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尽管人工智能取得了诸多进步，但大多数视频安全系统在识别现实世界中的情境方面仍表现不佳。多数摄像头能捕捉实时视频，但难以对其进行解读。这一问题正日益成为智能城市设计师、制造商和学校关注的焦点，它们都可能依赖人工智能来保障人员和财产安全。
人工智能视频监控公司 Lumana 认为，这些系统的缺陷深深植根于其构建方式之中。Lumana 市场营销副总裁 Jordan Shou 表示：“传统视频平台是几十年前为录制视频而创建的，而非解读视频。在过时的基础设施之上添加人工智能，就像在旋转电话中安装智能芯片一样。它或许能运行，但永远不会真正智能或足够可靠，以理解所捕捉的内容或帮助团队做出更明智的实时决策。”
当传统视频安全系统在旧基础设施上叠加人工智能时，会出现虚假警报和性能问题。警报和漏检不仅仅是技术故障，更是可能带来毁灭性后果的风险。Shou 指出，最近有一个案例，一所学校的监控系统使用了用于枪支检测的人工智能附加组件，将一个无害物体误识别为武器，引发了不必要的警察响应。“每一个错误，无论是漏报事件还是虚假警报，导致不当响应，都会侵蚀信任，浪费时间、金钱，并可能给无辜的人带来创伤。”
错误也可能代价高昂。每一个虚假警报都迫使团队暂停实际工作进行调查，这一过程每年可能会从公共安全和运营预算中消耗数百万。
Lumana 没有在旧的视频安全框架之上叠加人工智能，而是通过一个一体化平台重建了基础设施，该平台将现代视频安全硬件、软件和专有人工智能相结合。该公司的混合云设计将任何安全摄像头连接到 GPU 驱动的处理器和边缘运行的自适应人工智能模型，这意味着它们尽可能靠近视频捕获的地方。Shou 表示，结果是更快的性能和更准确的分析。每个摄像头都成为一个持续学习的设备，随着时间的推移不断改进，理解其环境特有的运动、行为和模式。
该公司的设计还优先考虑隐私。所有数据都经过加密，受访问控制，并符合 SOC 2、HIPAA 和 NDAA 标准。如果客户选择，他们可以禁用面部或生物特征跟踪。“我们关注的是行动，而不是身份。”
Lumana 的系统已在多个行业部署。其中一个最引人注目的项目是与 24 小时包装制造商 JKK Pack 合作，该公司使用安全摄像头监控其设施的安全和运营效率。在 Lumana 部署之前，摄像头只是记录事件以供日后查看，导致漏报事件和被动响应。升级后，相同的硬件可以实时检测不安全的动作、设备故障或制造瓶颈。该公司报告称，调查速度提高了 90%，警报在一秒钟内发出，这极大地改善了对安全事件的响应，而无需更换任何摄像头。在另一个部署中，一家杂货零售商将 Lumana 的人工智能集成到其现有的摄像头网络中，以标记异常的销售点活动，如重复购买。