This research endeavors to harness the potential of existing Closed-Circuit Television (CCTV) networks for a comprehensive approach to crowd management, crime prevention, and workplace monitoring through the integration of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) technologies. The primary objective is to develop and implement advanced algorithms capable of real-time analysis of video feeds, enabling the identification and assessment of crowd dynamics, early detection of potential criminal activities, and continuous monitoring of workplace environments. By leveraging AI/ML, the project aims to optimize surveillance capabilities, thereby enhancing public safety measures and improving organizational productivity. This initiative underscores the transformative impact that intelligent video analytics can have on existing infrastructure, mitigating the need for extensive system overhauls while significantly advancing security and operational efficiency.


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  • Photo Editing (iOS): edit a photo or video in Apple's Photos app with extensions from a third-party apps
  • Finder Sync (OS X): remote file storage in the Finder with support for Finder content annotation
  • Storage Provider (iOS): an interface between files inside an app and other apps on a user's device
  • Custom Keyboard (iOS): system-wide alternative keyboards

Source: iOS 8 Extensions: Apple’s Plan for a Powerful App Ecosystem
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