Новости систем безопасности

Преимущества ИИ видеонаблюдения и проблемы его внедрения в организациях

Преимущества ИИ видеонаблюдения и проблемы его внедрения в организациях

Бурный рост искусственного интеллекта, используемого для улучшения бизнес-процессов, продвижения инновационных продуктов и дальнейшей автоматизации, сегодня коснулся практически каждой отрасли. Сектор безопасности, известный своей зрелостью и сложностью, не избежал приливной волны ИИ. На самом деле, в секторе безопасности и, в частности, в сегменте видеонаблюдения появилось как аппаратное, так и программное обеспечение на базе искусственного интеллекта. Распространение IP камер видеонаблюдения, облачных вычислений и интеллектуальных датчиков открыло дорогу новым продуктам и решениям искусственного интеллекта для масштабного функционирования.

Видеоаналитика на базе искусственного интеллекта

Одним из применений искусственного интеллекта в секторе видеонаблюдения считается использование программного обеспечения с видеоаналитикой для анализа видеопотоков, с целью извлечения конкретных объектов, поведения или ситуаций.

Например, ПО для видеонаблюдения с видеоаналитикой может использоваться для мониторинга пересечения периметра для пограничного контроля, обнаружения лихорадки или масок в общественных местах или использоваться для фильтрации сигнализации, вызванной неопасными событиями, по сравнению с реальными вторжениями. Это приложение искусственного интеллекта опирается на конкретную ветвь, машинное обучение, которое использует сложную серию моделей искусственного интеллекта для анализа содержимого видеопотока, автономно идентифицируя и классифицируя видео в соответствии с предопределенными правилами.

Действенное использование интеллектуальной видеоаналитики предоставляет многообещающие преимущества: скачок в анализе видеопотока с 10% до 100%, снижение эксплуатационных расходов, повышение безопасности, снижение риска и прочее. Использование интеллектуальной видеоаналитики для камер видеонаблюдения кажется легким, однако предусмотрено несколько факторов, которые мешают организациям внедрить эту технологию.

Внедрение искусственного интеллекта в комплекты видеонаблюдения

Индустрия безопасности считается капиталоемкой, сложной по своей ИТ-структуре и разнообразной в зависимости от ситуации с бизнес-потребностями. Таким образом, создается впечатление, что для результативной интеграции ИИ в систему безопасности требуются большие усилия, время и затраты. Однако эти ограничения усилий можно опровергнуть благодаря гибкости решений видеоаналитики.

Три области, которые удерживают организации безопасности от внедрения ИИ:

Капитал. Операция видеонаблюдения включает сеть IP камер, которые снимают видео с различным качеством. Видеоаналитика часто работает на интеллектуальных видеокамерах, которые имеют соответствующее качество видеоизображения для анализа контента. Затраты, связанные с капитальным ремонтом устаревших решений видеонаблюдения, преобразованием видео во впечатляющее качество или ожиданием, пока текущая сеть камер будет готова к замене для интеграции ИИ — считаются дорогостоящими, трудоемкими и часто неосуществимыми. Однако не все решения видеоаналитики на основе искусственного интеллекта необходимо развертывать параллельно с интеллектуальными видеокамерами. Вместо этого видеоаналитика может быть развернута как непосредственно на камере, так и с поддержкой интеграции на основе сервера и масштабированием до существующей сети камер. Видеоаналитика ИИ также может анализировать ряд видео от низкого до высокого разрешения во всевозможных форматах: тепловых, инфракрасных, видимых.

Сложная ИТ-структура. Единый центральный командный центр или внутренняя сеть безопасности работают в среде нескольких производителей. Это означает, что камеры, ПО для видеонаблюдения и технологические партнеры могут быть предоставлены несколькими производителями, что усложняет успешные рабочие процессы и интеграцию ИТ. Кража или нарушение периметра может произойти за считанные минуты, поэтому для работы на повышенной скорости требуется передача информации между охранными датчиками и камерами. Чтобы преодолеть эту сложность, интеграция решений в среде с несколькими производителями обеспечивается за счет соблюдения отраслевых стандартов, установленных некоммерческими организациями. Это дает легко интегрировать сторонние решения, такие как видеоаналитика, в весомую часть программных и аппаратных технологий.

Разнообразие потребностей в безопасности. Цель операции видеонаблюдения может сильно различаться от одной организации к другой. Розничные предприятия уделяют первоочередное внимание обнаружению краж, в то время как городские власти могут быть обеспокоены обнаружением оружия или подсчетом людей. Способность ИИ функционировать с повышенной производительностью, в то же время адаптируясь к потребностям безопасности нескольких организаций, требует соответствующей подготовки алгоритмов. Обеспечение повышенной производительности в различных условиях безопасности считается весомой частью работы модели машинного обучения видеоаналитики. ИИ можно обучить адаптироваться к различным средам, и он использует прогрессивное обучение для повышения производительности с течением времени. Совместные усилия экспертов по безопасности, специалистов по обработке данных и бизнес-стратегов обеспечат повышенную производительность и надлежащее применение ИИ в соответствии с конкретными потребностями каждой организации.

Развитие инноваций в сегменте видеонаблюдения

Хотя для некоторых организаций затраты и время, связанные с успешной интеграцией интеллектуального видеонаблюдения в их сеть, могут показаться пугающими, существуют способы адаптировать новые технологии к текущим операциям с минимальными усилиями. Появление интеллектуальных камер видеонаблюдения и продуктов Интернета вещей только ускорит внедрение искусственного интеллекта. Если организация хочет улучшить свою работу с помощью инноваций — сегодня самое время.

Интересные статьи по данной теме:

Распознавание лиц и другие технологии для смягчения последствий пандемии
Рынок высокоскоростных камер становится сектором, за которым стоит следить
Тренды в сфере систем видеофиксации глазами специалистов рынка безопасности – результаты опроса Hikv...
Аналитики Memoori поделились прогнозами для бизнеса в сегменте физической безопасности, в период пан...
Новые решения контроля доступа SpeedFace + от ZKTeco
Panasonic i-PRO — партнер MOBOTIX по разработке тепловизионных камер
Искусственный интеллект в доме: не фантастика, а реальность
Какой выбрать тонометр для домашнего применения
Инструкция по подключению и настройке беспроводной охранной GSM сигнализации
Как максимально эффективно использовать систему видеонаблюдения?
Видеодомофон: насколько это хорошее вложение для безопасности дома?
Как торговые центры могут соответствовать новым политикам здравоохранения с помощью видеонаблюдения?
Десять главных тенденций индустрии безопасности в 2021 году по мнению Hikvision
Как интеллектуальные камеры видеонаблюдения могут защитить пожилых людей?
FLIR добавляет расширенные функции в свое программное обеспечение United VMS