Повышение эффективности в организациях с помощью видеонаблюдения и искусственного интеллекта

Сегодня видеонаблюдение стало привычным инструментом безопасности, но некоторые организации даже не осознают, что не в полной мере используют видеоданные, которые снимают их камеры видеонаблюдения. Традиционно правоохранительные органы и группы физической безопасности используют видеокамеры для наблюдения за территориями в режиме текущего времени и просмотра отснятого материала для сбора доказательств и расследования инцидентов. Учитывая, что кадровые ресурсы и время обычно ограничены, нереально контролировать все камеры видеонаблюдения в режиме текущего времени или вручную просматривать все доступные материалы после инцидента. Даже если у них есть время, человеческие наблюдения подвержены ошибкам или недосмотрам. В результате большая часть видеоматериалов никогда не просматривается и не используется на практике, поэтому некоторые организации упускают эту сокровищницу нужной информации.

Прогрессивные организации осознали, что могут и должны получать больше пользы от своих комплектов видеонаблюдения и видеоматериалов. Сегодня программное обеспечение для видеоаналитики на основе искусственного интеллекта превратилось в важную и дополнительную технологию для видеонаблюдения, поскольку позволяет организациям использовать ценные данные в видеоматериалах, которые в обратном случае остались бы неиспользованными.

Видеоаналитика позволяет службе безопасности быстро просматривать кадры из прошлых инцидентов, повышать ситуационную осведомленность и время реакции на развивающиеся события, а также получать данные о тенденциях для разработки стратегий по предотвращению всевозможных проблем. Интеллектуальное ПО для видеонаблюдения приносит пользу многим отраслям и быстро становится стандартной частью технологических пакетов не только для групп корпоративной безопасности и правоохранительных органов, но и для бизнес-целей в организациях.

Обеспечение гибкости и продуктивной безопасности

С помощью видеоаналитики на основе искусственного интеллекта пользователи могут ускорить расследование за счет быстрого и точного поиска интересующих объектов и событий. Операторы могут фильтровать объекты или сцены в соответствии с классификациями, такими, как: мужчина / женщина, взрослый / ребенок, тип транспортного средства, распознавание лиц и номерных знаков, и прочее.

Это стало возможным благодаря технологиям искусственного интеллекта, а также глубокой нейронной сети, что предоставляет машине доступ к помеченным данным, чтобы научить ее (во многом подобно тому, как учится человек) распознавать объекты на видео. Это позволяет искать, агрегировать и использовать данные для запуска предупреждений или охранной сигнализации. Преобразуя живое или архивное видео в структурированные данные и извлекая обширные метаданные для распознавания, классификации и индексирования объектов, решения видеонаблюдения преобразуют данные в полезную информацию для проведения расследований и мгновенного реагирования в текущем времени.

Возможность криминалистической фильтрации видео на основе обширной классификации и распознавания объектов предоставляет возможность пользователю точно определять наиболее релевантные данные на основе различных комбинаций поиска.

Когда такие возможности поиска и фильтрации также распространяются на поля с помощью мобильных технологий, полицейские на месте преступления или чрезвычайной ситуации могут быстро искать видео на месте и основе описаний свидетелей, чтобы ускорить расследование, прежде чем вернуться в центр преступлений в текущем времени. Будь то на улице или в офисе, возможность быстрого поиска отснятого материала на нескольких IP камерах видеонаблюдения в сети значительно сокращает время наведения на цель и экономит часы расследования и отслеживания подозреваемых, что в конечном итоге предотвращает преступность, и освобождает персонал для выполнения других важных обязанностей.

Повышение ситуационной осведомленности с помощью оповещений в текущем времени

Программное обеспечение для анализа видеоконтента на базе искусственного интеллекта предназначено не только для анализирования прошлых событий; оно также позволяет организациям активно реагировать на ситуативные изменения в среде с помощью предупреждений в текущем времени. Используя тот же набор классов объектов и атрибутов, система видеонаблюдения может быть настроена на запуск предупреждений в текущем времени на основе правил при выполнении заранее установленных условий. Оценивая ожидаемую активность и обнаруживая аномальное поведение, пользователи могут создавать предупреждения о подозрительных условиях, таких как обнаружение движения в нерабочее время или простоя автомобиля в пешеходной зоне.

Пользователи видеоаналитики могут определять любое количество условий, требующих настраиваемых предупреждений, для повышения ситуационной осведомленности, а также упреждающего и превентивного реагирования на всевозможные проблемы.

Например, во время пандемии COVID-19 с рекомендациями по социальному и физическому дистанцированию, такие оповещение имеют решающее значение для обнаружения и уменьшения скопления людей в учреждениях всех типов. Так же это может указывать на проблему (будь то неотложная медицинская помощь или намерение совершить преступление) — и можно настроить оповещения о пребывании в режиме текущего времени для уведомления, когда объект или человек обнаружены в одном месте, в течение увеличенной продолжительности времени.