Nowoczesny nadzór, prawdziwa inteligencja: jak DeepAnT ulepsza systemy kamer oparte na sztucznej inteligencji

Nowoczesne systemy nadzoru w coraz większym stopniu opierają się na analizach wspieranych przez sztuczną inteligencję w celu automatycznego wykrywania ruchów, nieautoryzowanego dostępu lub podejrzanych zachowań, nieautoryzowanego dostępu lub podejrzanego zachowania. Producenci reklamują się "inteligentną analizą wideo" i obiecują zautomatyzowane powiadomienia oraz znaczną redukcję kosztów personelu znaczną redukcję kosztów personelu. Rzeczywistość operacyjna jest jednak często inna.

Słabości dzisiejszych systemów kamer opartych na sztucznej inteligencji

Liczne badania i praktyczne raporty pokazują, że rzeczywista dokładność wykrywania komercyjnych komercyjnych systemów sztucznej inteligencji w nadzorze wideo wynosi często tylko około 30-40%. Oznacza to, że 60-70% wszystkich alarmów to alarmy fałszywe.

To, co nadal wydaje się możliwe do opanowania w małych instalacjach, szybko staje się problemem w miarę wzrostu wielkości systemu i jego złożoności Rozmiar systemu i rosnąca złożoność szybko stają się poważnym problemem:

• W obszarach o dużym natężeniu ruchu, takich jak dworce kolejowe, lotniska lub centra miast, wskaźnik fałszywych alarmów wzrasta wykładniczo.
• Zmiany pogodowe, zmieniające się warunki oświetleniowe, zwierzęta lub odbicia często prowadzą do fałszywych alarmów.
• Centra kontroli bezpieczeństwa są zalewane nieistotnymi alarmami.
• Rezultatem jest zmęczenie alarmami: operatorzy reagują na krytyczne komunikaty z opóźnieniem lub wcale.

DeepAnT Performance jako warstwa inteligencji wyższego poziomu

W tym miejscu pojawia się DeepAnT Performance - nie jako zamiennik istniejących systemów kamer, ale jako inteligentna warstwa analityczna wyższego poziomu, która monitoruje, ocenia i optymalizuje istniejące systemy AI monitoruje, ocenia i optymalizuje istniejące systemy AI.

Umieszczony między sztuczną inteligencją kamery a centrum kontroli bezpieczeństwa, predykcyjny silnik DeepAnT Silnik wykrywania anomalii w czasie rzeczywistym DeepAnT analizuje między innymi:

• Wzorce z przeszłych fałszywych alarmów i rzeczywistych incydentów
• Informacje kontekstowe, takie jak godzina, dzień tygodnia, pogoda lub gęstość zdarzeń lokalnych
• Równoległe dane z czujników, np. styki drzwi lub dodatkowe czujniki ruchu
• Interakcje wielowymiarowych szeregów czasowych, na przykład między kilkoma kamerami w tym samym obszarze

Wczesne wykrywanie fałszywych alarmów i rzeczywistych zagrożeń

DeepAnT rozpoznaje systematyczne błędne interpretacje przez sztuczną inteligencję kamery i odfiltrowuje je zanim zostaną przekazane do centrum sterowania. W tym samym czasie Złożone, ukryte wzorce, które wskazują na prawdziwe zagrożenia bezpieczeństwa - nawet jeśli oryginalne wideo nawet jeśli oryginalna sztuczna inteligencja wideo nie sklasyfikowała ich jednoznacznie.

Kluczowe korzyści dla nowoczesnego nadzoru wideo

• Do 70% mniej fałszywych alarmów
• Znaczne od ciążenie zespołów ochrony i centrów kontroli
• Większa niezawodność reakcji w sytuacjach krytycznych
• Ciągłe doskonalenie systemu dzięki mechanizmom informacji zwrotnej i uczenia się
• Łatwa integracja z istniejącymi systemami VMS i środowiskami opartymi na API

Wnioski

Skalowanie nowoczesnej infrastruktury bezpieczeństwa wymaga czegoś więcej niż tylko dodatkowych kamer lub większej przepustowości. Kluczowe znaczenie mają adaptacyjne systemy, które Oceniają zdarzenia bezpieczeństwa w kontekście i niezawodnie redukują błędne interpretacje redukują błędne interpretacje.

DeepAnT dostarcza właśnie taką inteligencję: potężną, samouczącą się warstwę analizy, która Warstwa analityczna, która znacząco ulepsza istniejące systemy monitorowania i jednocześnie i jednocześnie trwale zmniejsza obciążenie operacyjne zespołów ds. bezpieczeństwa.