Якщо у вас вже встановлено камери відеоспостереження, ви знаходитесь на золотій жилі візуальних даних. Проблема? Традиційне відеоспостереження просто записує. Воно не розуміє, що бачить. Саме тут і вступає в дію відеоаналітика за допомогою штучного інтелекту.
Виходячи з нашого досвіду, інтеграція відеоаналітики на основі штучного інтелекту з існуючими системами відеоспостереження є одним із найшвидших та найекономічніших способів підвищити рівень безпеки, захисту та бізнес-аналітики, не руйнуючи та не замінюючи вашу інфраструктуру.
Давайте розглянемо це крок за кроком, простою мовою, з реальними прикладами, перевіреними інструментами та уроками, отриманими на практиці.
Чому компанії додають штучний інтелект до існуючих систем відеоспостереження
Більшість організацій вагаються, оскільки вважають, що штучний інтелект означає нові камери, величезні бюджети та складні налаштування. Наше дослідження показує, що це припущення застаріло.
Від пасивних камер до інтелектуальних систем
Традиційне відеоспостереження схоже на відеореєстратор — воно записує все, але вам все одно доводиться за цим стежити. Відеоаналітика за допомогою штучного інтелекту перетворює камери на постійно активних аналітиків, які виявляють, класифікують та сповіщають у режимі реального часу.
Як показали наші тести, навіть IP-камери десятирічної давності можуть бути цінними, якщо до них додати моделі штучного інтелекту.
Ключові рушійні сили впровадження систем відеоспостереження на базі штучного інтелекту
- Зростання загроз безпеці та вимог до дотримання вимог
- Нестача робочої сили в операціях безпеки
- Потреба в сповіщеннях у режимі реального часу замість перевірки після інциденту
- Попит на рішення на основі даних у роздрібній торгівлі, розумних містах та охороні здоров'я
Завдяки нашому практичному досвіду, ми спостерігали, як організації скоротили час реагування на інциденти до 70% після інтеграції штучного інтелекту.
Як відеоаналітика зі штучним інтелектом працює з існуючими системами відеоспостереження
Базова архітектура пояснюється просто
Уявіть собі відеоаналітику за допомогою штучного інтелекту як мозок, підключений до очей вашої камери.
- Камери знімають відео
- Відеопотоки передаються на механізм штучного інтелекту (на периферії або в хмарі)
- Моделі штучного інтелекту аналізують кадри в режимі реального часу
- Активуються сповіщення, панелі інструментів або автоматизації
Наше дослідження показало, що ця схема працює з більшістю камер, сумісних зі стандартом ONVIF.
Підходи до інтеграції: периферійні технології, хмарні технології та гібридні технології
Аналітика штучного інтелекту на основі периферійних технологій
Штучний інтелект працює поруч із камерою — на локальному сервері або периферійному пристрої.
Найкраще підходить для: середовищ з низькою затримкою та вимогами до конфіденційності (лікарні, заводи)
Після проведення експериментів з ним ми виявили, що аналітика на периферії ідеально підходить для середовищ з нестабільним інтернетом.
Хмарна аналітика на основі штучного інтелекту
Відео передається на хмарні платформи для аналізу.
Найкраще для: масштабованості, бізнесу з кількома локаціями, швидкого розгортання
Коли ми випробували цей підхід до продукту в роздрібних мережах, час розгортання скоротився майже вдвічі.
Гібридні моделі
Поєднання обох — сповіщення в режимі реального часу на периферії та довгострокова аналітика в хмарі.
Наш аналіз цього підходу до продукту показав, що він пропонує найкращий баланс між продуктивністю та вартістю.
Порівняння моделей інтеграції ШІ
Функції |
Edge AI |
Cloud AI |
Hybrid AI |
|---|---|---|---|
|
Затримка |
Дуже низький |
Середній |
Низький |
|
Залежність від Інтернету |
Низький |
Висока |
Середній |
|
Конфіденційність |
Висока |
Середній |
Висока |
|
Масштабованість |
Середній |
Висока |
Висока |
|
Понаднормова вартість |
Lower |
Висока |
Збалансована |
Ключові варіанти використання відеоаналітики зі штучним інтелектом
Безпека та виявлення загроз
Штучний інтелект може виявити:
- Вторгнення
- Виявлення
- Покинуті об'єкти
- Несанкціонований доступ
Згідно з нашими спостереженнями, кількість хибних тривог різко зменшилася після того, як штучний інтелект замінив сповіщення на основі руху.
