未來大量投資人工智能、機器學習等技術方案，有望顯著提高視頻分析的準確性、清晰度、速度和性能水平。公司或者企業(yè)需要將實時視頻監(jiān)控集成到更廣泛的物理和網(wǎng)絡安全策略中，然后可以達到下面預想的目標。

1、利用熱感、紅外線和夜視攝像頭，實現(xiàn)對設施、機器或資產(chǎn)相關訪問活動的一致性監(jiān)控，從而跟蹤具體活動行為是否合法。

通過在整個網(wǎng)絡上啟用實時視頻監(jiān)控，公共事業(yè)安全團隊可以在一秒鐘內(nèi)知道是否存在安全漏洞、故意破壞或潛在盜竊。如果實體資產(chǎn)違反規(guī)定，報警將實時發(fā)送給管理員。管理員可以在幾秒鐘內(nèi)鎖定威脅面，防止惡意行為，從而進一步防止攻擊者對公共事業(yè)遠程網(wǎng)站的損害或潛在的網(wǎng)絡攻擊。

2、資產(chǎn)、設施、機械和遠程設備的實時監(jiān)控對于識別潛在的設備和過程故障非常重要，可能會造成與安全攻擊相同的嚴重破壞。

公共企業(yè)需要考慮的另一個重要因素是如何延長關鍵資產(chǎn)、機器甚至整個設施的運行壽命?？紤]到各類公共企業(yè)普遍面臨收入短缺的問題，延長資產(chǎn)壽命是當務之急。將AI與視頻分析技術相結(jié)合，你的預防措施和基于指標的維護能力將大大增強。通過實時了解每一個工廠的運行速度，每一個工廠的運行速度都很長。

3、分析原始視頻來源和事件，使用非結(jié)構(gòu)化機器學習算法捕捉，從而創(chuàng)建風險評估、網(wǎng)站穩(wěn)定性、機器可靠性等全新數(shù)學模型。

公司或者企業(yè)的IT團隊還可以基于機器學習模型中發(fā)現(xiàn)的重要指標，預測特定資產(chǎn)或機器什么時候可能出現(xiàn)故障，估計是否有違規(guī)行為。通過將實時數(shù)據(jù)/分析與機器學習模型相結(jié)合，可以預測最有可能被盜或損壞的機器或設備類型。有了這些預測性的觀點，公司或者企業(yè)可以開始更強大的保護、實時監(jiān)控、視頻分析和物理監(jiān)控的連續(xù)數(shù)據(jù)整合將有助于減少誤報，提高監(jiān)控團隊的工作效率。

各種監(jiān)控開始實時監(jiān)控遠程位置，通過視頻分析實時分析熱感、紅外線和夜視數(shù)據(jù)內(nèi)容。某公司或者企業(yè)可以為遠程視頻安全、遠程訪問控制、便攜式監(jiān)控、臨時部署提供一系列解決方案，自動控制和實時遠程監(jiān)控等。通過使用視頻分析、人工智能和機器學習等技術，客戶可以實時發(fā)現(xiàn)潛在資產(chǎn)、機器和遠程網(wǎng)站面臨的安全風險，防止被惡意侵入，避免資產(chǎn)損失。

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