利用電腦視覺提高商業系統的安全性

保護企業資產和資訊以及確保團隊成員的安全應該是任何企業的兩個最高優先事項。據BusinessWire稱，到2025年，調查和安全服務市場的價值將攀升至4,171.6億美元。但是，由於複雜的工作流程和越來越多的網路攻擊，安全團隊在許多不同的商業環境中最大限度地減少損失仍然具有挑戰性，包括零售、金融科技、運輸和其他行業。幸運的是，由於不斷發展的電腦視覺技術，維護安全可以更加有效。

了解電腦視覺如何運作

電腦視覺是人工智慧中的一門學科，旨在模擬人類如何觀察和理解視覺世界。這項技術有許多應用。它需要數據來訓練電腦理解如何識別物體並從這些觀察中得出結論。

電腦視覺透過以下過程實現：

1.電腦必須能夠存取要分析的圖像。在商業安全方面，這些照片很可能是從監視攝影機拍攝的。影像品質越高，結果越準確。

2.資料科學家訓練系統辨識資料中的某些物件。如果電腦的機器學習演算法偵測到匹配，它會標記影像的該區域。

3.然後，電腦根據所看到的內容做出決定，這取決於它被訓練如何做出反應。

這種方法面臨幾個挑戰。偶爾，透過相機看到的物體可能會發出假陽性。例如，一個被訓練來識別裝在人腰帶上的武器的相機可能會被一個裝著手機的人混淆。電腦視覺的準確性取決於相機的品質、用於訓練的資料量以及其他變數。為了充分利用電腦視覺，企業需要意識到這些挑戰，以減輕其影響。

例如，臉部辨識是電腦視覺安全的一個流行範例。然而，處理臉部辨識資料會對網路頻寬帶來沉重的負擔。維持安全需求的潛在解決方案可能是邊緣生物識別，其中人工智慧處理在邊緣設備上進行，而不是在集中位置進行。因此，在開始實施電腦視覺的過程之前，你需要記住，每個案例都是獨特的，需要有經驗的人工智慧工程師參與才能創建最有效的解決方案。

增強安全性的電腦視覺商業案例

電腦視覺在安全應用中的使用案例很多。一些例子包括盜竊和詐欺預防、製造缺陷檢測、交通事故檢測、安全評估和危險物體檢測。讓我們更詳細地了解每個案例。

盜竊和詐欺預防

透過使用電腦視覺技術，可以更好地監控和記錄商店盜竊造成的損失。像沃爾瑪這樣的企業已經在使用帶有人工智慧的攝影機來追蹤盜竊行為。如果相機看到客人在自助結帳時沒有掃描行李就將物品放進了包包裡，服務員會被呼叫自動協助。

這樣的解決方案可以透過在結帳時添加AI驅動的攝影機來實現。當顧客在結帳時掃描產品時，攝影機會捕捉掃描的物品，系統會產生總數量的物品並將其發送到整合式POS系統。然後，POS系統將掃描的物品總數與攝影機產生的數字進行比較，如果數字不匹配，則會向商店員工發送潛在盜竊的通知。這使員工能夠快速應對潛在的負面事件並防止詐欺。

製造中的缺陷偵測

乍一看，缺陷偵測並不完全適合其他安全應用程式。然而，在工廠自動檢測有缺陷的物品有助於緩解安全問題。它還可以幫助防止破壞和篡改。這些系統還可以幫助預測風險，這使企業能夠在為時已晚之前對威脅採取行動。

由機器學習演算法支援的製造業缺陷檢測允許在資料集中找到模式，並基於這些模式檢測異常。這有助於以更少的時間和精力防止人為錯誤，從而顯著節省成本。

交通事故偵測

監控道路上發生的事故在某些情況下非常重要，尤其是物流、事件安全、交通控制等。啟用電腦視覺的攝影機可以偵測碰撞，識別可疑的移動和停放車輛，並自動對潛在威脅或感興趣的物體作出反應。

透過從交通攝影機的可用資料和影像流中學習，這樣的系統可以持續檢查交通以識別指示可能發生事故的模式。如果系統偵測到潛在的危險情況，它可以提醒責任人或執行預先編程的回應以提醒駕駛。

安全評估

電腦視覺可用於確保工作場所執行安全協定。例如，在製造、分銷或零售的後台環境中，攝影機可以偵測托盤是否平放在地板上，或側靠牆支撐。由於後者可能被視為安全隱患，電腦視覺系統可以自動將事件標記為“未遂事故”，並將問題報告給主管進行糾正。

危險物品偵測

配備電腦視覺技術的系統可用於偵測危險物體，如武器或其他未經授權的物品。這是一個具有挑戰性的應用程序，因為由於環境中的照明、物件的姿勢、相機系統的視角、遮蔽等原因，武器可能很容易隱藏。儘管這項技術可能還不夠完善，但它仍然可以用來補充和改進人類的安全工作。

總結－電腦視覺與安全意義

企業有各種獨特的安全需求，這些需求通常與一刀切的解決方案不相容。完全自動化在某些情況下可能有效，例如檢測特定區域的活動或檢測有缺陷的項目。然而，對於一些企業來說，混合方法可能是最好的選擇，因為電腦視覺可以補充人類操作員。無論如何，技術仍在不斷改進，想要有效維護安全的企業需要考慮採用這些技術來減少損失、預防事故，並確保團隊和客戶的安全。

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