در سال 2013 شرکت IHS اعلام کرد که سیستم نظارت تصویری با کیفیت HD روزانه 413 پتابایت داده تولید می‌کند. تا سال 2015 این رقم به 566 پتابایت معادل 11.3 میلیون دیسک بلو ری (Blu-ray) دولایه افزایش یافت. امروزه تعداد تصاویر ویدیویی بیشتری با کیفیت‌های بالاتر UHD ضبط می‌شوند و دوربین‌های HD دارای سیستم‌های هوشمندی هستند که آنها را قادر به تحلیل دقیق جزییات داده‌ها می‌کند. شیوه‌های آنالیز هوشمند تصویری و صوتی که با نام «یادگیری عمیق» شناخته می‌شوند به منظور شناسایی و اعلام اخطار فعالیت‌های غیر عادی به کاربران سیستم برای تحلیل پیش گویانه(سریع) به کار می‌روند. موارد ذیل شامل تعدادی از فناوری‌های تحلیل داده‌های ویدیویی ضبط شده هستند که طراحی و کاربرد شیوه‌های پیشرفته نظارت تصویری را نیز تحت تاثیر قرار داده‌اند.
قابلیت تشخیص دستکاری
در برنامه‌های تلویزیونی و فیلم‌ها که درباره فعالیت‌های مجرمانه هستند. این صحنه بسیار متداول است که یک سارق به منظور مخفی ماندن از دوربین نظارت تصویری اقدام به اسپری کردن رنگ بر روی لنز آن می‌کند. درحقیقت، دوربین‌های هوشمند می‌توانند مخدوش و یا پوشانیده شدن لنز یا تغییر فوکوس که منجر به کاهش دید می‌شود را شناسایی کنند. کوچکترین تغییرات در موقعیت دوربین که در اثر باد و یا لرزش ایجاد می‌شوند به وسیله فناوری تشخیص دستکاری قابل شناسایی است و از طریق اعلام هشدار این موضوع را به کاربر اطلاع می‌دهد. دوربین‌ها می‌توانند برای حالات مختلف از جمله تعریف حداقل زمان شناسایی قبل از اعلام هشدار برنامه‌ریزی شوند.
تشخیص چهره
فناوری تشخیص چهره، تصاویر ویدیویی چهره‌ی افراد را با تصاویر قبلاً ضبط شده در بانک داده و یا با تصاویر افراد شناسایی شده قبلی یا تحت تعقیب مقایسه می‌کند؛ ویژگی‌های کلیدی صورت افراد را تطبیق داده و در نهایت چهره افراد را شناسایی و ردیابی می‌نماید. این شیوه نیازمند دسترسی به حجم انبوهی از داده‌های ویدیویی با جزییات بسیار زیاد از مناطق مورد نظر کاربر است. جمع‌آوری داده‌های ویدیویی از طریق انتخاب و پیکربندی مناطق دلخواه برای شناسایی، حذف مناطق غیرضروری و تعیین حساسیت صورت می‌گیرد. هنگامی که تصاویر ویدیویی از طریق دوربین‌های با کیفیت بالا ضبط شد، یکی از سه روش ذیل را می‌توان برای شناسایی چهره به کار برد. روش تطبیق الگو، براساس اطلاعات چهره‌ی افراد، الگوسازی نموده و شباهت‌ها را در سیستم ثبت می‌کند. سپس میزان شباهت میان چهره‌ی افراد را در تصویر ویدئویی و الگوها محاسبه می‌کند. در روش نوع ویژگی آن از دسته اجزای صورت که تصویر آنها در اثر چرخش، تغییر اندازه تصویر و تغییرات نور دستخوش کمترین تغییر می‌گردند، آنالیز خواهند شد.در این روش، اطلاعات چشم‌ها، بینی و دهان افراد را با یکدیگر ترکیب می‌کند تا چهره‌ی یک فرد را تشخیص دهد. این روش تقویت شده الگوهای اولیه‌ی چهره‌ی افراد را برای تشخیص چهره یک فرد استفاده می‌کند و این الگوها را با بانک داده‌های چهره‌ها مقایسه می‌نماید. دقت فناوری های تشخیص چهره به دلیل توانایی دوربین‌های پیشرفته امروزی که حتی در شرایط نامساعد می‌توانند تصاویر را باکیفیت بالا ضبط کنند در حال افزایش است.
