人工智能技術能夠克服人類注意力缺陷
人類的大腦總是在注意力分散和注意力集中之間自然地交替，無法24小時保持注意力高度集中，準確高效地監控所有場景；在視頻監視中，分心將會導致各種可怕的后果。那么，如果我們有一個不會受到注意力疲勞干擾的人工智能監視系統，并通過與人類合作來減少錯誤，情況會如何呢？
雖然視頻監控技術早已有之，并允許人們在需要的時候回放歷史錄像記錄，但它從來沒有告訴過人類監控操作員：“嘿，這段視頻看起來不太對勁！”人工回放查看監控錄像往往是一件效率十分低下的事情，需要耗費大量的人力物力。而人工智能視頻監視系統則能讓用戶從繁重的觀看監控勞動中解脫出來，輕松自如地進行高效準確的決策。
去年，美國機器視覺開發公司Movidius和美國安全硬件制造商Hikvision宣布了他們的合作意向，并合作生產了一款配備了深度神經網絡的人工智能視頻監控攝像頭，該監控系統將會在攝像頭檢測到特定事件發生時向人類發出通知，并提供一系列實時警報。
人工智能技術具有強大的圖像識別能力
舉個例子，在違法事件發生后，為了查明犯罪嫌疑人是誰，人們經常需要對視頻內容進行艱難的審查。更為不幸的是，只有當警方在屏幕上辨認出犯罪嫌疑人的面部特征時，才能進一步確認他的身份。而高級人工智能軟件則能改變這一現狀。
華盛頓大學正在進行的一個人工智能項目。它接受了一個擁有近672000個出鏡人、近500萬張圖片的龐大數據集訓練。在前期測試中，這個系統在100萬張面部圖像的數據集中能夠匹配同一個人的兩張照片，其準確率為75%。
同樣的，在紡織行業玻纖檢測中，西安獲德通過自主研發也將人工智能的圖像識別功能成功應用在管紗、方格布、電子布、素色布上，瑕疵檢出率高達95%及以上。顯然，圖像識別技術有很多潛在的價值，它可以與視頻監控系統結合在一起幫助工作人員快速、準確識別目標及瑕疵。
人工智能技術能實時檢測并作出決策
人工智能監控系統能不僅能為決策者提供數據分析、建立疵點數據庫，并且能夠及時發現、定位目標，幫助企業提升產業自動化水平及產品質量管控、等級評定。
例如：在紡織品檢測中，通過人工智能監控系統，在線實時、連續不間斷的圖像檢測，及時發現各種疵點，對嚴重的疵點，停機告警并由人工處理。對可忍受的疵點做統計和記錄，以作為等級評定的原始數據，這樣可最大程度的減少疵點對最終織物的影響，甚至可以做到織出的布就是合格品，不用再驗布、修布，直接出廠，減少流程，降低成本。機器視覺技術在許多行業領域發揮的巨大作用有目共睹，人工智能在安全及工業檢測領域的作用同樣非常值得期待。