检测危险物体，如武器或其他未经授权的物品。这是一个具有挑战性的应用程序，因为由于环境中的照明、对象的姿势、相机系统的视角、遮挡等原因，武器可能很容易隐藏。尽管这项技术可能还不够完善，但它仍然可以用来补充和改进人类的安全工作。
总结——计算机视觉和安全含义
企业有各种独特的安全需求，这些需求通常与一刀切的解决方案不兼容。完全自动化在某些情况下可能有效，例如检测特定区域的活动或检测有缺陷的项目。然而，对于一些企业来说，混合方法可能是最好的选择，因为计算机视觉可以补充人类操作员。无论如何，技术仍在不断改进，想要有效维护安全的企业需要考虑采用这些技术来减少损失、预防事故，并确保团队和客户的安全。