تحلیل هوشمند تصاویر ویدیویی
کاربران تجهیزات حفاظتی مسئول نظارت بر تصاویر ویدیویی بیش از 20 دوربین هستند. نظارت بر تمام این دوربین‌ها و نمایشگرها به طور همزمان بی فایده است و کاربر را از تمرکز بر انجام وظایف اصلی خود در مقام نظارت باز می‌دارد. در نهایت می‌تواند منجر به افزایش احتمال خطا در عدم بروز عکس‌العمل مناسب در شرایط بروز حادثه به دلیل خستگی چشم شود. یک مزیت اصلی تحلیل ویدئویی آن است که از طریق شناسایی حرکات غیرمنتظره و یا رفتار غیر عادی که می‌تواند تبدیل به یک تهدید شود، میزان خستگی در کاربر را کاهش می‌دهد. شیوه‌های نوین تحلیل تصاویر ویدیویی شامل شناسایی عبور از خط مجازی، شناسایی ورود/خروج، شناسایی نفوذ از بیرون، تشخیص کم و افزوده شدن اشیا و شناسایی پرسه‌زنی افراد می‌باشند. از سیستم تحلیل هوشمند تصاویر ویدئویی می‌توان در حین ضبط تصاویر و عملیات جست و جو نیز استفاده کرد و تصاویر ضبط شده قبلی براساس نوع حادثه طبقه‌بندی و به فراداده متصل می‌شود. هر کاربری می‌تواند تصاویر ویدئویی مربوط به وقایع مختلف را بر اساس نوع حوادث، جست و جو نماید.
تشخیص صدا
در فناوری تشخیص صدا، سطوح صدای فراتر از تراز تعریف شده توسط کاربر شناسایی می‌شوند. سطوح صدا در شرایط غیر عادی بالاتر تراز نرمال هستند، این صداهای بالاتر از تراز تعریف شده به عنوان وضعیت غیر معمول شناخته می‌شود که نیازمند بررسی‌های مجدد می‌باشد. ازطریق فناوری شناسایی صدا، سنسورهای صوتی دوربین می‌توانند سطوح صدای غیر معمول را دریابند و به طور خودکار کاربر را از طریق اعلام هشدار به منظور اتخاذ تصمیم مناسب آگاه سازند. شناسایی صوتی را می‌توان براساس منبع صدا دسته‌بندی کرد. برای مثال، شلیک گلوله ممکن است از طریق یک دوربین واقع در یک خیابان شناسایی شود. در اینجا دوربین دارای دیتابیسی از صداهای مختلف است که شامل فریاد و جیغ، شلیک‌های گلوله، انفجارها و خرد شدن شیشه می‌باشد. این فناوری زمانی اهمیت بیشتری پیدا می‌کند که منبع تولید صدا خارج از زاویه دید دوربین باشد و می‌تواند نظارت بر مناطق تحت شناسایی را افزایش دهد. دوربین با استفاده از یک میکروفون داخلی یا خارجی صدای به‌خصوصی را شناسایی و بر اساس دیتابیس خود، آن را دسته بندی می‌کند. شبیه‌ترین منبع صدا باتوجه به صدای مورد نظر، شناسایی شده و حادثه مربوط به آن نیز مشخص می‌شود. این موارد تنها تعدادی از فناوری‌های موجود در امر یاری رساندن به کاربران تجهیزات حفاظتی برای تعیین شرایط یک حادثه هستند که روز به روز تعداد آنها افزایش می‌یابد. یکی از دلایل پیشرفت سریع فناوری یادگیری عمیق، بالا رفتن توان پردازش دوربین‌ها و توسعه و ساخت GPUهای جدید است که آنالیز هوشمند تصویری و صوتی را یک گام به جلوتر می‌برد. تولیدکنندگان در حال تولید دوربین‌ها و تجهیزات ذخیره‌سازی هستند که کاری فراتر از تهیه‌ی داده‌های آنالیز شده انجام دهند و به مصرف‌کنندگان هوش تجاری فراتر از کاربری‌های نظارتی و حفاظتی قدیمی ارائه نمایند. با افزایش روز افزون توانایی پردازنده‌ها در پردازش داده، سیستم‌های نظارت تصویری قادر خواهند بود به طور خودکار اقدام به کشف و ثبت دامنه‌ی وسیعی از فعالیت‌ها در حوزه‌های دیگر کنند. با ظهور الگوریتم‌های یادگیری عمیق در کنار توسعه و ساخت CPU و GPU با توان پردازش و محاسباتی بالا، می‌توان انتظار داشت که در آینده، نسل بعدی شیوه‌های حفاظت فیزیکی کاملاً دگرگون خواهند شد. یکی از پیشگامان در تولید تجهیزات تصویری اخیراً اعلام کرده که قصد دارد با NVIDIA بر روی یک پلتفرم تحلیل تصاویری ویدئویی مشارکت کند. این پلتفرم قادر به تحلیل سریع و دقیق تصاویر ویدئویی خواهد بود. به‌علاوه، پلتفرم جدید با دیگر سیستم‌های نظارت تصویری شامل نظارت تصویری شهری، ترافیک و مغازه‌ها یکپارچه خواهد شد. این فرآیند در نهایت منجر به یکپارچه شدن قابلیت‌های پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی خواهد شد که بیش از پیش ایمنی و حفاظت را افزایش داده و منبعی قدرتمند و جدید از هوش تجاری را در اختیار ما قرار می‌دهد.