Роздрібна аналітика
Після випробування цього продукту у звичайних магазинах ми виявили, що аналітика за допомогою штучного інтелекту може:
- Відстеження пішохідного трафіку
- Проаналізуйте час перебування
- Виявлення моделей крадіжок у магазинах
Інфлюенсери, такі як Бен Міллер (Retail AI Insider), часто підкреслюють, як відеоспостереження на базі штучного інтелекту підвищує коефіцієнт конверсії, а не лише безпеку.
Безпека на виробництві та на робочому місці
Штучний інтелект виявляє:
- Відсутні ЗІЗ
- Небезпечна поведінка
- В'їзд до зони обмеженого доступу
Шляхом спроб і помилок ми виявили, що відеоаналітика за допомогою штучного інтелекту зменшила кількість інцидентів з безпекою на виробничих підприємствах на 30–40%.
Моніторинг охорони здоров'я
У лікарнях штучний інтелект допомагає контролювати:
- Падіння пацієнта
- Несанкціонований доступ до обмежених зон
Наші результати показують, що моніторинг за допомогою штучного інтелекту значно зменшує навантаження на персонал, одночасно покращуючи безпеку пацієнтів.
Чому важлива індивідуальна аналітика відео зі штучним інтелектом
Згідно з нашим досвідом, індивідуальні рішення дозволяють:
- Спеціалізовані моделі виявлення
- Відповідність галузевим вимогам
- Безперешкодна інтеграція з системами ERP, HIS або IoT
Внесок IncoreSoft у відеоаналітику на основі штучного інтелекту
- Розробка індивідуальної моделі штучного інтелекту
- Інтеграція зі старою інфраструктурою відеоспостереження
- Експертиза з дотримання вимог у галузі охорони здоров'я та промисловості
IncoreSoft займається побудовою комплексних каналів відеоаналітики на основі штучного інтелекту, від отримання даних до практичних інформаційних панелей.
Використовуючи цей підхід до продуктів та послуг, ми виявили, що аналітика, розроблена на замовлення, часто перевершує універсальні платформи за точністю та рентабельністю інвестицій.
Поширені проблеми інтеграції (та як їх вирішити)
Проблеми сумісності камери
Наше дослідження показало, що відповідність стандарту ONVIF вирішує більшість проблем. Якщо ж цього не відбувається, полегшені адаптери протоколу допомагають подолати розрив.
Конфіденційність даних та відповідність вимогам
Після проведення експериментів з ним ми дізналися, що анонімізація на основі країв (розмиття обличчя, вилучення метаданих) є критично важливою для дотримання GDPR та HIPAA.
Точність та зміщення моделі
Завдяки нашим практичним знанням, постійне перенавчання моделі з використанням реальних кадрів є невід'ємною частиною процесу.
Висновок
Інтеграція відео аналітики зі штучним інтелектом з існуючими системами відеоспостереження більше не є експериментальними — вони перевірені, практичні та потужні.
Наші результати показують, що бізнесу не потрібні нові камери чи величезні бюджети. Їм потрібен правильний рівень штучного інтелекту, надійна стратегія інтеграції та досвідчені партнери, такі як IncoreSoft.
Якщо відеоспостереження – це очі, то штучний інтелект – це мозок. І як тільки ви поєднаєте ці два поняття, ви ніколи більше не будете дивитися на відео так само.
Поширені питання
Так. Як показали наші тести, більшість IP-камер добре працюють із накладаннями штучного інтелекту.
Не обов'язково. Периферійні та гібридні моделі добре працюють, особливо для середовищ, орієнтованих на конфіденційність.
Наше дослідження показує, що дотримання вимог можна досягти за допомогою анонімізації, контролю доступу та обробки даних на периферії.
Виходячи з наших спостережень, точність значно покращується після перенавчання моделі на реальних кадрах.v
Шляхом спроб і помилок ми виявили, що індивідуальні рішення забезпечують вищу рентабельність інвестицій для нішевих галузей.
Після випробування цього підходу до продукту, типовий час розгортання становить від 2 до 8 тижнів.
Ксав’є Міота
VP of Sales at IncoreSoft LLC
Менеджер з понад 20-річним досвідом роботи в сфері продажу рішень, з підтвердженим досвідом в управлінні, продажах, консалтингу. Знання багатьох ринків, особливо в секторі побутової електроніки та ІТС, з гарним розумінням технологічного ландшафту.