Уявіть, що у вас є здатність завжди передбачати, що буде далі. Ви можете правильно реагувати до того, як виникнуть передбачувані ситуації, і передбачити варіанти для бізнесу, які створять нові потоки доходів або знизять операційні витрати. Ця здатність вимагає вміння прогнозування, яку компанія Bosch прагне надати своїм клієнтам за допомогою інтелектуальних рішень відеоспостереження Інтернету речей.

Використання можливостей прогнозування вимагає правильного та ефективного використання різноманітних даних, що генеруються камерами відеоспостереження. Відеоспостереження стає більше про інтелектуальні рішення, засновані на даних, ніж про збір високоякісних зображень та їх зберігання для запису. Ключем до цього є поєднання штучного інтелекту з Інтернетом речей (IoT), зокрема, об'єднання в мережу фізичних продуктів і розгортання інтелектуальних алгоритмів. Цю тенденцію компанія Bosch підтримує з моменту її появи.

Інтелектуальні продукти IoT надають відеоданим сенс та структуру. Можливості штучного інтелекту дозволяють відеокамерам розуміти, що вони бачать, і додавати сенс знятому відео за допомогою метаданих. Цей процес вважається важливим першим кроком у перетворенні великих контекстних та поведінкових відеоданих в дієві ідеї, допомагаючи користувачам зрозуміти події на більш поглибленому рівні і передбачити їх в майбутньому. Рішення для прогнозування допомагають користувачам передбачити непередбачені події і попереджати їх проактивно.

Розуміння застосувань

IoT допомагає зміцнити безпеку та надає нові можливості крім безпеки. Коли інтелектуальні IP камери відеоспостереження і Інтернет речей об'єднуються, вони стають інтелектуальними датчиками, які можуть надавати інформацію про активність або стан об'єктів в області. Ці інтелектуальні датчики дозволяють створювати рішення на основі даних, які забезпечують розуміння бізнесу і приносять нові вигоди організаціям.

Передбачена маса додатків для комплектів відеоспостереження IoT, та можливості адаптації рішень відповідно до конкретних вимог клієнтів безмежні. Нижче наведені приклади на декількох ринках.

Комерційні або урядові будівлі. Коли відеокамера IoT виявляє об'єкт, який блокує двері аварійного виходу, вона може запустити систему оповіщення для відтворення автоматичного повідомлення через найближчий гучномовець з інструкціями з переміщення об'єкта. В якості альтернативи, те ж саме налаштування системи безпеки може допомогти користувачам встановити заборонні для паркування зони — відтворити повідомлення, коли автомобіль припаркований або тиняється пожежною смугою. Хоча ці ситуації, безумовно, викликають заклопотаність з приводу безпеки, рішення також знижують ризик порушень та штрафів у разі виникнення таких подій. Крім того, у багатьох великих офісних будівлях вестибюль ліфта вважається головною артерією, якою переміщаються люди. Камери IoT можуть виявляти скупчення людей в цих областях, а потім запускати інші системи для перенаправлення трафіку під час пікової завантаженості. Прискорення цього процесу може суттєво вплинути на продуктивність праці та сприйняття доступності будівлі.

Роздрібний магазин. Вуличні та внутрішні камери IoT можуть підраховувати кількість людей, що входять в магазин і виходять з нього, щоб надавати операційним менеджерам дані про трафік клієнтів. Ця інформація може допомогти менеджерам зрозуміти пікові дні та години і забезпечити достатню кількість співробітників для оптимізації якості обслуговування клієнтів.

Інфраструктура. На дорогах вуличні IP камери можуть виявляти транспортний засіб, що рухається в неправильному напрямку і запускати придорожній пристрій, щоб повідомити водія, який збився зі шляху, а також інших автомобілістів поблизу за допомогою динамічних знаків повідомлення або маяків. Ці можливості забезпечують безпеку в поточному часі та дозволяють водіям діяти своєчасно. Цей же тип системи може також попереджати про уповільнені або зупинені транспортні засоби, черги у з'їздів, об'єкти на дорозі, такі як втрачений вантаж, та інші дорожні пригоди. Відеодатчики також можуть класифікувати об'єкти як автомобілі, вантажівки, велосипеди та пішоходів і визначати швидкість та траєкторію, безперервно збираючи дані в режимі поточного часу. Озброєні цією цінною інформацією, планувальники міського руху і старші інженери з дорожнього руху можуть аналізувати моделі потоків в мережах доріг для реалізації нових політик, які призводять до більш безпечних та дієвих перехресть.

Робимо дані видимими та придатними для використання

Дуже важливо збирати вагому кількість необробленої інформації і спрямовувати її на платформу, яка перетворює це в аналітичні дані. Таке перетворення вважається ключем до прийняття як автоматизованих, так і людських рішень. Оскільки технології штучного інтелекту продовжують розвиватися, щодня відкриваються нові варіанти.

Програмне забезпечення IoT від Bosch підтримує прийняття обґрунтованих рішень за рахунок консолідації та збільшення даних з декількох камер відеоспостереження. Користувачі можуть створити центр прийняття рішень за допомогою ПЗ для відеоспостереження, надавши їм єдину зрозумілу панель для оцінки. Панелі моніторингу можуть допомогти користувачам швидше і надійніше визначати непередбачені, небажані або прийдешні ситуації, дозволяючи відреагувати до того, як виникнуть передбачувані проблеми.

По мірі зростання кількості інтелектуальних систем відеоспостереження IoT інтегратори повинні передбачити, як вони змінять переваги користувачів. Інтегратори, які розуміють весь потенціал продуктів та програмного забезпечення IoT, можуть надати клієнтам прогнозні і надійні рішення, що вирішують проблеми, з якими користувачі стикаються в компаніях і організаціях.

Читайте інші цікаві новини про системи безпеки:

Ajax розширює свою лінійку безпеки за рахунок датчика DualCurtain та додаткових можливостей

Ринок рішень для охорони периметра виросте до 96 мільярдів доларів до 2026 року