Vigilancia moderna, inteligencia real: cómo DeepAnT mejora los sistemas de cámaras basados en IA

Los sistemas de vigilancia modernos se basan cada vez más en análisis asistidos por IA para detectar automáticamente movimientos, accesos no autorizados o comportamientos sospechosos, accesos no autorizados o comportamientos sospechosos de forma automática. Los fabricantes se anuncian con "análisis de vídeo inteligente" y prometen notificaciones automatizadas y una una reducción significativa de los costes de personal. Sin embargo, la realidad operativa suele ser diferente.

Los puntos débiles de los actuales sistemas de cámaras basados en IA

Numerosos estudios e informes prácticos demuestran que la precisión de detección real de los sistemas comerciales de IA en la videovigilancia suele rondar el 30-40% de los sistemas comerciales de IA en videovigilancia suele rondar sólo el 30-40%. A la inversa, esto significa que el 60-70% de todas las alarmas son falsas alarmas.

Lo que todavía parece manejable en instalaciones pequeñas se convierte rápidamente en un problema a medida que el sistema El tamaño del sistema y su creciente complejidad se convierten rápidamente en un grave problema:

• En zonas muy frecuentadas, como estaciones de tren, aeropuertos o centros urbanos, la tasa de falsas alarmas aumenta exponencialmente.
• Los cambios meteorológicos, los cambios en las condiciones de luz, los animales o los reflejos provocan a menudo falsas alarmas.
• Los centros de control de seguridad se ven inundados de alertas irrelevantes.
• El resultado es la fatiga por alarmas: los operadores reaccionan a los mensajes críticos con retraso o no lo hacen en absoluto.

DeepAnT Performance como capa de inteligencia superior

Aquí es donde entra DeepAnT Performance: no como sustituto de los sistemas de cámaras existentes, sino como una capa de análisis inteligente de alto nivel que supervisa, evalúa y optimiza los sistemas de IA existentes supervisa, evalúa y optimiza los sistemas de IA existentes.

Posicionado entre la IA de la cámara y el centro de control de seguridad, el motor predictivo de detección de anomalías en tiempo real de DeepAnT Motor de detección de anomalías en tiempo real de DeepAnT analiza, entre otras cosas:

• Patrones de falsas alarmas pasadas e incidentes reales
• Información contextual como la hora, el día de la semana, la meteorología o la densidad de eventos locales
• Datos de sensores paralelos, por ejemplo, contactos de puerta o sensores de movimiento adicionales
• Interacciones de series temporales multivariantes, por ejemplo entre varias cámaras de la misma zona

Detección precoz de falsas alarmas y amenazas reales

DeepAnT reconoce las interpretaciones erróneas sistemáticas de la IA de la cámara y las filtra antes de transmitirlas al centro de control. Al mismo tiempo, los Patrones complejos y ocultos que indican amenazas reales a la seguridad -incluso si el vídeo original aunque la IA del vídeo original no los haya clasificado claramente.

Principales ventajas para la videovigilancia moderna

• Hasta un 70 % menos de falsas alarmas
• Importante alivio para los equipos de seguridad y de los centros de control
• Mayor fiabilidad de respuesta en situaciones críticas
• Mejora continua del sistema mediante mecanismos de retroalimentación y aprendizaje
• Fácil integración en entornos existentes basados en VMS y API

Conclusión

La ampliación de las infraestructuras de seguridad modernas requiere algo más que cámaras adicionales o mayores anchos de banda o mayores anchos de banda. Son cruciales los sistemas adaptables que Evalúen contextualmente los eventos de seguridad y reduzcan de forma fiable las interpretaciones erróneas reducir las interpretaciones erróneas.

DeepAnT ofrece precisamente esta inteligencia: una potente capa de análisis de autoaprendizaje que Capa de análisis que mejora significativamente los sistemas de supervisión existentes y al mismo tiempo y al mismo tiempo reduce de forma sostenible la carga operativa de los equipos de seguridad.