实时视频监控助力企业预防未来问题。

未来大量投资人工智能、机器学习等技术方案，有望显著提高视频分析的准确性、清晰度、速度和性能水平。公司或者企业需要将实时视频监控集成到更广泛的物理和网络安全策略中，然后可以达到下面预想的目标。

1、利用热感、红外线和夜视摄像头，实现对设施、机器或资产相关访问活动的一致性监控，从而跟踪具体活动行为是否合法。

通过在整个网络上启用实时视频监控，公共事业安全团队可以在一秒钟内知道是否存在安全漏洞、故意破坏或潜在盗窃。如果实体资产违反规定，报警将实时发送给管理员。管理员可以在几秒钟内锁定威胁面，防止恶意行为，从而进一步防止攻击者对公共事业远程网站的损害或潜在的网络攻击。

2、资产、设施、机械和远程设备的实时监控对于识别潜在的设备和过程故障非常重要，可能会造成与安全攻击相同的严重破坏。

公共企业需要考虑的另一个重要因素是如何延长关键资产、机器甚至整个设施的运行寿命。考虑到各类公共企业普遍面临收入短缺的问题，延长资产寿命是当务之急。将AI与视频分析技术相结合，你的预防措施和基于指标的维护能力将大大增强。通过实时了解每一个工厂的运行速度，每一个工厂的运行速度都很长。

3、分析原始视频来源和事件，使用非结构化机器学习算法捕捉，从而创建风险评估、网站稳定性、机器可靠性等全新数学模型。

公司或者企业的IT团队还可以基于机器学习模型中发现的重要指标，预测特定资产或机器什么时候可能出现故障，估计是否有违规行为。通过将实时数据/分析与机器学习模型相结合，可以预测最有可能被盗或损坏的机器或设备类型。有了这些预测性的观点，公司或者企业可以开始更强大的保护、实时监控、视频分析和物理监控的连续数据整合将有助于减少误报，提高监控团队的工作效率。

各种监控开始实时监控远程位置，通过视频分析实时分析热感、红外线和夜视数据内容。某公司或者企业可以为远程视频安全、远程访问控制、便携式监控、临时部署提供一系列解决方案，自动控制和实时远程监控等。通过使用视频分析、人工智能和机器学习等技术，客户可以实时发现潜在资产、机器和远程网站面临的安全风险，防止被恶意侵入，避免资产损失。

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