如何通过实时流媒体视频监控更加快速准确识别信息？

前期分享过很多我们目前正在进行的智能分析开发与测试的过程，智能分析与摄像机的紧密结合让视频监控智能反应成为了常态。实际这些技术与人工智能辅助分析一起使用，已经在支持公共安全、交通等领域的空中与地面监控得到了大量应用，未来还将面对城市运营、军事、工业和面向消费者的场景。

然而大家知道，备受关注的延迟问题将会是智能分析在火灾、洪水、能源中断、飓风、龙卷风、抢劫、大规模枪击、军事行动以及急救人员这些场景上的一个坎，因此，越来越多的智能分析项目开发商都在研发更加标准的实时流传输方式，希望让危机管理变得更加有效。

推动实时视频监控出现的趋势最近的研究表明，视频监控的使用正以前所未有的速度在全球范围内普及。人工智能的辅助作用也越来越明显，配备可将实时视频流式传输到不同监测站的高分辨率数码相机提供图像清晰度，并支持数字缩放和​帧速率调整，这使得执行自动化分析必不可少的人工智能计算机视觉的进步成为可能。常见的智能分析行为，比如对象识别、事件检测、运动估计、行为和音频异常识别以及图像恢复等应用程序，正在为分析引擎提供可实时使用的数据。

智能分析技术将会在多个细分市场中展现出更多的需求，包括：

1、执法
比如巡警需要尽可能快的速度和广阔的数据存储分析库，来对不稳定因素以及其他紧急情况做出反应；危险场所的监控管理员可以依靠从高级智能分析中提炼出的信息，达到保护设备甚至挽救生命的目的。

2、公共安全
实时监控将大大有助于市政当局跟踪公共场所的事故、人群行为、交通模式和其他活动的能力。在 COVID-19 时代，对违反社交距离和其他预防措施的行为立即做出反应已成为实时视频监控的一个特别重要的方面。

3、边境巡逻和军事行动
在这些场景中，随着目标区域的多变性和规模，实时智能视频监控变得更加困难，无人机是解决方案的重要组成部分。在抗击火灾、洪水和其他紧急情况中，无人机能够提供固定摄像机范围之外的覆盖范围，在烟雾弥漫的空域的情况下，无人机也提供直升机和飞机范围之外的覆盖范围。