Vigilância moderna, inteligência real: como o DeepAnT melhora os sistemas de câmara baseados em IA

Os sistemas de vigilância modernos baseiam-se cada vez mais em análises apoiadas por IA para detetar automaticamente movimentos, acessos não autorizados ou comportamentos suspeitos, acesso não autorizado ou comportamentos suspeitos. Os fabricantes fazem publicidade com "análise de vídeo inteligente" e prometem notificações automáticas e uma redução significativa dos custos de pessoal uma redução significativa dos custos de pessoal. No entanto, a realidade operacional é muitas vezes diferente.

Os pontos fracos dos actuais sistemas de câmara baseados em IA

Numerosos estudos e relatórios de campo mostram que a precisão real da deteção de dos sistemas comerciais de IA na videovigilância é frequentemente de apenas 30-40%. Por outro lado, isto significa que 60-70% de todos os alarmes são falsos alarmes.

O que ainda parece ser possível de gerir em pequenas instalações torna-se rapidamente um problema à medida que o tamanho do sistema e a sua crescente complexidade se tornam rapidamente um problema O tamanho do sistema e a complexidade crescente tornam-se rapidamente um problema sério:

• Em zonas muito frequentadas, como estações de comboio, aeroportos ou centros urbanos, a taxa de falsos alarmes aumenta exponencialmente.
• As alterações climatéricas, a mudança das condições de luz, os animais ou os reflexos conduzem frequentemente a falsos alarmes.
• Os centros de controlo de segurança são inundados com alertas irrelevantes.
• O resultado é a fadiga dos alarmes: os operadores reagem a mensagens críticas com um atraso ou nem sequer reagem.

DeepAnT Performance como uma camada de inteligência de nível superior

É aqui que entra o DeepAnT Performance - não como um substituto para os sistemas de câmaras existentes, mas como uma camada de análise inteligente de nível superior que monitoriza, avalia e optimiza os sistemas de IA existentes monitora, avalia e otimiza os sistemas de IA existentes.

Posicionado entre a IA da câmara e o centro de controlo de segurança, o motor de deteção de anomalias em tempo real preditivo do DeepAnT O motor de deteção de anomalias em tempo real do DeepAnT analisa, entre outras coisas:

• Padrões de alarmes falsos e incidentes reais anteriores
• Informações contextuais, como hora, dia da semana, clima ou densidade de eventos locais
• Dados de sensores paralelos, por exemplo, contactos de portas ou sensores de movimento adicionais
• Interações de séries temporais multivariadas, por exemplo, entre várias câmaras na mesma área

Deteção precoce de falsos alarmes e ameaças reais

O DeepAnT reconhece erros de interpretação sistemáticos da IA da câmara e filtra-os antes de serem enviadas para o centro de controlo. Ao mesmo tempo, os Padrões complexos e ocultos que indicam ameaças reais à segurança - mesmo que o vídeo original mesmo que a IA do vídeo original não os tenha classificado claramente.

Principais vantagens para a videovigilância moderna

• Até 70 % menos alarmes falsos
• Alívio significativo para as equipas de segurança e dos centros de controlo
• Maior fiabilidade de resposta em situações críticas
• Melhoria contínua do sistema através de mecanismos de feedback e aprendizagem
• Fácil integração em ambientes VMS e baseados em API existentes

Conclusão

A expansão das infra-estruturas de segurança modernas exige mais do que câmaras adicionais ou larguras de banda mais elevadas. São cruciais os sistemas adaptativos, que Avaliam contextualmente os eventos de segurança e reduzem de forma fiável as interpretações erradas reduzem as interpretações incorrectas.

O DeepAnT fornece precisamente esta inteligência: uma camada de análise poderosa e de auto-aprendizagem que Camada de análise que melhora significativamente os sistemas de monitorização existentes e, ao mesmo tempo e, ao mesmo tempo, reduz de forma sustentável a carga operacional das equipas de segurança.