AlanLipton原先是CarnegieMellon大学机器人技术学院的研究员，现在是美国私人和政府投资的IVS公司的CTO，他注意到在大多数情况下，安全人员一般都会知道哪些行为与可疑的活动有关。Lipton说：“关键是让自动系统能够判断出哪些行为是可疑的。

幸运的是，大量潜在的安全威胁所对应的行为都很容易让计算机系统识别出来。”

他说，例如在火车站的站台闲逛本身并不可疑，但如果这些人一段时间之后还不上车，那么就可疑了。类似的，有人站在站台边非常正常，但是只要有人离开站台进入轨道，那就非常可疑了。另外，如果有人在站台或列车上遗留下一个包裹，也同样非常可疑。

为此，安全人员可以设计一个虚拟的网络用于监测边界，例如有人爬过围墙或者非法穿过边界。智能视频监控系统还可以设置警报，例如用于在某人闲逛超过30分钟的时候提醒安全人员。

不过，Lipton也提醒说：“尽管这些规律很有效，但总有一些提前预计不到的可疑行为，对于这些行为，还没有一定的规律。”

智能视频监控技术将改进这一缺陷，从而执行自动非常规行为的侦测，其主要思路是摄像头一年365天、一周7天、一天24小时关注同一个现场，这样该系统就能判断出什么情况属于正常范围。

Lipton说：“这是一项非常尖端的技术，它利用了人工智能化，因此它能实现自我学习。”该公司计划在接下来的六到十二个月内引入该技术。

另一个广为人知的技术是毫米扫描仪。该设备利用X射线，来显示每个路过的人是否隐藏了任何金属物。显然其缺点是缺乏隐私，另外，价格是另一个问题，这样的扫描仪每台的价值为360万美元。

与此同时，面部识别被认为是一种还不适合用于公共交通监控系统的技术；声感监测是一项较新的技术，通过检测特定的声音，例如枪击等，这项技术的运用也还并不顺利，因为它产生的误报警过多。

不需要额外的普通摄像头

增加更多的摄像头对提高交通系统的安全性并不一定有帮助。因为摄像头的增多，也意味着需要更多的人来监测巨大数目的视频——这些并不是人们想要的。

Sandia国家实验室（一个美国国家安全研究中心）的研究表明，即使是专业的安全人员在监视单一视频超过20分钟后也会容易忽略和丢漏掉重要的信息。但尽管如此，很多监控工作还是安排每人每隔8个小时轮流监视6到20个摄像头。

DennisLi赞同部署数目少，但质量好的摄像头。他说：“增加摄像头的数目，就必须有更多的监控点，但是对于操作者来说能够监视的点就只有这么多，如果摄像头增加了10倍，是否要多雇佣一名操作者？或者使用自动系统在事件发生时来通知操作者？”

Lipton也表示道：“目前视频监控一般起到“亡羊补牢”的作用，利用一些特定的事件来引导视频搜索是可行的。即便如此，使用视频来分析发生的事件仍然十分有用。”

在伦敦爆炸案后，需要搜索12万小时的视频。Lipton说：“作为一种实时预防性的工具，人员监视的视频在实际上毫无用途”。与智能视频监控系统相比，该系统一般能实现90%的侦测，相比之下，使用人员同时监视20个摄像头的监测方法效率很低。

CradleTechnologies公司的总裁兼CEOArthurChang说，这并不意味着智能系统要取代系统中人员监视的部分。