Σύγχρονη επιτήρηση, πραγματική νοημοσύνη: Πώς το DeepAnT βελτιώνει τα συστήματα καμερών που βασίζονται σε AI

Τα σύγχρονα συστήματα επιτήρησης βασίζονται όλο και περισσότερο σε αναλύσεις που υποστηρίζονται από τεχνητή νοημοσύνη για την αυτόματη ανίχνευση κινήσεων, μη εξουσιοδοτημένης πρόσβασης ή ύποπτης συμπεριφοράς, μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση ή ύποπτη συμπεριφορά αυτόματα. Οι κατασκευαστές διαφημίζουν με "ευφυή ανάλυση βίντεο" και υπόσχονται αυτοματοποιημένες ειδοποιήσεις και σημαντική σημαντική μείωση του κόστους του προσωπικού. Ωστόσο, η επιχειρησιακή πραγματικότητα είναι συχνά διαφορετική.

Οι αδυναμίες των σημερινών συστημάτων καμερών που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη

Πολυάριθμες μελέτες και πρακτικές εκθέσεις δείχνουν ότι η πραγματική ακρίβεια ανίχνευσης των εμπορικών των εμπορικών συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης στην επιτήρηση βίντεο είναι συχνά μόνο γύρω στο 30-40%. Αντιθέτως, αυτό σημαίνει ότι το 60-70% όλων των συναγερμών είναι ψευδείς συναγερμοί.

Αυτό που εξακολουθεί να φαίνεται διαχειρίσιμο σε μικρές εγκαταστάσεις γίνεται γρήγορα πρόβλημα καθώς το σύστημα Μέγεθος του συστήματος και η αυξανόμενη πολυπλοκότητα γίνεται γρήγορα ένα σοβαρό πρόβλημα:

• Σε περιοχές με μεγάλη επισκεψιμότητα, όπως σιδηροδρομικοί σταθμοί, αεροδρόμια ή κέντρα πόλεων, το ποσοστό ψευδών συναγερμών αυξάνεται εκθετικά.
• Οι αλλαγές του καιρού, οι μεταβαλλόμενες συνθήκες φωτισμού, τα ζώα ή οι αντανακλάσεις οδηγούν συχνά σε ψευδείς συναγερμούς.
• Τα κέντρα ελέγχου ασφαλείας κατακλύζονται από άσχετους συναγερμούς.
• Το αποτέλεσμα είναι η κόπωση από τον συναγερμό: οι χειριστές αντιδρούν στα κρίσιμα μηνύματα με καθυστέρηση ή και καθόλου.

Επιδόσεις DeepAnT ως ανώτερο επίπεδο νοημοσύνης

Σε αυτό το σημείο έρχεται η DeepAnT Performance - όχι ως αντικατάσταση των υφιστάμενων συστημάτων καμερών, αλλά ως ένα ανώτερου επιπέδου, έξυπνο στρώμα ανάλυσης που παρακολουθεί, αξιολογεί και βελτιστοποιεί τα υπάρχοντα συστήματα ΤΝ παρακολουθεί, αξιολογεί και βελτιστοποιεί τα υπάρχοντα συστήματα ΤΝ.

Τοποθετημένο μεταξύ του AI της κάμερας και του κέντρου ελέγχου ασφαλείας, το προγνωστικό σύστημα DeepAnT του Μηχανή ανίχνευσης ανωμαλιών σε πραγματικό χρόνο από την DeepAnT αναλύει, μεταξύ άλλων:

• Μοτίβα από προηγούμενους ψευδείς συναγερμούς και πραγματικά περιστατικά
• Πληροφορίες πλαισίου, όπως η ώρα, η ημέρα της εβδομάδας, ο καιρός ή η πυκνότητα των τοπικών συμβάντων
• Παράλληλα δεδομένα αισθητήρων, π.χ. επαφές πόρτας ή πρόσθετοι αισθητήρες κίνησης
• Αλληλεπιδράσεις πολυμεταβλητών χρονοσειρών, για παράδειγμα μεταξύ πολλών καμερών στην ίδια περιοχή

Έγκαιρη ανίχνευση ψευδών συναγερμών και πραγματικών απειλών

Το DeepAnT αναγνωρίζει συστηματικές παρερμηνείες από την τεχνητή νοημοσύνη της κάμερας και τις φιλτράρει πριν προωθηθούν στο κέντρο ελέγχου. Ταυτόχρονα, η Σύνθετα, κρυμμένα μοτίβα που υποδεικνύουν πραγματικές απειλές ασφαλείας - ακόμη και αν το αρχικό βίντεο ακόμη και αν το αρχικό βίντεο AI δεν τα ταξινόμησε με σαφήνεια.

Βασικά οφέλη για τη σύγχρονη βιντεοεπιτήρηση

• Έως και 70 % λιγότεροι ψευδείς συναγερμοί
• Σημαντική ανακούφιση των ομάδων ασφαλείας και των κέντρων ελέγχου
• Μεγαλύτερη αξιοπιστία απόκρισης σε κρίσιμες καταστάσεις
• Συνεχής βελτίωση του συστήματος μέσω μηχανισμών ανατροφοδότησης και μάθησης
• Εύκολη ενσωμάτωση σε υφιστάμενα περιβάλλοντα VMS και API

Συμπέρασμα

Η κλιμάκωση των σύγχρονων υποδομών ασφαλείας απαιτεί περισσότερα από πρόσθετες κάμερες ή υψηλότερο εύρος ζώνης. Τα προσαρμοστικά, προσαρμοστικά συστήματα είναι ζωτικής σημασίας, τα οποία Αξιολογούν με βάση το πλαίσιο τα συμβάντα ασφαλείας και μειώνουν αξιόπιστα τις παρερμηνείες μειώνουν τις παρερμηνείες.

Το DeepAnT παρέχει ακριβώς αυτή τη νοημοσύνη: ένα ισχυρό, αυτοεκπαιδευόμενο στρώμα ανάλυσης που Στρώμα ανάλυσης που βελτιώνει σημαντικά τα υπάρχοντα συστήματα παρακολούθησης και ταυτόχρονα και ταυτόχρονα μειώνει διαρκώς τον επιχειρησιακό φόρτο των ομάδων ασφαλείας.