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擴展分析用途

雖然高質量影像記錄是現代安全監控攝影機的核心功能，但最終需要評估并分析信息，才能對影片內容做出回應。攝影機技術的最新進展，例如熱顯像和增強的低光源能力，都是非常重大的進步。但這些技術最終僅產生更多需要觀看/檢閱的影片記錄。因此，如同已發展出許多工具篩選每天產生的大量數值/文字數據，安全監控產業也持續努力研發可實時運作的影像分析軟件，協助專業人士在獲得充份信息的情況下做決定。2017年，預計將是結合這些新攝影機功能、實時分析以及處理許多安全挑戰的一年，包括臉部辨識、鑒識分析和周邊防護。

深度學習

綜合所有數據的情況下，我們認為深度學習技術即將躍上臺前。這些技術運用「模式」辨識軟件，「學習」全世界安裝的多重安全監控攝影機看到的不同類型行為。涉及深度學習和人工智能的技術，將在安全監控產業中更廣泛應用。其效益在于雖然客戶各不相同，但他們所在的環境和地點通常可歸類到相同的普遍類別，而人員會展現相同的普遍行為。「學習」到這些行為后，便可以分享底部潛藏的模式，讓系統在發生不尋常事件時發出警示。我們認為這只是開始，而且是非常值得關注且令人振奮的領域。

影像之外

然而，我們知道實體安全不僅涉及人員/地點/物體的監控，也涉及實體門禁控制、單向和雙向通訊以及管理緊急情況——且通常從相當遠的距離管理。因此，進一步延伸整合的概念，2017年應該是安全監控攝影機與智慧門禁管控、對講機和擴音器(不論位于本地或遠程)密切整合的一年。這表示只需一個簡單系統就能實時管理上述全部裝置功能，讓顧客可看到、聽到建筑物內/附近的人，并與之交談。

網絡安全

前面提過，“物聯網”已從熱門用語演進成為現實主流，但仍面臨挑戰。當初我們認為數百萬IP裝置將會成為令人振奮的未來展望，但2016年給了我們一些警示，我們是否能適當保護全部鏈接因特網的冰箱、數字錄像機和安全監控攝影機的安全性。由于上述設備大部份僅由顧客插電即啟用，因此制造商必須負責確保這些產品出廠時便已具備足夠的安全。創新維(Axis)認為，2017年會是所有制造商都將安全計劃視為優先的一年。我們將持續強化現有的系列產品，并讓客戶更容易維護網絡和設備的安全。