Jūs pieņemat lēmumus par ieguldījumiem, bet ne par optimālo portfeli.
Jūs varat gūt lielāku peļņu ar saviem esošajiem projektiem.
Mēs aprēķinām optimālo scenāriju - pirms jūs pieņemat lēmumu.
Bez maksas. Bez saistībām. Pamatojoties uz jūsu esošajiem projektiem.
Tie paši projekti. Dažādas kombinācijas. Vairāk rezultātu.
StratePlan aprēķina optimālo portfeli tur, kur tradicionālie rīki sasniedz savas robežas.
Tā vietā, lai projektus vērtētu izolēti, mēs analizējam visas iespējamās kombinācijas - un identificējam labāko risinājumu.
Globālais optimums nav pieņēmums - to var aprēķināt.
Izvēlieties uzņēmējdarbības jomu:
Bloga galvenais raksts:
Mūsdienīga uzraudzība, reāls intelekts: kā DeepAnT uzlabo uz mākslīgo intelektu balstītas kameru sistēmas
Mūsdienu uzraudzības sistēmas arvien vairāk izmanto mākslīgā intelekta atbalstītu analīzi, lai automātiski noteiktu kustības, nesankcionētu piekļuvi vai aizdomīgu uzvedību, nesankcionētu piekļuvi vai aizdomīgu uzvedību automātiski. Ražotāji reklamē ar "inteliģento video analīzi" un sola automatizētus paziņojumus un ievērojamu ievērojamu personāla izmaksu samazinājumu. Tomēr darbības realitāte bieži vien ir šāda atšķiras.
Mūsdienu uz mākslīgo intelektu balstīto kameru sistēmu trūkumi
Daudzi pētījumi un praktiski ziņojumi liecina, ka komerciālo mākslīgā intelekta sistēmu atklāšanas spēja videonovērošanā bieži vien ir tikai aptuveni 30-40 %. Savukārt tas nozīmē, ka 60-70 % no visiem trauksmes signāliem ir viltus trauksmes signāli.
Tas, kas nelielās iekārtās vēl šķiet paveicams, ātri vien kļūst par problēmu, jo sistēma Sistēmas lielums un pieaugošā sarežģītība ātri kļūst par nopietnu problēmu:
- Intensīvi apmeklētās vietās, piemēram, dzelzceļa stacijās, lidostās vai pilsētu centros, viltus trauksmes gadījumu skaits pieaug eksponenciāli.
- Laikapstākļu izmaiņas, mainīgi gaismas apstākļi, dzīvnieki vai atspīdumi bieži izraisa viltus trauksmes signālus.
- Drošības kontroles centrus pārpludina neatbilstoši brīdinājumi.
- Rezultātā rodas trauksmes nogurums: operatori reaģē uz kritiskiem ziņojumiem ar kavēšanos vai nereaģē vispār.
DeepAnT Performance kā augstākā līmeņa intelekta slānis
Tieši šeit nāk DeepAnT Performance - nevis kā esošo kameru sistēmu aizstājējs, bet kā augstākā līmeņa inteliģentas analīzes slānis, kas uzrauga, izvērtē un optimizē esošās mākslīgā intelekta sistēmas uzrauga, novērtē un optimizē esošās mākslīgā intelekta sistēmas.
Novietots starp kameras AI un drošības kontroles centru, DeepAnT prognozēšanas DeepAnT reāllaika anomāliju noteikšanas dzinējs cita starpā analizē:
- Iepriekšējo viltus trauksmju un reālu incidentu modeļus
- Kontekstuālo informāciju, piemēram, laiku, nedēļas dienu, laikapstākļus vai vietējo notikumu blīvumu
- Paralēlo sensoru datus, piemēram, durvju kontaktus vai papildu kustības sensorus
- Daudzdimensiju laikrindu mijiedarbība, piemēram, starp vairākām kamerām vienā un tajā pašā zonā
Viltus trauksmes un reālu draudu agrīna atklāšana
DeepAnT atpazīst kameras mākslīgā intelekta sistemātiskas kļūdainas interpretācijas un filtrē tās pirms tie tiek pārsūtīti uz vadības centru. Tajā pašā laikā Sarežģītus, slēptus modeļus, kas norāda uz reāliem drošības apdraudējumiem - pat ja sākotnējais video pat tad, ja sākotnējais video AI tos nav skaidri klasificējis.
Galvenie ieguvumi mūsdienu videonovērošanai
- Līdz 70 % mazāk viltus trauksmju
- Ievērojami atvieglojumi apsardzes un kontroles centru komandām
- Lielāka reaģēšanas uzticamība kritiskās situācijās
- Nepārtraukta sistēmas uzlabošana, izmantojot atgriezeniskās saites un mācīšanās mehānismus
- Viegla integrācija esošajās VMS un uz API balstītās vidēs
Secinājums
Mūsdienu drošības infrastruktūru paplašināšanai ir nepieciešams vairāk nekā tikai papildu kameras vai lielāku joslas platumu. Ļoti svarīgas ir adaptīvas, pielāgojamas sistēmas, kas Kontekstuāli izvērtē drošības notikumus un uzticami samazina kļūdainu interpretāciju samazināt kļūdainu interpretāciju.
DeepAnT nodrošina tieši šādu inteliģenci: jaudīgu, pašmācības analīzes slāni, kas Analīzes slānis, kas ievērojami uzlabo esošās monitoringa sistēmas un tajā pašā laikā un vienlaikus ilgtspējīgi samazina drošības komandu operatīvo slogu.
Sascha Rissel ir uzņēmējs, stratēģiskais padomnieks un tehnoloģiju vizionārs ar vairāk nekā 20 gadu pieredzi sarežģītu biznesa modeļu izstrādē, mērogošanā un optimizācijā. Viņš apvieno padziļinātas uzņēmējdarbības zināšanas ar dziļu tehnoloģisko izpratni, īpaši mākslīgā intelekta, algoritmisko lēmumu pieņemšanas modeļu un sistēmu optimizācijas jomās.
Ar tādām iniciatīvām kā StratePlan un DeepAnT viņš būtiski veicina uz datiem balstītu ROI aprēķinu, inteliģentas projektu prioritizācijas un prognozējošās analītikas attīstību. Viņa fokuss ir vērsts uz izmērāmu ietekmi, stabiliem lēmumu pieņemšanas pamatiem un augsti sarežģītu matemātisko modeļu pārveidi praktiski izmantojamās risinājumos uzņēmējdarbībai, valsts pārvaldei un rūpniecībai.
Sascha Rissel iemieso skaidru principu: konsekventi savienot stratēģiju, tehnoloģijas un ietekmi.