從2020年到2021年,幾乎所有商業領域的組織都面臨著許多不可預見的挑戰。到目前為止,企業一直處于守勢,努力對勞動力轉移和經濟狀況做出反應。然而,COVID-19卻被證明是一些企業加速其長期技術和數字化計劃的催化劑。
從2020年到2021年,企業幾乎在每個業務領域都面臨許多不可預見的挑戰,需要對不斷變化狀況做出正確的反應。然而,COVID-19卻被證明是推動企業發展的催化劑,一些人加快了他們的長期技術路線和數字化計劃的推進。
現在決策者采取積極主動的做法,以減輕當前和疫情過后的風險。這些長期的技術解決方案可用當今這個保持社交距離的時代,靈活的調整用途,以適應未來對效率和業務優化的重新關注。
對于許多人來說,對優化的重視可能不僅會受到疫情帶來的經濟影響,還會隨著人工智能(AI)和機器學習(ML)等技術的日趨成熟和而日漸成熟。
結合當今最先進的計算機視覺功能,AI和ML已制造出智能攝像機,使企業能夠更輕松地實施和遵守新的健康與安全要求。配備有支持AI的智能視頻分析應用程序的智能攝像機還可以用于多種用例,這些用例將傳統的安全應用程序以及業務或運營優化考慮在內。
隨著視頻分析應用程序變得越來越主流,為各種行業提供有價值的見解,因而2021年將是探索AI攝像機新應用領域的一年。
優化農業生產的流程和產品質量
監控和監視技術通過提供一種經濟高效的解決方案來監控農作物、業務資產并優化生產流程,從而為農業等行業提供有用的價值。隨著農業部門中的許多人尋求尋找新技術來幫助減少能源使用以及減輕現代農業給環境帶來的壓力,他們可以在智能監控中尋找到一個這樣不同尋常的盟友。一些生態位農業組織已經在實施AI解決方案,以監測農作物的高峰產量新鮮度,以減少浪費并提高產品質量。
對于面臨霉菌,寄生蟲或其他昆蟲等環境威脅的用戶,智能監視監控可以幫助及早發現這些害蟲,并在損壞發生之前通知適當的人員。他們還可以監視田野中的大量牲畜,以確保免受掠食者的傷害或確定動物是否受傷。
在其生長環境以及整個供應鏈中使用視頻監控,對于大規模農業生產也很有價值。應用程序可以實時跟蹤和管理庫存,提高對高需求項目的了解,并可以更好地進行供應鏈計劃,從而進一步減少潛在的損耗。
制造和物流的有效監控
隨著行業在全球范圍內的增長,運輸和物流領域出現了新的挑戰。隨著安全和運營需求的不斷變化,智能監控提供了一種全新的方式來監視和控制物流的物理方面,糾正了那些肉眼通常無法發現的,但又對整個客戶體驗產生了重大影響的問題。
視頻分析可以幫助物流服務提供商成功地將正確的產品交付到正確的地點,并在其原始狀態下交付客戶,這通常要求供應鏈既安全又高效。最新的攝像技術和智能軟件算法可以直接在攝像機上分析畫面——在裝貨碼頭檢測受損的包裹,然后將其裝上卡車運送。
當貨物進來時,智能相機還可以提醒駕駛員空著的卸貨區可用,或提醒設施人員可能進出車輛的障礙物或危險,這些可能會將計劃的交貨時間推遲。
為了監控和檢測特定車輛,計算機視覺與視頻分析相結合,使安全攝像頭通過車牌識別簡化了門禁措施。配備這種技術的智能攝像頭可以識別進出卡車,確保只有經過授權的車輛才能進入轉運點或倉庫。
加強工業環境中的監管安全措施
智能監視和人工智能應用可用于確保工業環境中遵守組織或監管安全措施。物體檢測應用程序可以識別員工是否穿戴了適當的安全裝備,如口罩、安全帽或吊帶。與防止入室盜竊類似,裝有行為檢測裝置的攝像頭可以幫助在早期自動識別事故。例如,如果一名工人摔倒在地或被落下的物體擊中,系統會識別這是不尋常的行為,并立即報告。
除了員工安全之外,我們還可以使用該技術對機械和結構進行重要的預防性維護。攝像頭可以識別潛在的安全隱患,如電纜松動引起的火花、潛在的布線隱患,甚至可以檢測到原材料的缺陷。其他更微妙的變化,比如漸進結構調整/裂紋或增加振動,這些通過人眼需要幾個月甚至幾年才能發現。因此,利用智能攝像機來檢測機械惡化的跡象,如可能會對人或構成物理安全風險資產。
火災和煙霧的早期識別是工業決策者可以發現價值的另一個用例。傳統的火災報警器通常很難正確安裝在建筑物或室外空間,而且需要大量的維護。智能安全攝像頭可以部署在困難或難以到達的地區。當配備了火災探測應用程序時,它們可以比傳統的火災警報更早地觸發通知,并通過區分煙霧、霧或其他觸發誤報的物體來減少誤報。
通過數字化模擬環境,以及現場傳感器,決策者將獲得大量的數據進行分析,使他們優化高度技術性的過程在不同的生產階段,以及確保員工工業資產和資源的安全。
展望智能監控的未來
隨著這三個市場中自動化的興起,從倉庫中的智能貨架系統到自動駕駛卡車,針對安全威脅的目標檢測以及使用AI監視農作物和牲畜,對計算機視覺和視頻的總體需求分析將會繼續增長。這就是為什么現在是許多行業的決策者檢查其當前基礎設施,并確定他們是否準備在可持續的、多用途的和長期的安全和業務優化解決方案投資的最佳時機。
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