通过使用视频监控系统，并谈论越来越多的民间组织开始看到越来越多，有必要将视频整体IT安全。视频监控方案传统的监控系统包括前端摄像机、传输线缆、视频监控平台。ai智能视频监控近年来，随着计算机、网络以及图像处理、传输技术的飞速发展，视频监控技术也有了长足的发展。 CTOEricEaton BRS实验室先生提供了五个标准来评价我们的视频监控解决方案。


视频监控曾经是实体安保的唯一部分。 操作员坐在多个视频屏幕前，每个屏幕显示一个摄像机的视野范围，用于检测特定区域的安全紧急情况。 但随着时间的推移，越来越多的人表示，需要更多的摄像头来更好地保护一个集体，视频信息必须从多个角度观看。

当人们在视频监控系统中添加更多的摄像头时，有必要利用 it 技术的分析工具，从大量的视频记录中发现潜在的威胁。 考虑到这一点，csos 发现他们需要整合一个重要的物理安全解决方案，并将视频监控系统整合到整个 it 安全中。 人们需要知道视频监控系统能做什么，不能做什么。 还需要了解评估视频监控解决方案的标准，以及如何帮助改进现有系统。


　　抛弃算法开始学习

现在，视频分析软件的出现使用户能够读取摄像机的输出信息，同时在检测到异常行为时自动发出警告。最早的系统通常有10到12个摄像机。运行时间为6个月，一旦安装完毕，无法升级扩容..因此，把更多的钱投入到这件事上是毫无意义的，因为它们只是作为对某一特定行为的警觉的工具而存在。例如，一个组织部署了一个系统来检测停车场是否有夜间盗窃行为。在18个月的系统中，系统被告知汽车被盗（警官停下来检查停车场）。如果是这样的话，对人们来说，一个在18个月内只提供两个有价值信息的系统太贵了吗？


　　如果你想开发规范单个异常活动的视频监控系统，这种系统不会面临挑战。一般来说，面对这种情况，企业会寻找现有的同类产品中运行，而辅助IT部门的方式来帮助，他们可以使用网络视频流检测异常行为。还有现在市场上可用的各种工具。在功能上，他们不仅支持更好地观看视频，更支持数字输出相机进行分析，以实时了解和异常行为判断，在同一时间，没有任何人输入的测试的情况下对所有的不寻常活动并报警。


　　不知不觉中，人们看到了从算法和基于规则的系统到这个系统的转变，这有助于视频监控系统的改进。一个好的监控系统的关键是他们能正常工作，这样他们就能发现可疑的行为，帮助预测和预防未来的威胁。