Був час, коли вартість візуального моніторингу активності на віддаленому об'єкті була занадто висока для більшості підприємств. Однак наявність в останні роки високошвидкісного, недорогого широкосмугового зв'язку та перехід до моніторингу, заснованого на події, дозволили диспетчерським пунктам безпеки пропонувати послуги віддаленого візуального відеоспостереження за доступною ціною.
Моніторинг, керований подіями (або повідомлення про винятки, як його часто називають) став загальноприйнятим способом доведення інциденту до відома оператора диспетчерської, коли стало очевидно, що неефективно постійно дивитися на екран, якщо може відбуватися щось підозріле. Це було пов'язано з тим, що крім необхідності наймати велику кількість операторів для моніторингу щодо невеликого числа об'єктів, існував ризик того, що щось може бути втрачено через нестачу концентрації уваги.
Необхідність візуальної перевірки керованих подіями сповіщень, що генеруються сенсорними пристроями або програмним забезпеченням для виявлення руху на сервері (а останнім часом — ПЗ для відеоспостереження з відеоаналітикою), дозволяє операторам одночасно контролювати велику кількість об'єктів.
Виклик помилкової тривоги
Попри постійний прогрес в технологіях, методи візуальної перевірки можуть стати жертвою власного успіху в тому, що часто генерують небажані помилкові тривоги системи безпеки: наприклад, в результаті нездатності точно відрізнити бездомну тварину або транспортний засіб від людини-порушника. На додаток до витраченого часу й витрат, пов'язаних з необхідністю впоратися з цими помилковими тривогами, які можуть включати виряджання охорони на об'єкт для перевірки того, що відбувається, вони також можуть бути основною причиною розчарування в охоронній сигналізації. Це стало серйозною проблемою, яка призвела до того, що багато диспетчерських пунктів відключили деякі з більш ранніх поколінь відеоаналітики, які, можливо, були перепродані з точки зору їх здатності пропонувати підвищений рівень виявлення без генерування великої кількості помилкових тривог.
Рішення на основі штучного інтелекту
Представники компанії Hanwha Techwin вважають, що, використовуючи можливості відеоаналітики на базі Deep Learning, технологія здатна надати підприємствам, місцевим органам влади та іншим організаціям, а також комерційно керованим приміщенням контролю безпеки потужний інструмент, який допоможе бути на крок попереду зловмисників. Завдяки вбудованим камерам відеоспостереження з високою роздільною здатністю, безліцензійна відеоаналітика з технологією глибокого навчання забезпечує підвищений рівень точності виявлення, одночасно зводячи до мінімуму помилкові спрацьовування. Це обумовлено тим, що рішення здатне одночасно виявляти та класифікувати різні типи об'єктів, включаючи людей, транспортні засоби, обличчя та номерні знаки. Спеціальні IP камери відеоспостереження, виготовлені Hanwha Techwin, підтримуються алгоритмами штучного інтелекту Wisenet, які здатні ідентифікувати атрибути об'єктів або людей — вікова група, стать або колір одягу. Атрибути зберігаються у вигляді метаданих разом з зображеннями, знятими відеокамерами зі штучним інтелектом, що дозволяє користувачам швидко шукати конкретні об'єкти або інциденти, а алгоритми зможуть навіть розпізнавати, чи носить людина окуляри або тримає сумку.
Що найбільш важливо, відеоаналітіка Deep Learning може бути налаштована на ігнорування відеошумів, руху рослинності та тварин, які зазвичай можуть бути причиною помилкових тривог, коли для виявлення активності використовуються стандартні технології визначення руху або охоронні датчики. Ця здатність мінімізувати втрати часу та дорогі фіктивні тривоги означає, що оператори диспетчерського пункту й співробітники служби безпеки можуть зосередитися на реальних інцидентах та аварійних ситуаціях.
У звіті дослідницького центру Memoori Smart Building Research прогнозується, що продажі продуктів відеоспостереження можуть збільшитися з 19,15 млрд доларів у 2019 році, до 35,82 млрд доларів до 2024 року, та що програмне забезпечення ШІ для відеоаналітики внесе вагомий внесок у це зростання. Можливо, це не дивно, якщо врахувати, що він сам по собі може зробити дистанційний моніторинг більш дієвим та доступним, а також допомогти в боротьбі зі злочинною діяльністю багатьма іншими способами, такими як надання можливості прискореного й кримінального розшуку в записаному відео на предмет виявлення будь-яких інцидентів. В цьому відношенні в недалекому майбутньому ми побачимо впровадження програм штучного інтелекту, розроблених виробниками систем безпеки, що поліпшать комплекти відеоспостереження до рівня, який сьогодні може здатися неможливим.
