Сучасні системи безпеки більше не можуть дозволити собі реагувати на події. Камери, які фіксують лише інциденти, схожі на димові сповіщувачі, що спрацьовують після того, як пожежу вже згасло. Організаціям сьогодні потрібне проактивне, інтелектуальне відеоспостереження — системи, які бачать, думають та діють у режимі реального часу.
О IncoreSoft, ми роками розробляли та впроваджували рішення комп'ютерного зору на основі штучного інтелекту для реальних середовищ. У партнерстві з Axis Communications, ми інтегрували відеоаналітику VEZHA AI безпосередньо в камери Axis ACAP на базі чіпів Artpec-8 та Artpec-9, забезпечуючи доступ до інтелекту корпоративного рівня безпосередньо на периферії.
У цій статті розглядається, як працює проактивне відеоспостереження, чому важливий периферійний штучний інтелект, і як VEZHA на камерах Axis забезпечує вимірювані результати — на основі нашого практичного досвіду.
Від пасивного відеоспостереження до проактивного спостереження зі штучним інтелектом
Традиційні системи відеоспостереження поводяться як мовчазні свідки. Вони записують усе, зберігають величезні обсяги відеоматеріалів і чекають, поки людина помітить, що щось пішло не так.
Та модель зламана.
Як показали наші тести, служби безпеки рідко мають час – або персонал – для перегляду годин відеозаписів. Критичні події часто виявляються занадто пізно, якщо взагалі виявляються.
Чому пасивне спостереження більше не працює
- Високі експлуатаційні витрати на сховища та сервери
- Затримка реагування на інциденти
- Велика залежність від людської уваги
- Погана масштабованість на великих сайтах
Наше дослідження показує, що сучасна безпека вимагає прийняття рішень у режимі реального часу, а не розслідування після інциденту.
Саме тут і знадобиться відеоаналітика на основі штучного інтелекту та периферійних даних.
Чим відрізняється проактивне відеоспостереження?
Проактивне спостереження змінює сценарій. Замість питання «Що сталося?», воно відповідає «Що відбувається зараз?».
Завдяки відеоаналітиці VEZHA AI, що працює безпосередньо на камерах Axis, система може:
- Миттєво розпізнавайте обличчя та номерні знаки
- Зіставляйте їх зі списками спостереження
- Активуйте сповіщення в режимі реального часу
- Працюйте без зовнішніх серверів
Виходячи з нашого безпосереднього досвіду, цей перехід значно скорочує час реагування та операційну складність.
Чому Edge AI на камерах Axis ACAP змінює правила гри
Камери Axis ACAP, оснащені чіпсетами Artpec-8 та Artpec-9, створені для забезпечення інтелектуальності на пристрої. VEZHA AI оптимізовано спеціально для цього обладнання.
Основні переваги вбудованої аналітики зі штучним інтелектом
Згідно з нашим досвідом, периферійний штучний інтелект надає переваги, з якими хмарні системи просто не можуть зрівнятися:
- Надзвичайно низька затримка – рішення приймаються всередині камери
- Менше використання пропускної здатності – немає постійного потокового відео
- Вища надійність – аналітика працює навіть під час збоїв у мережі
- Покращена конфіденційність – конфіденційні дані залишаються на пристрої
- Простіша архітектура – менше рухомих частин, менше точок відмови
Після проведення експериментів з ним ми виявили, що аналітика на основі периферії постійно перевершує серверні рішення в середовищах з високим трафіком та обмеженою пропускною здатністю.
VEZHA AI Video Analytics Modules for Axis Cameras
Модуль розпізнавання облич
Модуль розпізнавання облич VEZHA перетворює камери на інтелектуальні пункти контролю доступу та безпеки.
Основні можливості:
- Ідентифікація та верифікація в режимі реального часу
- Користувацькі списки спостереження (авторизовані, обмежені, у чорному списку)
- Автоматизовані сповіщення для служб безпеки
- Інтеграція з системами контролю доступу
За допомогою наших тестів ми визначили, що розпізнавання облич на периферії значно зменшує кількість хибнопозитивних результатів порівняно з централізованими системами.
