Sodoben nadzor, prava inteligenca: kako DeepAnT izboljšuje sisteme kamer z umetno inteligenco

Sodobni nadzorni sistemi se vse bolj zanašajo na analize, ki jih podpira umetna inteligenca, da bi samodejno zaznali premike, nepooblaščen dostop ali sumljivo vedenje, nepooblaščenega dostopa ali sumljivega vedenja. Proizvajalci oglašujejo z "inteligentno analizo videoposnetkov" in obljubljajo samodejna obvestila ter znatno znatno zmanjšanje stroškov osebja. Vendar je operativna realnost pogosto takšna drugačna.

Slabosti današnjih kamernih sistemov, ki temeljijo na umetni inteligenci

Številne študije in praktična poročila kažejo, da je dejanska natančnost odkrivanja komercialnih komercialnih sistemov z umetno inteligenco pri videonadzoru pogosto znaša le okoli 30-40 %. To pa pomeni, da je 60-70 % vseh alarmov lažnih alarmov.

Kar se zdi še vedno obvladljivo v majhnih namestitvah, hitro postane težava, ko sistem Velikost sistema in vse večja zapletenost hitro postaneta resen problem:

• Na zelo obiskanih območjih, kot so železniške postaje, letališča ali mestna središča, se število lažnih alarmov eksponentno poveča.
• Vremenske spremembe, spreminjajoče se svetlobne razmere, živali ali odsevi pogosto povzročijo lažne alarme.
• Varnostni nadzorni centri so preplavljeni z nepomembnimi opozorili.
• Posledica je utrujenost od alarmov: operaterji se na kritična sporočila odzovejo z zamudo ali sploh ne.

Delovanje tehnologije DeepAnT kot inteligenčni sloj višje ravni

Tu nastopi sistem DeepAnT Performance - ne kot nadomestek za obstoječe sisteme kamer, temveč kot inteligentna analitična plast višje ravni, ki spremlja, ocenjuje in optimizira obstoječe sisteme umetne inteligence spremlja, ocenjuje in optimizira obstoječe sisteme umetne inteligence.

DeepAnT, ki je umeščen med umetno inteligenco kamere in varnostnim nadzornim centrom, omogoča napovedovanje Motor za zaznavanje anomalij v realnem času podjetja DeepAnT med drugim analizira:

• Vzorce iz preteklih lažnih alarmov in resničnih incidentov
• Kontekstualne informacije, kot so čas, dan v tednu, vreme ali gostota lokalnih dogodkov
• Vzporedne podatke senzorjev, npr. stike vrat ali dodatne senzorje gibanja
• Interakcije večdimenzionalnih časovnih vrst, na primer med več kamerami na istem območju

Zgodnje odkrivanje lažnih alarmov in resničnih groženj

DeepAnT prepozna sistematične napačne razlage umetne inteligence kamere in jih filtrira preden se posredujejo nadzornemu centru. Hkrati Kompleksne, skrite vzorce, ki kažejo na resnične varnostne grožnje - tudi če je prvotni videoposnetek tudi če jih prvotna umetna inteligenca videoposnetka ni jasno razvrstila.

Ključne prednosti za sodobni videonadzor

• Do 70 % manj lažnih alarmov
• Bistvena razbremenitev za ekipe varnostnih in nadzornih centrov
• Večja zanesljivost odziva v kritičnih situacijah
• Nenehno izboljševanje sistema s pomočjo mehanizmov povratnih informacij in učenja
• Enostavna integracija v obstoječe sisteme VMS in okolja, ki temeljijo na API

Zaključek

Povečevanje sodobnih varnostnih infrastruktur zahteva več kot le dodatne kamere ali večje pasovne širine. Ključnega pomena so prilagodljivi in prilagodljivi sistemi, ki Kontekstualno ovrednotijo varnostne dogodke in zanesljivo zmanjšajo število napačnih interpretacij zmanjšajo napačne interpretacije.

DeepAnT zagotavlja prav to inteligenco: zmogljivo, samoučečo se analitično plast, ki Analitični sloj, ki bistveno izboljša obstoječe nadzorne sisteme in hkrati in hkrati trajnostno zmanjša operativno breme varnostnih ekip.