Переваги ШІ відеоспостереження та проблеми його впровадження в організаціях

Бурхливе зростання штучного інтелекту, використовуване для поліпшення бізнес-процесів, просування інноваційних продуктів та подальшої автоматизації, сьогодні торкнулося практично кожної галузі. Сектор безпеки, відомий своєю зрілістю та складністю, не уникнув приливної хвилі ШІ. Насправді, в секторі безпеки та, зокрема, в сегменті відеоспостереження з'явилося як апаратне, так і програмне забезпечення на базі штучного інтелекту. Поширення IP камер відеоспостереження, хмарних обчислень та інтелектуальних датчиків відкрило дорогу новим продуктам та рішенням штучного інтелекту для масштабного функціонування.

Відеоаналітика на базі штучного інтелекту

Одним із застосувань штучного інтелекту в секторі відеоспостереження вважається використання програмного забезпечення з відеоаналітикою для аналізу відеопотоків, з метою вилучення конкретних об'єктів, поведінки або ситуацій.

Наприклад, ПЗ для відеоспостереження з відеоаналітикою може використовуватися для моніторингу перетину периметра для прикордонного контролю, виявлення лихоманки або масок в громадських місцях, або використовуватися для фільтрації сигналізації, викликаної безпечними подіями, в порівнянні з реальними вторгненнями. Ця програма штучного інтелекту спирається на конкретну галузь, машинне навчання, яке використовує складну серію моделей штучного інтелекту для аналізу вмісту відеопотоку, автономно ідентифікуючи та класифікуючи відео відповідно до зумовлених правил.

Дієве використання інтелектуальної відеоаналітики надає багатонадійні переваги: стрибок в аналізі відеопотоку з 10% до 100%, зниження експлуатаційних витрат, підвищення безпеки, зниження ризику та інше. Використання інтелектуальної відеоаналітики для камер відеоспостереження здається легким, однак передбачено кілька факторів, які заважають організаціям впровадити цю технологію.

Впровадження штучного інтелекту в комплекти відеоспостереження

Індустрія безпеки вважається капіталомісткою, складною за своєю ІТ-структурою та різноманітною в залежності від ситуації з бізнес-потребами. Таким чином, створюється враження, що для результативної інтеграції ШІ в систему безпеки потрібні великі зусилля, час і витрати. Однак ці обмеження зусиль можна спростувати завдяки гнучкості рішень відеоаналітики.

Три області, які утримують організації безпеки від впровадження ШІ:

Капітал. Операція відеоспостереження включає мережу IP камер, які знімають відео з різною якістю. Відеоаналітика часто працює на інтелектуальних відеокамерах, які мають відповідну якість відеозображення для аналізу контенту. Витрати, пов'язані з капітальним ремонтом застарілих рішень відеоспостереження, перетворенням відео під вражаючу якість або очікуванням, поки поточна мережа камер буде готова до заміни для інтеграції ШІ — вважаються дорогими, трудомісткими та часто нездійсненними. Однак не всі рішення відеоаналітики на основі штучного інтелекту необхідно розгортати паралельно з інтелектуальними відеокамерами. Замість цього відеоаналітика може бути розгорнута як безпосередньо на камері, так і з підтримкою інтеграції на основі сервера і масштабуванням до чинної мережі камер. Відеоаналітика ШІ також може аналізувати ряд відео від низької до високої роздільної здатності у всіляких форматах: теплових, інфрачервоних, видимих.

Складна ІТ-структура. Єдиний центральний командний центр або внутрішня мережа безпеки працюють в середовищі кількох виробників. Це означає, що камери, ПЗ для відеоспостереження та технологічні партнери можуть бути надані кількома виробниками, що ускладнює успішні робочі процеси та інтеграцію ІТ. Крадіжка або порушення периметра може статися за лічені хвилини, тому для роботи на підвищеній швидкості потрібна передача інформації між охоронними датчиками та камерами. Щоб подолати цю складність, інтеграція рішень в середовищі з декількома виробниками забезпечується шляхом дотримання галузевих стандартів, встановлених некомерційними організаціями. Це дає легко інтегрувати сторонні рішення, такі як відеоаналітика, у вагому частину програмні та апаратні технології.

Різноманітність потреб в безпеці. Мета операції відеоспостереження може сильно відрізнятися від однієї організації до іншої. Роздрібні підприємства приділяють першочергову увагу виявленню крадіжок, в той час як міська влада може бути стурбована виявленням зброї або підрахунком людей. Здатність ШІ функціонувати з підвищеною продуктивністю, водночас адаптуючись до потреб безпеки декількох організацій, вимагає відповідної підготовки алгоритмів. Забезпечення підвищеної продуктивності в різних умовах безпеки вважається вагомою частиною роботи моделі машинного навчання відеоаналітики. ШІ можна навчити адаптуватися до різних середовищ, і він використовує прогресивне навчання для підвищення продуктивності з плином часу. Спільні зусилля експертів з безпеки, фахівців з обробки даних та бізнес-стратегів забезпечать підвищену продуктивність та належне застосування ШІ відповідно до конкретних потреб кожної організації.

Розвиток інновацій в сегменті відеоспостереження

Хоча для деяких організацій витрати та час, пов'язані з успішною інтеграцією інтелектуального відеоспостереження в їх мережу, можуть здатися страшними, існують способи адаптувати нові технології до поточних операцій з мінімальними зусиллями. Поява інтелектуальних камер відеоспостереження та продуктів Інтернету речей тільки прискорить впровадження штучного інтелекту. Якщо організація хоче поліпшити свою роботу за допомогою інновацій — сьогодні саме час.