Задолго до того, как коронавирус вынудил правительства ввести ограничения и отправить людей на карантин, индустрия видеонаблюдения начала искать способы сокращения потребностей в рабочей силе. Развитие искусственного интеллекта стало решающим фактором, который сделал это возможным, поскольку алгоритмы теперь помогают камерам видеонаблюдения понять, что они снимают.
Но использование видеокамер на базе искусственного интеллекта все еще не так популярно среди конечных пользователей, как следовало бы. Преимущества высоки, но люди еще не приняли эту технологию. Хотя для отдельных лиц это может быть связано с опасениями по поводу рентабельности инвестиций, некоторые системные интеграторы утверждают, что проблема заключается в том, что существует разрыв между представлением поставщиками комплектов видеонаблюдения на основе ИИ и пониманием потребителем того же.
Например, реклама IP камеры видеонаблюдения с поддержкой искусственного интеллекта будет содержать описание ее функций. Но клиент должен знать, какое эти функции имеют значение для их деятельности. Здесь системные интеграторы также должны играть решающую роль. Вот некоторые примеры того, какую выгоду могут извлечь современные пользователи из технологии искусственного интеллекта в видеонаблюдении.
Удовлетворение потребностей жилищных сообществ
Крупная жилая инфраструктура нуждается в камерах видеонаблюдения для защиты людей и имущества. Но что, если эти устройства могут сделать больше? Например, некоторые жилищно-строительные кооперативы характерны сложными системами трубопроводов, и их необходимо контролировать, чтобы гарантировать отсутствие утечек или повреждений. Традиционно, работникам коммунальных служб придется периодически следовать этому, что делает процесс утомительным, неэффективным и дорогостоящим.
Алгоритмы, поддерживающие искусственный интеллект, умеют выявлять такие проблемы, как утечки и выход из строя оборудования, без вмешательства человека. Они способны предупредить людей, как только проблема обнаружена, что позволяет быстро реагировать и принять меры.
Обнаружение потенциальной опасности
На таких объектах, как аэропорты и критическая инфраструктура, персонал должен постоянно следить за злоумышленниками, одновременно поддерживая благоприятную среду для пассажиров и других работников. Но учитывая большое количество людей, которое постоянно находится в аэропортах, человеческий контроль за каждой личностью становится сложным.
Например, злоумышленник со скрытым оружием может пройти до стоек регистрации во многих аэропортах без проверки. Если после прибытия туда он достанет пистолет, сотрудники службы безопасности не всегда успеют принять какие либо меры. Эта проблема не ограничивается аэропортами. Даже крупным компаниям или торговым центрам необходимо оставаться бдительными против таких злоумышленников с оружием.
Это проблема, с которой приходится сталкиваться многим организациям. Для решения этого вопроса некоторые компании развернули ПО для видеонаблюдения с видеоаналитикой на основе ИИ, которое обнаруживает подозрительное поведение людей — и соответственно, человека с оружием. Иными словами, человек может войти в помещение со скрытым оружием, но как только он возьмет его и приготовится использовать, алгоритм обнаружит это и предупредит охрану.
Видеоаналитика для розничной торговли
Сектором, который способен извлечь выгоду из искусственного интеллекта, также считается розничная торговля, особенно физические магазины, которые сегодня постоянно нуждаются в оптимизации помещений и улучшении обслуживания в условиях возросшей конкуренции.
Излишне говорить, что конкуренция в сегменте розничной торговли усилилась. Особенно для физических или оффлайн-ритейлеров ставки выше, поскольку они конкурируют со своими онлайн-партнерами. Чтобы оптимизировать доход, полученный от покупателей в магазине, розничным ритейлерам, работающим в автономном режиме, нужна подробная и точная информация о клиентах — не только пол и возраст, но также и то, какие части магазина они посещают чаще, на какие товары обращают внимание, и почему в конечном итоге не совершают покупку.
Эта информация чрезвычайно важна в усилиях ритейлера по оптимизации магазина. Например, сценарий, когда 300 покупателей приходят в магазин, 50 примеряют одежду и двое делают покупки — может быть результатом разных первопричин. Если розничный продавец сможет найти причину с помощью расширенной видеоаналитики и интеллектуального программного обеспечения для видеонаблюдения, у него будет больше шансов на успех в оптимизации магазина и гарантия роста доходов.
