現現在，監控器常常是警員偵察時的主要根據和憑證，為抓捕嫌疑人供給了無力的贊助。安保攝像頭一旦捕獲到有人偷偷摸摸地在車站放置可疑包裹的畫面，監控室的治理人員須要在嫌疑人反響之前立時采用行為，趕忙與空中的執勤人員獲得接洽，確保能在嫌疑人分開探頭監控規模之前，鎖定嫌疑人行跡，從而對其停止抓捕。

　　今朝來講，這項辦法費時辛苦，不太有用。而在將來，機械人將會很好地駕御這項任務。

　　試想一下，假如監控攝像頭是一臺裝備臉部辨認技巧的輪式機械人，一旦它控制到嫌疑人的行跡，就會立刻將此項信息同享至鄰近其他的機械人探頭，那末一切監控法式主動開啟，將犯法嫌疑人鎖定，停止及時監控，進而睜開抓捕行為。

　　一些來自康奈爾年夜學的研討人員比來正在研發一款收集調和掌握體系，該體系聯合了攝像頭機械人，無人機和智能相機的一切功效，可以做到即時交流信息，跟蹤空中指定挪動目的，或是切換監控視角，鎖定嫌犯。乃至它能依據罪人可疑的運動軌跡，揣摸出罪人終究目標地。

　　這項研討取得來自美國水師研討辦公室170萬美元的贊助。在充分的資金支撐下，研討人員對配有主動相機的輪式機械人停止編程實驗，增加平移，傾斜和變焦的功效。

　　康奈爾年夜學智能掌握體系試驗室主任Silvia Ferrari是此次研討的重要擔任人。

　　Ferrari表現：“我們正試圖教機械人有針對性地選擇監控對象，好比人、汽車，或是植物，并向它們說明所看到的一切事物，一些行將產生的事和捕快下一步預備采用的辦法等等。”

　　將來某一天，軟件賡續優化，說不定可以同一治理及調和數以百計的監督機械人，不外依據今朝康奈爾年夜學研討團隊停止的試驗注解，該體系最多只能同時掌握12個攝像頭。

　　在一個監督規模遼闊的區域，能夠會存在很多的盲點，是以，機械人挪動收集的存在，能夠會有很年夜的贊助。由于有的時刻一個機械人，乃至是一排攝像頭同時運作也沒法包管能捕獲到一切。

　　Ferrari表現，研討團隊愿望能讓監督機械人盡量做到自力自立。對此，研討人員正為其監督機械人停止針對性編程，經由過程聚集一切可用的視頻數據片斷從而揣摸出一個特定的場景，當機械人發覺到懂得規模內的破綻時，它就會主動銜接到收集，以此取得更多的數據信息。

　　平日情形下，監督體系是將數據發送給一個任務人員，然后經由過程任務人員的計謀決議計劃，或是指令輸出，從而決議監督體系下一步所需搜集的信息和信息的取得方法。

　　“我們的目的是完成收集的自立化，所以這些機械人的本能機能現實上擔任懂得感知這一起。監控機械人將經由過程盤算機說話停止交換，不外我們會將之轉化成人類所可以或許懂得的說話。” Ferrari說道。

　　康奈爾年夜學的團隊將經由過程指令輸出來停止運作的傳統機械人改革成有客觀感知的智能機械人，該團隊正在發明一種新的掌握和導航體系，使得機械人能自立剖析數據，和搜集一切所需信息。

　　這意味著機械人不再只會回避妨礙物，或是做兩點一線的無聊任務，它們可以在無外界工資信息輸出和掌握的前提下，自力完成信息搜集和目的鎖定等一系列義務。

　　不外，這類巡回監督機械人今朝仍處于研發階段，在該產物被普遍投入應用之前，還有很長的一段路要走。