У зв'язку з постійно зростаючим обсягом відеоданих і зниженням вартості відеокамер високої роздільної здатності та систем зберігання, штучний інтелект та аналітика глибокого навчання стали необхідністю для клієнтів індустрії фізичної безпеки, включаючи контроль доступу і виявлення вторгнень. Зведення до мінімуму людської помилки і помилкових спрацьовувань тривоги є головними мотивами застосування технологій штучного інтелекту в індустрії безпеки.
Що таке штучний інтелект?
Штучний інтелект - це здатність машин вчитися на своєму досвіді завдяки нейронній мережі, яка імітує роботу мозку людини, щоб розпізнавати предмети і зразки і приймати рішення без втручання людини.
Штучний інтелект може вчитися безперервно 24 години на добу, постійно отримуючи, зберігаючи і поліпшуючи свої знання. Завдяки величезній обчислювальній потужності, машини, що використовують графічний процесор Nvidia і подібні чіпи, можуть розрізняти обличчя, тварин, транспортні засоби, мови, окремі фрази тощо.
Залежно від складності, рівня деталізації, допустимого діапазону похибки і якості даних, штучний інтелект може вивчати нові об'єкти протягом декількох секунд, використовуючи Spiking Neural Network (SNN), або ж на протязі декількох тижнів, використовуючи Convolution Neural Network (CNN). Хоча SNN і CNN мають свої переваги і недоліки, вони перевершують традиційні системи безпеки без штучного інтелекту з точки зору ефективності та точності.
Згідно з дослідженнями MarketsandMarkets, розмір ринку систем виявлення вторгнень по периметру до 2021 року зросте з 4,12 мільярда доларів до 5,82 мільярда доларів із сукупним річним темпом росту (CAGR) - 7,1%. Тим часом, прогнозований ринок штучного інтелекту в сфері безпеки (як кібербезпеки, так і фізичної безпеки) до 2025 року виросте з 3,92 мільярда доларів до 34,81 мільярда доларів із вражаючим CAGR, рівним 31,38%.
Системи виявлення вторгнень по периметру
Ефективність системи виявлення вторгнень по периметру залежить від безлічі умов. Вони, в свою чергу, впливають на вимоги до систем виявлення вторгнень: мінімальна кількість помилкових тривог, простота налаштування і обслуговування, легка інтеграція і стабільна продуктивність. За своєю природою інтелект повинен вчитися, адаптуватися і розвиватися для роботи в різних умовах. Помилкові тривоги призводять до збільшення витрат, стаючи проблемою систем виявлення вторгнень без використання технологій штучного інтелекту. У цих випадках тварини, дерева, тіні і погодні умови також можуть викликати спрацьовування датчиків.
Штучний інтелект може з легкістю розрізняти людей і об'єкти. Автомобіль, що проїжджає, кіт, що пробігає, тінь людини, що виникла поруч, не викличуть сигнал тривоги. Тому кількість помилкових тривог може бути зменшено на 70%.
Джерело www.sourcesecurity.com. Переклад виконала адміністратор сайту Олена Пономаренко.
