Supraveghere modernă, inteligență reală: Cum îmbunătățește DeepAnT sistemele de camere bazate pe inteligență artificială

Sistemele moderne de supraveghere se bazează din ce în ce mai mult pe analize susținute de inteligența artificială pentru a detecta automat mișcările, accesul neautorizat sau comportamentele suspecte, accesul neautorizat sau comportamentele suspecte în mod automat. Producătorii fac reclamă cu "analiza video inteligentă" și promit notificări automate și o semnificativă o reducere semnificativă a costurilor cu personalul. Cu toate acestea, realitatea operațională este adesea diferită.

Punctele slabe ale actualelor sisteme de camere bazate pe inteligență artificială

Numeroase studii și rapoarte practice arată că precizia reală de detectare a sistemelor comerciale de a sistemelor comerciale de inteligență artificială în supravegherea video este adesea de numai aproximativ 30-40%. Invers, aceasta înseamnă că 60-70% din toate alarmele sunt alarme false.

Ceea ce pare încă gestionabil în instalațiile mici devine rapid o problemă pe măsură ce sistemul Dimensiunea sistemului și complexitatea crescândă devin rapid o problemă serioasă:

• În zonele foarte frecventate, cum ar fi gările, aeroporturile sau centrele orașelor, rata alarmelor false crește exponențial.
• Schimbările meteorologice, schimbarea condițiilor de lumină, animalele sau reflexiile conduc adesea la alarme false.
• Centrele de control al securității sunt inundate cu alerte irelevante.
• Rezultatul este oboseala alarmelor: operatorii reacționează la mesajele critice cu întârziere sau nu reacționează deloc.

Performanța DeepAnT ca strat de inteligență de nivel superior

Aici intervine DeepAnT Performance - nu ca un înlocuitor pentru sistemele de camere existente, ci ca un strat de analiză inteligentă de nivel superior care monitorizează, evaluează și optimizează sistemele AI existente monitorizează, evaluează și optimizează sistemele AI existente.

Poziționat între camera AI și centrul de control al securității, motorul predictiv de detectare a anomaliilor în timp real al DeepAnT De detectare a anomaliilor în timp real din DeepAnT analizează, printre altele:

• Modele din alarmele false și incidentele reale din trecut
• Informații contextuale, cum ar fi ora, ziua săptămânii, vremea sau densitatea evenimentelor locale
• Datele senzorilor paraleli, de exemplu, contactele ușilor sau senzorii de mișcare suplimentari
• Interacțiuni ale seriilor temporale multivariate, de exemplu între mai multe camere din aceeași zonă

Detectarea timpurie a alarmelor false și a amenințărilor reale

DeepAnT recunoaște interpretările eronate sistematice ale inteligenței artificiale a camerei și le filtrează înainte ca acestea să fie transmise către centrul de control. În același timp, modelele Modele complexe, ascunse, care indică amenințări reale la adresa securității - chiar dacă AI-ul video original chiar dacă AI-ul video original nu le-a clasificat în mod clar.

Principalele beneficii pentru supravegherea video modernă

• Cu până la 70 % mai puține alarme false
• Ușurare semnificativă pentru echipele de securitate și ale centrelor de control
• Fiabilitate sporită a răspunsului în situații critice
• Îmbunătățirea continuă a sistemului prin mecanisme de feedback și învățare
• Integrare ușoară în VMS existente și în mediile bazate pe API

Concluzie

Scalarea infrastructurilor moderne de securitate necesită mai mult decât camere suplimentare sau lățimi de bandă mai mari. Sunt esențiale sistemele adaptive, adaptative, care Evaluează contextual evenimentele de securitate și reduc în mod fiabil interpretările eronate reduc interpretările eronate.

DeepAnT oferă exact această inteligență: un strat de analiză puternic, cu autoînvățare, care Strat de analiză care îmbunătățește semnificativ sistemele de monitorizare existente și în același timp și, în același timp, reduce în mod sustenabil sarcina operațională a echipelor de securitate.