合作推进智慧城市的安全系统

如今，全球55%的人口居住在城市地区。根据联合国的估计，到2050年，这一数字预计将增加到68%。随着城市地区人口密度的提高，执法人员维护法律和秩序的能力对公共安全变得越来越重要。这是一个挑战，必须不断进行审查，并在需要的地方解决问题。

这样的领域之一是对物理威胁的检测、识别和拦截，传统上包括武器、火药。但是，在过去的六个月中，这已演变为检测和识别新的、看不见的微生物威胁，例如新冠病毒。

物理安全的新方法

自2019年12月开始有关疫情的报道以来，该病毒已传播到188个以上的国家，导致了790，000多人死亡。当这是在不断增加的恐吓威胁的无情背景下发生的时候，就需要采用一种当今人身安全的新方法来创建更安全的公共和私人空间。

在全球范围内，紧张局势正在加剧。一场国际卫生危机、政治动荡和不稳定的经济环境正在为一场完美的风暴来创造极端行为的潜力。现在，政府比以往任何时候都必须与医疗保健、安全服务和技术提供商进行协调，以汇集部署创新的检测平台来应对这些日益严重的威胁所需的专业知识。特别是在智慧城市中，技术将在应对物理和生物/病毒威胁以确保其公民安全方面发挥至关重要的作用。

合作推进智慧城市的安全系统

迄今为止，我们发现全球智慧城市计划的数量有所增加；开始采用创新技术来管理和改善生活的城市。根据国际数据公司(IDC)新的《全球智慧城市支出指南》，仅在今年，全球在智慧城市计划上的支出就已达到近1240亿美元，比2019年增长了18.9%。但是，城市人口的增长正在影响整体基础设施和资源，许多城镇都在努力与时俱进。根据德勤(Deloitte)的研究，只有16%的城市可以自筹所需的基础设施项目。因此，城市正在寻求私人合作伙伴和政府的支持，以推进其智慧城市议程。

公私合作是在智慧城市中开发有效安全系统的生命线。决策者必须与安全专家和操作员进行协调与协作，以全面了解如何实施和集成创新的、敏捷的、数据驱动的安全系统。他们需要共同努力，制定明确的战略，以应对这些不断增长的威胁，同时改善公共安全。

使用智能技术实现公共安全

识别物理威胁和无形威胁以满足城市居民需求的挑战将要求采取主动、适应性强和动态的安全响应。当我们展望公共安全的未来时，很明显，由人工智能(AI)驱动的新技术可以显着提高当今物理安全空间的效率。对于智慧城市，已经开始使用创新的AI和机器学习技术来帮助优化安全解决方案。

计算机视觉技术就是这样一种解决方案，它将AI和机器学习整合到现有的视频监控安全(VMS)系统中。这种计算机视觉技术可以检测可见的武器，例如枪支，有助于在攻击发生之前识别潜在威胁。识别出危险物品后，由AI驱动的安全系统可以立即实时向现场安全警报事件或潜在攻击的位置和性质。这允许安全人员和急救人员进行干预，可能在抽出或使用攻击物品之前进行。

AI驱动的软件还显示出了巨大的潜力，可以识别那些显示病毒性或传染性疾病症状的人，而无需与目标人员进行身体接触。通过将AI支持的视频分析软件与通用的“现成的”红外热像仪配合使用，这一新的安全解决方案可以成为远程视频健康安全筛查工具，用于识别体温升高、口罩和遵守社交距离监测。

现在，借助与当前VMS系统集成的实时AI软件的强大功能，可以识别攻击者所持有的威胁对象(无论是否可见)，以立即做出安全响应。可以以不干扰其他人较大的日常工作的有效、简单的方式来完成此工作，就像其他较大或更公开的安全解决方案一样。包括排队进行物理温度检查或通过金属或毫米波检测器。

由于这种新的常态，尽管个人和社区愿意接受一些不便，但必须维护隐私和公民自由，直到发现潜在威胁为止。

后疫情时代智慧城市的未来

在这个物理和微生物威胁不断发展的世界中，我们展望公共安全的未来。只有采用一种新的威胁检测方法，才能缓解如此广泛的主动攻击者攻击。当今的社区正在将其纳入其智能、互联且安全的城市模型中。借助AI驱动的技术可优化城市运营和公共服务的效率和安全性，其公民不仅将保持联系，而且还将保持安全。

各国政府必须与安全服务机构以及技术提供商进行协调，以汇集为公共利益实施和集成这些创新技术所需的专业知识。他们需要合作，以确保智慧城市项目包括解决物理安全技术的解决方案，以解决盗窃、公民骚扰、恐吓活动和传染病。反过来，这将使这些城市不仅更智能，而且更安全。