Современное наблюдение, реальный интеллект: как DeepAnT улучшает системы камер на основе ИИ

Современные системы видеонаблюдения все больше полагаются на анализ, поддерживаемый искусственным интеллектом, для автоматического обнаружения движений, несанкционированного доступа или подозрительного поведения, несанкционированного доступа или подозрительного поведения в автоматическом режиме. Производители рекламируют "интеллектуальный видеоанализ" и обещают автоматические уведомления и значительное значительное сокращение расходов на персонал. Однако реальная ситуация зачастую отличается.

Слабые стороны современных систем камер на основе искусственного интеллекта

Многочисленные исследования и практические отчеты показывают, что реальная точность обнаружения коммерческих коммерческих систем искусственного интеллекта в видеонаблюдении зачастую составляет всего 30-40 %. И наоборот, это означает, что 60-70 % всех тревог являются ложными.

То, что еще кажется преодолимым в небольших инсталляциях, быстро превращается в проблему по мере увеличения размера системы Размер системы и растущая сложность быстро превращаются в серьезную проблему:

• В местах с большим скоплением людей, таких как вокзалы, аэропорты или центры городов, частота ложных срабатываний увеличивается в геометрической прогрессии.
• Изменения погоды, освещенности, животные или отражения часто приводят к ложным срабатываниям.
• Центры управления безопасностью наводняются неактуальными сигналами.
• В результате возникает усталость от тревог: операторы реагируют на критические сообщения с задержкой или не реагируют вовсе.

DeepAnT Performance как интеллектуальный уровень высшего уровня

DeepAnT Performance - это не замена существующим системам камер, а в качестве интеллектуального аналитического слоя более высокого уровня, который контролирует, оценивает и оптимизирует существующие системы искусственного интеллекта контролирует, оценивает и оптимизирует существующие системы ИИ.

Расположенный между искусственным интеллектом камеры и центром управления безопасностью, предиктивный механизм DeepAnT Механизм обнаружения аномалий в реальном времени от DeepAnT анализирует, в частности:

• Закономерности прошлых ложных тревог и реальных инцидентов
• Контекстную информацию, такую как время, день недели, погода или плотность местных событий
• Данные параллельных датчиков, например, дверных контактов или дополнительных датчиков движения
• Взаимодействие многомерных временных рядов, например, между несколькими камерами в одной зоне

Раннее обнаружение ложных тревог и реальных угроз

DeepAnT распознает систематические ошибки в интерпретации ИИ камеры и отфильтровывает их перед передачей в центр управления. В то же время Сложные скрытые паттерны, указывающие на реальные угрозы безопасности - даже если исходное видео даже если ИИ камеры не смог их четко классифицировать.

Ключевые преимущества современного видеонаблюдения

• До 70 % меньше ложных тревог
• Значительное облегчение работы служб безопасности и диспетчерских пунктов
• Повышение надежности реагирования в критических ситуациях
• Постоянное совершенствование системы благодаря механизмам обратной связи и обучения
• Простая интеграция в существующие системы видеонаблюдения и среды на базе API

Заключение

Масштабирование современных инфраструктур безопасности требует не только дополнительных камер или более высокой пропускной способности. Решающее значение имеют адаптивные системы, которые Контекстуально оценивают события безопасности и надежно снижают количество неверных интерпретаций уменьшить количество неверных интерпретаций.

DeepAnT предоставляет именно такой интеллект: мощный, самообучающийся аналитический слой, который Аналитический слой, который значительно улучшает существующие системы мониторинга и в то же время и в то же время стабильно снижает операционную нагрузку на команды безопасности.