Modern övervakning, verklig intelligens: Hur DeepAnT förbättrar AI-baserade kamerasystem

Moderna övervakningssystem förlitar sig alltmer på AI-stödda analyser för att automatiskt upptäcka rörelser, obehörigt tillträde eller misstänkt beteende, obehörig åtkomst eller misstänkt beteende automatiskt. Tillverkarna marknadsför sig med "intelligent videoanalys" och utlovar automatiska meddelanden och en betydande minskning av personalkostnaderna en betydande minskning av personalkostnaderna. Den operativa verkligheten är dock ofta annorlunda.

Svagheterna med dagens AI-baserade kamerasystem

Många studier och praktiska rapporter visar att den faktiska detekteringsnoggrannheten hos kommersiella kommersiella AI-system inom videoövervakning ofta bara ligger runt 30-40%. Omvänt innebär detta att 60-70% av alla larm är falsklarm.

Det som fortfarande verkar hanterbart i små installationer blir snabbt ett problem när systemets Systemets storlek och ökande komplexitet blir snabbt ett allvarligt problem:

• I välbesökta områden som tågstationer, flygplatser eller stadskärnor ökar antalet falsklarm exponentiellt.
• Väderomslag, förändrade ljusförhållanden, djur eller reflexer leder ofta till falsklarm.
• Säkerhetskontrollcentralerna översvämmas av irrelevanta larm.
• Resultatet blir larmtrötthet: operatörerna reagerar på kritiska meddelanden med fördröjning eller inte alls.

DeepAnT Performance som ett intelligenslager på högre nivå

Det är här DeepAnT Performance kommer in i bilden - inte som en ersättning för befintliga kamerasystem, utan som ett intelligent analyslager på högre nivå som övervakar, utvärderar och optimerar befintliga AI-system övervakar, utvärderar och optimerar befintliga AI-system.

Mellan kamerans AI och säkerhetskontrollcentret finns DeepAnT:s prediktiva Anomalidetekteringsmotor i realtid från DeepAnT analyserar bl.a:

• Mönster från tidigare falsklarm och verkliga incidenter
• Kontextuell information såsom tid, veckodag, väder eller lokal händelsetäthet
• Parallella sensordata, t.ex. dörrkontakter eller ytterligare rörelsesensorer
• Interaktioner av multivariata tidsserier, t.ex. mellan flera kameror i samma område

Tidig upptäckt av falsklarm och verkliga hot

DeepAnT känner igen systematiska feltolkningar av kamerans AI och filtrerar bort dem innan de vidarebefordras till kontrollcentret. Samtidigt identifieras de Komplexa, dolda mönster som indikerar verkliga säkerhetshot - även om den ursprungliga videon även om den ursprungliga video-AI:n inte klassificerade dem på ett tydligt sätt.

Viktiga fördelar för modern videoövervakning

• Upp till 70 % färre falsklarm
• Betydande av lastning för säkerhets- och kontrollcenterteam
• Större tillförlitlighet i responsen i kritiska situationer
• Kontinuerlig systemförbättring genom återkopplings- och inlärningsmekanismer
• Enkel integrering i befintliga VMS- och API-baserade miljöer

Slutsatser

För att skala upp moderna säkerhetsinfrastrukturer krävs mer än bara fler kameror eller högre bandbredd. Adaptiva, anpassningsbara system är avgörande, som Kontextuellt utvärderar säkerhetshändelser och på ett tillförlitligt sätt minskar feltolkningar minska feltolkningar.

DeepAnT levererar just denna intelligens: ett kraftfullt, självlärande analyslager som Analyslager som avsevärt förbättrar befintliga övervakningssystem och samtidigt och samtidigt minskar den operativa bördan för säkerhetsteamen på ett hållbart sätt.