AI是遠程安全監(jiān)控的未來

歸根結(jié)底：由于有了AI，遠程視頻源的實時分析正在迅速改善，從而提高了遠程設備和設施監(jiān)控的準確性。

農(nóng)業(yè)，建筑，石油和天然氣，公用事業(yè)以及關鍵基礎設施都需要合并網(wǎng)絡安全和物理安全，以適應日益復雜的威脅。首先需要提高基于AI的視頻識別系統(tǒng)提供的對遠程威脅的準確性，洞察力和響應速度。事實證明，作為更廣泛的AI策略的一部分，機器學習技術(shù)可有效地實時使用視頻識別異常和威脅，通常將它們與網(wǎng)絡威脅相關聯(lián)，而網(wǎng)絡威脅通常是對遠程設施進行精心策劃的攻擊的一部分。

實時識別異常

監(jiān)督，無監(jiān)督和強化機器學習算法的快速發(fā)展及其對基于AI的視覺識別系統(tǒng)的貢獻定義了遠程安全監(jiān)視的未來。具有夜視，紅外和熱成像功能的攝像機充當這些基于AI的視頻識別系統(tǒng)的傳感器，可對遠程設備，站點和那里的資產(chǎn)進行24/7監(jiān)控。在該領域值得關注的公司之一是Twenty20 Solutions，該公司正在將機器學習與遠程站點和設備的實時視頻數(shù)據(jù)饋送集成在一起，以實時識別異常。他們的SCADA即服務集成了傳感器，儀表和設備，以提供數(shù)據(jù)遙測和實時信息。這種方法值得注意的是，許多行業(yè)必須集成網(wǎng)絡和物理安全系統(tǒng)，并獲得360度的遠程位置威脅視圖。通過利用整個石油和天然氣價值鏈的實時監(jiān)控來整合網(wǎng)絡和物理安全，也可以帶來許多運營優(yōu)勢。普華永道石油和天然氣數(shù)字化轉(zhuǎn)型的下圖顯示了SCADA，實時監(jiān)控和集成安全性在提高運營效率方面的作用：

監(jiān)督控制和數(shù)據(jù)采集（SCADA）系統(tǒng)用于監(jiān)視和控制電信，水和廢物控制，能源，石油和天然氣精煉和運輸?shù)刃袠I(yè)中的工廠或設備。研究提供者IMARC預測，到2024年，全球SCADA市場規(guī)模將達到$ 26B，在2019年至2024年之間的復合年增長率（CAGR）為5.7％。以下圖表來自其近期研究，顯示石油與天然氣，制造，水與廢水，電力或公用事業(yè)等行業(yè)領先。

人工智能和機器學習如何定義遠程監(jiān)控的未來

人工智能和機器學習是擅長發(fā)現(xiàn)基于視覺的異常的技術(shù)。簡而言之，以下是當前和下一代基于AI的視頻識別系統(tǒng)所依賴的三種主要的機器學習算法：

監(jiān)督學習算法 –監(jiān)督機器學習算法擅長發(fā)現(xiàn)圖像隨時間變化的異常情況。他們可以通過訓練數(shù)據(jù)集來識別目標的正確圖像，從而做到這一點，因此當出現(xiàn)異常圖像時，他們可以對其進行識別。農(nóng)業(yè)，建筑，石油和天然氣以及公用事業(yè)公司依靠監(jiān)督的機器學習算法來識別，跟蹤和監(jiān)視車輛，機械，資產(chǎn)和遠程位置使用模式。建筑公司將從這些算法中受益，這些算法不僅可以保護遠程站點，還可以預見其生產(chǎn)團隊可能面臨的有害工作條件。編寫受監(jiān)督的機器學習算法以用于基于AI的視頻識別系統(tǒng)的AI開發(fā)人員使用Scikit-learn和Caret。

無監(jiān)督學習算法 –該類別的算法擅長發(fā)現(xiàn)圖像中的新模式，這對于發(fā)現(xiàn)和報告實時視頻流中的異常情況非常有價值。石油和天然氣公司依靠這些算法來監(jiān)視來自遠程設備和資產(chǎn)的紅外和熱數(shù)據(jù)。寫無監(jiān)督的機器學習算法流行的工具包括TensorFlow， PyTorch和Keras。網(wǎng)上有免費的斯坦福大學深度學習教程。

強化學習算法 –基于強化結(jié)果的概念，基于AI的視頻識別系統(tǒng)使用這些算法來修正其識別和更新已知圖像的方式。遠程施工，油氣和公用事業(yè)站點依靠實時監(jiān)控和強化學習算法的結(jié)合來不斷評估設備和資產(chǎn)的狀況。強化學習算法提供的見解可幫助確保位于不同地理位置的遠程設備的一致性，合規(guī)性和安全性保持在最佳水平。Google的自動駕駛汽車項目以及特斯拉自動駕駛功能都依靠強化學習算法來導航他們今天所處的測試城市。

機器學習算法非常適合視覺分析

機器學習算法尤其擅長在數(shù)據(jù)中查找模式并從中得出推論。正在進行的基于AI的視覺識別研究集中在ImageNet上，ImageNet是一種普遍采用的標準，用于評估基于AI的計算機視覺解釋的準確性。創(chuàng)建流行的機器學習框架TensorFlow的計算機科學家和數(shù)據(jù)建模專家已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的模型在完成復雜的視覺識別任務方面最有效，并且精度最高。該領域的研究由風險投資家提供大量資金，他們發(fā)現(xiàn)有機會在該技術(shù)的航空航天和國防，金融服務，制造，專業(yè)服務和醫(yī)療應用中提供先進的視覺識別系統(tǒng)。

基于AI的視覺識別系統(tǒng)能夠通過迭代采樣數(shù)據(jù)并使用算法實時分類，分類和創(chuàng)建代表數(shù)據(jù)集的模型，在幾秒鐘內(nèi)分析和解釋給定圖像。