Sorveglianza moderna, intelligenza reale: come DeepAnT migliora i sistemi di telecamere basati sull'AI

I moderni sistemi di sorveglianza si affidano sempre più spesso ad analisi supportate dall'intelligenza artificiale per rilevare automaticamente movimenti, accessi non autorizzati o comportamenti sospetti, accessi non autorizzati o comportamenti sospetti in modo automatico. I produttori pubblicizzano con "analisi video intelligenti" e promettono notifiche automatiche e una significativa riduzione dei costi del personale una significativa riduzione dei costi del personale. Tuttavia, la realtà operativa è spesso diversa.

I punti deboli degli attuali sistemi di telecamere basati sull'IA

Numerosi studi e rapporti pratici dimostrano che l'effettiva accuratezza di rilevamento dei sistemi di IA commerciali è spesso pari al 30-40% dei sistemi AI commerciali per la videosorveglianza è spesso solo del 30-40%. Ciò significa che il 60-70% di tutti gli allarmi sono falsi allarmi.

Ciò che sembra ancora gestibile in piccole installazioni, diventa rapidamente un problema con l'aumentare delle dimensioni del sistema e della sua complessità Le dimensioni del sistema e la crescente complessità diventano rapidamente un problema serio:

• In aree molto frequentate come stazioni ferroviarie, aeroporti o centri urbani, il tasso di falsi allarmi aumenta esponenzialmente.
• Cambiamenti meteorologici, condizioni di luce variabili, animali o riflessi sono spesso causa di falsi allarmi.
• I centri di controllo della sicurezza sono sommersi da segnalazioni irrilevanti.
• Il risultato è la stanchezza da allarme: gli operatori reagiscono ai messaggi critici con ritardo o non reagiscono affatto.

DeepAnT Performance come livello di intelligenza superiore

È qui che entra in gioco DeepAnT Performance, non come sostituto dei sistemi di telecamere esistenti, ma come livello di analisi intelligente di livello superiore che monitora, valuta e ottimizza i sistemi di intelligenza artificiale esistenti monitora, valuta e ottimizza i sistemi di intelligenza artificiale esistenti.

Posizionato tra l'intelligenza artificiale delle telecamere e il centro di controllo della sicurezza, il motore di rilevamento predittivo delle anomalie in tempo reale di DeepAnT Il motore di rilevamento delle anomalie in tempo reale di DeepAnT analizza, tra le altre cose:

• Modelli di falsi allarmi passati e incidenti reali
• Informazioni contestuali come l'ora, il giorno della settimana, il meteo o la densità di eventi locali
• Dati di sensori paralleli, ad esempio contatti di porte o sensori di movimento aggiuntivi
• Interazioni di serie temporali multivariate, ad esempio tra più telecamere nella stessa area

Rilevamento precoce di falsi allarmi e minacce reali

DeepAnT riconosce le interpretazioni errate sistematiche da parte dell'intelligenza artificiale delle telecamere e le filtra prima che vengano inoltrate al centro di controllo. Allo stesso tempo, i modelli complessi e nascosti Complessi schemi nascosti che indicano reali minacce alla sicurezza, anche se il video originale non ha anche se l'intelligenza artificiale del video originale non li ha classificati chiaramente.

Vantaggi chiave per la videosorveglianza moderna

• Fino al 70% in meno di falsi allarmi
• Significativo sollievo per le squadre di sicurezza e dei centri di controllo
• Maggiore affidabilità di risposta in situazioni critiche
• Miglioramento continuo del sistema grazie a meccanismi di feedback e apprendimento
• Facile integrazione negli ambienti VMS e API esistenti

Conclusione

Per scalare le moderne infrastrutture di sicurezza non bastano telecamere aggiuntive o larghezze di banda maggiori o larghezze di banda maggiori. È fondamentale disporre di sistemi adattivi, che Valutano gli eventi di sicurezza nel contesto e riducono in modo affidabile le interpretazioni errate ridurre gli errori di interpretazione.

DeepAnT fornisce proprio questa intelligenza: un potente strato di analisi ad autoapprendimento che Di analisi che migliora in modo significativo i sistemi di monitoraggio esistenti e allo stesso tempo e allo stesso tempo riduce in modo duraturo il carico operativo dei team di sicurezza.