Саймон Холл розглядає проблеми недостатньо оперативного реагування та низьку ефективність виявлення, властиві системам відеоспостереження, в яких моніторинг здійснюється людиною. За його твердженням, штучний інтелект (ШІ) міг би стати вирішенням даних проблем.
Ми живемо в такий період історії людства, коли слова «безпека» та «попередження» стають синонімами. В даний час виникло покоління злочинців, які є експертами в області нових видів озброєнь і руйнівних технологій, а також більш підступні і більш винахідливі в своїх задумах. Ця страшна реальність викликала розчарування широко поширеною тенденцією використовувати відеоспостереження в якості джерела інформації, яка застосовується після подій, що відбулися.
Підрозділ по попередженню злочинності штату Новий Південний Уельс (Австралія) і міністерство внутрішніх справ Великобританії нещодавно опублікували наукові звіти з приводу даного явища. Існує глобальний попит на новий рівень інтелектуальності в сфері відеоспостереження, який міг би забезпечити надійну превентивну функціональність.
Вуличне відеоспостереження або відеоспостереження, що застосовується для захисту важливих об'єктів інфраструктури, вимагає щоб оператор здійснював безперервний моніторинг - як раз в цьому і полягає проблема - реалізація превентивних заходів можлива тільки в тому випадку, якщо оператор бачить інцидент.
У дослідженні, опублікованому національним інститутом юстиції США, повідомляється, що після того як оператор протягом всього лише 20-ти хвилин стежить за екранами моніторів, концентрація його зорової уваги швидко знижується до рівня, який набагато нижче допустимих норм. Це та інші дослідження підкреслюють той факт, що відеомоніторинг здійснюваний оператором, здійснює притупляючий вплив на його сприйняття і призводить до неуважності уваги.
Для вирішення даної проблеми деякі виробники створили системи аудиту, які працюють у фоновому режимі, аналізуючи дані про такі діяння, як натискання клавіш миші, голосові команди і взаємодія з програмним забезпеченням, щоб оцінити ефективність оператора. Компанії які застосовують дані системи резюмують, що вони є дорогими в установці, вимагають значних витрат часу на управління і не допомагають подолати обмеження, пов'язані з роботою операторів.
Так як же вирішити цю проблему?
Уявіть собі оператора, який здатний здійснювати безперервний моніторинг відеоданих зі 100 камер одночасно і негайно сповіщати про важливі події з достовірністю більше 90%. Оператора, який ніколи не відволікається - не спить, не їсть і не йде на перерву, щоб випити кави.
Неможливо? Для людини неможливо. Але не для штучного інтелекту.
Недавнє збільшення обчислювальної потужності комп'ютерів дозволило розробникам реалізувати комерційну систему штучного інтелекту, яку зазвичай називають відеоаналітикою. Також відома, як програмне забезпечення для аналізу вмісту, ця вражаюча нова платформа застосовує потужні алгоритми для моделювання логічного розумового процесу, який людина використовує, щоб розпізнати конкретну ситуацію або об'єкт.
Відеоаналітичні системи здатні вирішувати завдання, які виходять далеко за межі можливостей людини. В рамках недавно проведеної демонстрації для ЗМІ програмне забезпечення виявило чорний портфель, який був залишений на чорній мармуровій підлозі в фойє важливого об'єкта. При перегляді відео в режимі реального часу портфель здавався абсолютно непомітним на чорному тлі, однак програмне забезпечення ідентифікувало його і негайно згенерувало сигнал тривоги. В даному комерційному додатку програмне забезпечення повідомляє персонал служби безпеки за допомогою бездротової технології, відсилаючи оповіщення на мобільний пристрій.
Відеоаналітика, як стверджує Холл, є рішенням неминучих проблем, які властиві роботі операторів системи відеоспостереження.
Компанії, які займаються розробками в області штучного інтелекту, такі як ObjectVideo, Clarity і iOmniscient, постачають відеоаналітичні системи і рішення для аналізу вмісту в організації, які хочуть підвищити рівень інтелектуальності своїх існуючих систем відеоспостереження. Аеропорти, електростанції, спортивні об'єкти та інші компанії шукають спеціалізованих інтеграторів, які допомогли б їм створити превентивні системи безпеки, що використовують можливості штучного інтелекту, зосереджені в програмному забезпеченні для відеоаналітики.
