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　　疫情給許多行業帶來了經濟困難，酒店行業在榜單上排名靠前。由于旅游突然中斷，酒店受到重創，酒店房間基本上無人居住。值得慶幸的是，旅游業正在復蘇。 根據Statista 最近的一份報告，酒店行業預計將以10.8%的年增長率(2022-2026年CAGR)增長，到2026年，預計市場規模將接近1180億美元。

　　從大流行中吸取的教訓使許多人要求改善他們住宿的安全以及健康和安全條件。這激勵酒店擴大設施，投資于安全解決方案和相關服務，以在疫情后恢復時保持競爭力。
　　
　　例如，精心設計和戰略實施的視頻系統被證明是酒店非常有效的管理工具。它們為酒店經營者及其現場管理團隊提供了所需的視頻情報，以提供更好的服務。 由于增強的視頻監控提供了對其運營各個方面的擴展可見性和控制，因此整體安全性、損失預防和風險管理本質上變得更加高效。
　　
　　今天的攝像機性能已經通過傳統的分析功能得到了增強，包括主動篡改警報、運動檢測、自動跟蹤等。  此外，由于深度學習算法的發展，人工智能(AI)驅動的分析已經變得更加準確、有用和經濟。人工智能視頻分析已經證明了其在多種情況下的價值，能夠更快地檢測、驗證和響應。在酒店環境中，它們使安保人員和一般運營團隊能夠更快、更有效地應對事件，并符合從疏散到封鎖的標準操作程序。
　　
　　酒店與遠程監控
　　
　　深度學習分析被證明特別有利于酒店的一個領域是其遠程監控和虛擬守衛功能。人工智能支持的遠程監控服務，包括業務運營監控，通過利用人工智能和深度學習算法來執行以前勞動密集型和昂貴的現場監控任務，擴展了視頻監控的能力，并帶來了極高的準確率。
　　
　　新的視頻功能為客戶提供了更實惠的企業級監控。人工智能輔助警報和通知的越線，游蕩和物體檢測，減輕了酒店安全團隊的壓力，同時也為各種大小的用戶提供全天候監控。這種類型的虛擬保安為酒店節省了現場雇傭保安的費用。
　　
　　因為他們是人類，警衛可能會分心，錯過他們視野范圍之外的東西，并且一次只能出現在一個地方 。另一方面，人工智能驅動的深度學習分析可以發現各種可疑行為，無論是人或車的徘徊，一個不尋常的物體或可疑的包裹，即使是行李堵塞了消防出口。可以設置虛擬線路，當其中一條線路越過時發出警報，還可以根據位置、風險、運營需求等進行定制，以滿足個別酒店的特定需求。
　　
　　這些由人工智能驅動的深度學習分析，無論使用多少攝像機——8個還是80個——都可以發揮關鍵作用。從停車場到樓梯間、走廊、泳池區域、餐廳、大堂等，有很多智能的眼睛在監視著酒店的整體運營。當警報被觸發時，人為因素就會以快速和有根據的響應的形式發揮作用。通過將警報檢測和響應外包給我們的監控獲取響應中心，酒店正在使用這些深度學習分析技術進行遠程守衛和監控，它們發現，它們可以比現場的物理守衛更高效地完成工作。
　　
　　這些系統不僅僅局限于大型酒店。先進的遠程視頻監控對中小型酒店越來越有吸引力，這要歸功于AI分析技術的發展，這些技術正在改變酒店提供的服務質量，以保持競爭力。這些視頻解決方案正在幫助酒店降低風險，簡化運營，并盡可能創造最佳的客戶體驗，經濟實惠，無縫。