Dirbtinio intelekto (DI) integravimas į vaizdo stebėjimo technologijas žymi reikšmingą pažangą saugumo ir stebėjimo sistemose. Šis sujungimas leidžia realiu laiku analizuoti vaizdo įrašus, žymiai pagerindamas efektyvumą ir tikslumą nustatant galimus grėsmių šaltinius, palyginti su tradiciniais metodais. Pasinaudodamas DI, stebėjimo sistemos vystosi nuo pasyvių įrašymo priemonių į aktyvius interpretatorius ir reagavimo sistemų jų aplinkoje. Svarbi DI savybė vaizdo stebėjime yra veido atpažinimo technologija, leidžianti realiu laiku identifikuoti ir patvirtinti asmenis analizuojant veido bruožus. Tai ypač naudinga gerinant saugumą viešose vietose ir padedant teisėsaugai stebėti asmenis, kurių paieška yra būtina. DI pagrindu veikiantis veido atpažinimas padeda užkirsti kelią neleistinam patekimui, nustatyti įtartiną elgesį ir palaikyti tyrimus su patikimais įrodymais. Kita svarbi DI inovacija yra anomalijų nustatymas, kuris identifikuoja elgseną ar įvykius, nutolusius nuo įprastų modelių, pavyzdžiui, netikėtus judesius, lošimąsi ribotose vietose ar neplanuotus susibūrimus, galinčius būti grėsmės signalais. Ši funkcija sumažina žmogaus operatoriaus darbo krūvį, automatiškai pažymėdama įvykius dėmesio reikalaujantiems atvejams, taip didindama bendrą budrumą. Šių DI galimybių derinys suteikia saugumo personalui vertingų įžvalgų, leidžiančių greičiau ir tiksliau priimti sprendimus. Laiku ir tiksliai įspėjant apie įvykius, pagerinami reagavimo laikai, mažinama rizika, vengiamas incidentų eskalavimas ir didinamas saugumas komercinėse, viešosiose ir kritinės infrastruktūros srityse. Be operatyvinio efektyvumo didinimo, DI integracija siūlo ir plėtros galimybių pranašumus. Tradicinė stebėsena labai priklauso nuo žmogaus stebėtojų dėmesio, kuris yra ribotas ir linkęs į klaidas.

DI algoritmai gali nuolat apdoroti didelį vaizdo duomenų kiekį be nuovargio, taip padidindami patikimumą – ypač įmonėms, stebintiems kelis objektus ar didelius teritorijas. Tačiau DI naudojimas vaizdo stebėjime taip pat kelia svarbių privatumo ir etikos klausimų. Tokios funkcijos kaip veido atpažinimas ir elgesio analizė turi būti subalansuotos tarp saugumo privalumų ir asmens privatumo teisių bei duomenų apsaugos įstatymų. Atsakingas diegimas reikalauja skaidrių politikų, tvirtos duomenų apsaugos ir galimai priežiūros institucijų, kurios užtikrintų atitiktį ir išlaikytų visuomenės pasitikėjimą. Apskritai, DI integracija į vaizdo stebėjimą žymi esminį posūkį saugumo technologijose. Ji stiprina proaktyvų grėsmių nustatymą ir reagavimą, kuria saugesnius aplinkos sektorius. Ateityje stebėjimo sistemos gali įtraukti pažangesnius analizės metodus, tokius kaip prognozinis modeliavimo ir kontekstinė supratimo technologijos, dar labiau didinančios veiksmingumą, tačiau tuo pačiu keliant ir etinius iššūkius. Organizacijoms, svarstančioms DI pagrįstą stebėseną, patartina įvertinti savo saugumo poreikius, techninius išteklius ir teisines pareigas. Bendradarbiavimas tarp technologijų tiekėjų, saugumo ekspertų ir politikų yra būtinas siekiant maksimaliai išnaudoti DI privalumus ir tuo pačiu spręsti iššūkius. Subalansuotas požiūris užtikrins, kad DI pagrįsta stebėsena teigiamai prisidės prie viešojo saugumo, nepažeisdama pagrindinių teisių.