AI 视频分析通过自动化威胁检测、提高监控准确性以及实现主动响应来增强各行业的安全性。它使用计算机视觉算法来分析实时或录制的视频流，识别偏离正常操作的模式、对象或行为。例如，在制造工厂中，AI 可以通过实时识别面部、制服或访问徽章来检测未经授权的人员进入限制区域。与依赖人工监控的传统安全摄像头不同，AI 系统减少了人为错误，并提供 24/7 全天候监控和即时警报。
一个关键优势是能够高效地处理大量视频数据。诸如对象检测（例如，YOLO 或 CNN）之类的算法可以跨多个摄像机提要对车辆、工具或个人等项目进行分类和跟踪。在物流仓库中，这有助于识别可疑活动，例如无人看管的包裹或意外的徘徊。此外，异常检测模型通过将动作与预定义的规则或历史数据进行比较，来标记异常行为，例如有人绕过检查站。例如，炼油厂可以使用运动分析来在工人未经安全装备进入高风险区域时触发警报，从而加快干预速度。
与现有系统的集成放大了其影响。AI 视频分析可以连接到访问控制系统以在违规期间自动锁定门，或者与 IoT 传感器链接以交叉验证警报（例如，通过视觉火焰识别来验证烟雾检测）。边缘计算允许在本地设备上进行处理，从而降低延迟和带宽成本。开发人员可以为特定场景定制模型，例如训练分类器以识别发电厂中独特的机械篡改行为。但是，挑战包括确保数据隐私（例如，模糊公共区域的面部）以及在不同的光照或摄像机角度下保持模型准确性。通过将实时分析与可扩展的基础设施相结合，AI 视频分析提供了一个强大的安全层，可根据工业需求量身定制。