Moderný dohľad, skutočná inteligencia: Ako DeepAnT zlepšuje kamerové systémy založené na umelej inteligencii

Moderné monitorovacie systémy sa čoraz viac spoliehajú na analýzy podporované umelou inteligenciou, ktoré automaticky zisťujú pohyb, neoprávnený prístup alebo podozrivé správanie, neoprávnený prístup alebo podozrivé správanie automaticky. Výrobcovia inzerujú s "inteligentnou analýzou videa" a sľubujú automatické upozornenia a výrazné výrazné zníženie nákladov na personál. Prevádzková realita je však často iná.

Slabé stránky dnešných kamerových systémov založených na umelej inteligencii

Početné štúdie a praktické správy ukazujú, že skutočná presnosť detekcie komerčných komerčných systémov s umelou inteligenciou v oblasti kamerového dohľadu sa často pohybuje len okolo 30 - 40 %. To naopak znamená, že 60 - 70 % všetkých poplachov sú falošné poplachy.

To, čo sa v malých inštaláciách ešte zdá byť zvládnuteľné, sa rýchlo stáva problémom, keď systém Veľkosť systému a rastúca zložitosť sa rýchlo stáva vážnym problémom:

• Na frekventovaných miestach, ako sú vlakové stanice, letiská alebo centrá miest, sa exponenciálne zvyšuje počet falošných poplachov.
• Zmeny počasia, meniace sa svetelné podmienky, zvieratá alebo odrazy často vedú k falošným poplachom.
• Bezpečnostné riadiace centrá sú zaplavené irelevantnými výstrahami.
• Výsledkom je únava z poplachov: operátori reagujú na kritické správy s oneskorením alebo vôbec.

DeepAnT Performance ako inteligenčná vrstva vyššej úrovne

Práve tu nastupuje DeepAnT Performance - nie ako náhrada existujúcich kamerových systémov, ale ako inteligentná analytická vrstva vyššej úrovne, ktorá monitoruje, vyhodnocuje a optimalizuje existujúce systémy AI monitoruje, vyhodnocuje a optimalizuje existujúce systémy AI.

Umiestnená medzi kamerovou AI a bezpečnostným riadiacim centrom, prediktívna funkcia DeepAnT Engine na detekciu anomálií v reálnom čase z DeepAnT analyzuje okrem iného:

• Vzory z minulých falošných poplachov a skutočných incidentov
• Kontextové informácie, ako je čas, deň v týždni, počasie alebo hustota miestnych udalostí
• Údaje z paralelných senzorov, napr. dverové kontakty alebo ďalšie snímače pohybu
• Interakcie viacrozmerných časových radov, napríklad medzi viacerými kamerami v rovnakej oblasti

Včasná detekcia falošných poplachov a skutočných hrozieb

DeepAnT rozpoznáva systematické nesprávne interpretácie umelou inteligenciou kamery a filtruje ich pred ich odoslaním do riadiaceho centra. Zároveň Komplexné, skryté vzory, ktoré indikujú skutočné bezpečnostné hrozby - aj keď pôvodné video aj v prípade, že ich pôvodná video AI jednoznačne neklasifikovala.

Kľúčové výhody pre moderný videodohľad

• Až o 70 % menej falošných poplachov
• Výrazné uľahčenie pre tímy bezpečnostných a riadiacich centier
• Väčšia spoľahlivosť reakcie v kritických situáciách
• Neustále zlepšovanie systému prostredníctvom mechanizmov spätnej väzby a učenia
• Jednoduchá integrácia do existujúcich prostredí VMS a API

Záver

Škálovanie moderných bezpečnostných infraštruktúr si vyžaduje viac než len ďalšie kamery alebo vyššiu šírku pásma. Rozhodujúce sú adaptívne, prispôsobivé systémy, ktoré Kontextovo vyhodnocujú bezpečnostné udalosti a spoľahlivo znižujú chybné interpretácie znížiť počet nesprávnych interpretácií.

DeepAnT poskytuje presne takúto inteligenciu: výkonnú, samoučiacu sa analytickú vrstvu, ktorá Analytická vrstva, ktorá výrazne zlepšuje existujúce monitorovacie systémy a zároveň a zároveň udržateľne znižuje prevádzkovú záťaž bezpečnostných tímov.