Ön befektetési döntéseket hoz - de nem az optimális portfóliót.
A meglévő projektjeivel magasabb hozamot érhet el.
Mi kiszámítjuk az optimális forgatókönyvet - mielőtt Ön döntene.
Ingyenesen. Kötelezettség nélkül. Az Ön meglévő projektjei alapján.
Ugyanazok a projektek. Más kombináció. További eredmények.
A StratePlan kiszámítja az optimális portfóliót ott, ahol a hagyományos eszközök elérik határaikat.
Ahelyett, hogy elszigetelten értékelnénk a projekteket, az összes lehetséges kombinációt elemezzük - és azonosítjuk a legjobb megoldást.
A globális optimum nem feltételezés - kiszámítható.
Válassza ki az üzleti területet:
Blog fő cikk:
Modern megfigyelés, valódi intelligencia: Hogyan javítja a DeepAnT az AI-alapú kamerarendszereket?
A modern felügyeleti rendszerek egyre inkább a mesterséges intelligencia által támogatott elemzésekre támaszkodnak a mozgások, az illetéktelen hozzáférés vagy a gyanús viselkedés automatikus észlelése érdekében, a jogosulatlan belépést vagy gyanús viselkedést automatikusan. A gyártók hirdetik "intelligens videóelemzéssel", és automatikus értesítéseket és jelentős személyi költségek jelentős csökkentését. Az üzemeltetési valóság azonban gyakran a következő más.
A mai AI-alapú kamerarendszerek gyengeségei
Számos tanulmány és gyakorlati beszámoló mutatja, hogy a kereskedelmi forgalomban kapható a kereskedelmi AI-rendszerek videómegfigyelésben alkalmazott felismerési aránya gyakran csak 30-40% körül mozog. Ez fordítva azt jelenti, hogy a riasztások 60-70%-a téves riasztás.
Ami kis létesítményekben még kezelhetőnek tűnik, gyorsan problémává válik, ahogy a rendszer Rendszer mérete és a növekvő komplexitás gyorsan komoly problémává válik:
- A nagy forgalmú területeken, például vasútállomásokon, repülőtereken vagy városközpontokban a téves riasztások aránya exponenciálisan megnő.
- Az időjárás változásai, a változó fényviszonyok, az állatok vagy a tükröződések gyakran vezetnek téves riasztásokhoz.
- A biztonsági központokat elárasztják a lényegtelen riasztások.
- Az eredmény a riasztási fáradtság: a kezelők késve vagy egyáltalán nem reagálnak a kritikus üzenetekre.
DeepAnT Performance mint magasabb szintű intelligenciaréteg
Itt lép a DeepAnT Performance a képbe - nem a meglévő kamerarendszerek helyettesítésére, hanem egy magasabb szintű, intelligens elemzési rétegként, amely felügyeli, értékeli és optimalizálja a meglévő AI-rendszereket figyelemmel kíséri, értékeli és optimalizálja a meglévő AI-rendszereket.
A kamera AI és a biztonsági vezérlőközpont között elhelyezett DeepAnT prediktív DeepAnT valós idejű anomália-felismerő motorja többek között elemzi:
- A korábbi téves riasztások és valós események mintázatát
- Kontextuális információk, mint például az időpont, a hét napja, az időjárás vagy a helyi eseménysűrűség
- Párhuzamos érzékelőadatok, pl. ajtóérintkezések vagy további mozgásérzékelők
- Többváltozós idősorok kölcsönhatásai, például ugyanazon a területen lévő több kamera között
A téves riasztások és a valós veszélyek korai észlelése
A DeepAnT felismeri a kamerák mesterséges intelligenciája általi szisztematikus félreértelmezéseket, és kiszűri azokat mielőtt továbbítaná őket a központnak. Ezzel egyidejűleg a Komplex, rejtett minták, amelyek valódi biztonsági fenyegetésekre utalnak - még akkor is, ha az eredeti videó még akkor is, ha az eredeti videó AI nem minősítette őket egyértelműen.
A modern videofelügyelet legfontosabb előnyei
- Akár 70 %-kal kevesebb téves riasztás
- Jelentős könnyítés a biztonsági és irányítóközpontok csapatai számára
- Nagyobb reagálási megbízhatóság kritikus helyzetekben
- Folyamatos rendszerfejlesztés a visszajelzési és tanulási mechanizmusok révén
- Könnyű integráció a meglévő VMS- és API-alapú környezetekbe
Következtetés
A modern biztonsági infrastruktúrák skálázása nem csupán további kamerákat igényel vagy nagyobb sávszélességet. Az adaptív, alkalmazkodó rendszerek elengedhetetlenek, amelyek Kontextuálisan értékelik a biztonsági eseményeket, és megbízhatóan csökkentik a téves értelmezéseket csökkentik a félreértelmezéseket.
A DeepAnT pontosan ezt az intelligenciát nyújtja: egy erőteljes, öntanuló elemzési réteget, amely Elemzőréteg, amely jelentősen javítja a meglévő felügyeleti rendszereket, és ugyanakkor és egyúttal tartósan csökkenti a biztonsági csapatok működési terheit.
Sascha Rissel vállalkozó, stratégiai tanácsadó és technológiai vízionárius, több mint 20 éves tapasztalattal komplex üzleti modellek fejlesztésében, skálázásában és optimalizálásában. A mélyreható üzleti-gazdasági szakértelmet magas szintű technológiai tudással ötvözi, különösen a mesterséges intelligencia, az algoritmikus döntési modellek és a rendszeroptimalizálás területén.
Az olyan kezdeményezések révén, mint a StratePlan és a DeepAnT, meghatározó módon járul hozzá az adatvezérelt ROI-számítás, az intelligens projektpriorizálás és a prediktív elemzés fejlődéséhez. Fókuszában a mérhető hatás, a megbízható döntési alapok és a rendkívül komplex matematikai modellek gyakorlati, alkalmazható megoldásokká alakítása áll az üzleti szféra, a közigazgatás és az ipar számára.
Sascha Rissel egyértelmű elvet képvisel: következetesen együtt gondolkodni a stratégia, a technológia és a hatás dimenzióit.