歸根結底：由于有了AI，遠程視頻源的實時分析正在迅速改善，從而提高了遠程設備和設施監控的準確性。

農業，建筑，石油和天然氣，公用事業以及關鍵基礎設施都需要合并網絡安全和物理安全，以適應日益復雜的威脅。首先需要提高基于AI的視頻識別系統提供的對遠程威脅的準確性，洞察力和響應速度。事實證明，機器學習技術是更廣泛的AI策略的一部分，可以有效地實時地使用視頻識別異常和威脅，并經常將它們與網絡威脅相關聯，而網絡威脅通常是對遠程設施進行精心策劃的攻擊的一部分。

實時識別異常

監督，無監督和強化機器學習算法的快速發展及其對基于AI的視覺識別系統的貢獻定義了遠程安全監視的未來。具有夜視，紅外和熱成像功能的攝像機充當這些基于AI的視頻識別系統的傳感器，可對遠程設備，站點和那里的資產進行24/7監控。在該領域值得關注的公司之一是Twenty20 Solutions，該公司正在將機器學習與遠程站點和設備的實時視頻數據饋送集成在一起，以實時識別異常。他們的SCADA即服務集成了傳感器，儀表和設備，以提供數據遙測和實時信息。這種方法值得注意的是，許多行業必須集成網絡和物理安全系統，并獲得360度的遠程位置威脅視圖。通過利用整個石油和天然氣價值鏈的實時監控來整合網絡和物理安全，也可以帶來許多運營優勢。普華永道石油和天然氣數字化轉型的下圖顯示了SCADA，實時監控和集成安全性在提高運營效率方面的作用：

監督控制和數據采集（SCADA）系統用于監視和控制電信，水和廢物控制，能源，石油和天然氣精煉和運輸等行業中的工廠或設備。研究提供者IMARC預測，到2024年，全球SCADA市場規模將達到$ 26B，在2019年至2024年之間的復合年增長率（CAGR）為5.7%。以下圖表來自其近期研究，顯示石油與天然氣，制造，水與廢水，電力或公用事業等行業領先。

人工智能和機器學習如何定義遠程監控的未來

人工智能和機器學習是擅長發現基于視覺的異常的技術。簡而言之，以下是當前和下一代基于AI的視頻識別系統所依賴的三種主要的機器學習算法：

監督學習算法 –監督機器學習算法擅長發現圖像隨時間變化的異常情況。他們可以通過訓練數據集來識別目標的正確圖像，從而做到這一點，因此當出現異常圖像時，他們可以對其進行識別。農業，建筑，石油和天然氣以及公用事業公司依靠監督的機器學習算法來識別，跟蹤和監視車輛，機械，資產和遠程位置使用模式。建筑公司將從這些算法中受益，這些算法不僅可以保護遠程站點，還可以預見其生產團隊可能面臨的有害工作條件。編寫受監督的機器學習算法以用于基于AI的視頻識別系統的AI開發人員使用Scikit-learn和Caret。

無監督學習算法 –該類別的算法擅長發現圖像中的新模式，這對于發現和報告實時視頻流中的異常情況非常有價值。石油和天然氣公司依靠這些算法來監視來自遠程設備和資產的紅外和熱數據。寫無監督的機器學習算法流行的工具包括TensorFlow， PyTorch和Keras。網上有免費的斯坦福大學深度學習教程。

強化學習算法 –基于強化結果的概念，基于AI的視頻識別系統使用這些算法來修正其識別和更新已知圖像的方式。遠程施工，油氣和公用事業站點依靠實時監控和強化學習算法的結合來不斷評估設備和資產的狀況。強化學習算法提供的見解可幫助確保位于不同地理位置的遠程設備的一致性，合規性和安全性保持在最佳水平。Google的自動駕駛汽車項目以及特斯拉自動駕駛功能都依靠強化學習算法來導航他們今天所處的測試城市。

機器學習算法非常適合視覺分析

機器學習算法尤其擅長在數據中查找模式并從中得出推論。正在進行的基于AI的視覺識別研究集中在ImageNet上，ImageNet是一種普遍采用的標準，用于評估基于AI的計算機視覺解釋的準確性。創建流行的機器學習框架TensorFlow的計算機科學家和數據建模專家已經發現，基于卷積神經網絡的模型在完成復雜的視覺識別任務方面最有效，并且精度最高。該領域的研究由風險投資家提供大量資金，他們發現有機會在該技術的航空航天和國防，金融服務，制造，專業服務和醫療應用中提供先進的視覺識別系統。

基于AI的視覺識別系統能夠通過迭代采樣數據并使用算法實時分類，分類和創建代表數據集的模型，在幾秒鐘內分析和解釋給定圖像。

結論

具有夜視，紅外和熱成像視頻流功能的數字化遠程攝像機可為基于AI的視頻識別系統提供保護遠程位置，設備和資產所需的數據。從工業物聯網（IIoT）的角度來看，攝像機正在迅速成為所有設備中最智能的傳感器，能夠實時監視遠程位置和資產的多個屬性，并為運營和安全團隊提供有價值的見解。農業，建筑，石油和天然氣，公用事業和關鍵基礎設施行業需要考慮如何將其IIoT平臺集成到更廣泛的網絡安全策略中，以360度查看在其所在位置發動的多方面威脅的頻率越來越高。