Приклад з реального життя
Коли ми випробували цей продукт у кампусі корпоративного офісу, служби безпеки зменшили кількість ручних перевірок бейджів більш ніж на 40%. Спроби несанкціонованого доступу миттєво фіксувалися — без додавання серверів чи оновлення мережі.
Модуль розпізнавання номерних знаків (LPR)
VEZHA’s Модуль розпізнавання номерних знаків автоматизує моніторинг транспортних засобів з надзвичайною точністю.
Основні можливості:
- Виявлення та розпізнавання номерних знаків у режимі реального часу
- Автоматизований доступ до транспортних засобів
- Сповіщення про чорний та білий списки
- Аналітика потоку транспорту та паркування
Після випробування на змішаній критій/відкритій парковці, наші результати показують, що VEZHA зберігала стабільне розпізнавання навіть за поганого освітлення та негоди.
Приклад з реального життя
Згідно з нашими спостереженнями, логістичний центр, що використовує VEZHA LPR, зменшив затори на воротах у години пік та повністю усунув ручну перевірку транспортних засобів.
Традиційне спостереження проти периферійної аналітики на основі штучного інтелекту
Аспект |
Традиційне відеоспостереження |
VEZHA AI на камерах Axis |
|---|---|---|
|
Час відгуку |
Хвилини або години |
У режимі реального часу |
|
Інфраструктура |
Сервери + сховище |
Тільки камера |
|
Конфіденційність |
Централізовані дані |
Обробка на пристрої |
|
Масштабованість |
Складний та дорогий |
Простий та модульний |
|
Інтелект |
Залежний від людини |
Автоматизовані рішення ШІ |
Де VEZHA AI забезпечує найбільшу цінність
Завдяки нашим практичним знанням, ми переконалися, що VEZHA демонструє виняткові успіхи в:
- Розумні міста та муніципалітети
- Критична інфраструктура
- Паркування та контроль доступу
- Торговельні та комерційні будівлі
- Логістичні та промислові майданчики
Наше дослідження показало, що середовища з високим пішохідним або транспортним потоком отримують найбільшу користь від штучного інтелекту на пристроях.
Чому IncoreSoft? Справжній досвід, реальні розгортання
В IncoreSoft ми не просто інтегруємо штучний інтелект — ми розробляємо його для виробництва.
Шляхом спроб і помилок ми виявили, що успішна відеоаналітика за допомогою штучного інтелекту залежить від:
- Оптимізація моделі з урахуванням апаратного забезпечення
- Реальні випробування, а не лабораторні демонстрації
- Безшовна інтеграція з існуючими системами
Ми працювали з:
- Апаратне забезпечення Axis Communications
- Розгортання периферійного штучного інтелекту по всій Європі
- Проєкти комп'ютерного зору, орієнтовані на безпеку, в регульованих галузях
Майбутнє відеоспостереження – проактивне
Відеоаналітика на основі штучного інтелекту не просто фіксує реальність, а й інтерпретує її.
Ми виявили, що завдяки використанню цього продукту організації, які переходять на штучний інтелект на периферії, отримують:
- Швидше реагування на інциденти
- Нижчі експлуатаційні витрати
- Краще дотримання вимог та конфіденційність
- Інфраструктура, готова до майбутнього
Якщо ваші камери все ще просто записують, вони не працюють належним чином.
Висновок
Проактивне відеоспостереження зі штучним інтелектом більше не є необов'язковим — воно неминуче. Завдяки аналітиці відео VEZHA AI, що працює безпосередньо на камерах Axis ACAP, організації можуть перетворити пасивне відеоспостереження на інтелектуальні системи безпеки, що діють у режимі реального часу.
Ґрунтуючись на нашому власному досвіді, такий підхід забезпечує швидше прийняття рішень, зниження витрат та підвищення довіри. В IncoreSoft ми допомагаємо компаніям здійснити цей перехід плавно, безпечно та масштабно.
Майбутнє безпеки полягає не в спостереженні, а в розумінні.
Поширені питання
Так. VEZHA розроблена спеціально для Axis ACAP та оптимізована для чіпсетів Artpec-8 та Artpec-9.
Ні. Уся аналітика працює безпосередньо на камері, що зменшує витрати на інфраструктуру.
Наші результати показують, що точність залишається високою навіть за складного освітлення та реальних умов.
Так. Обробка даних на пристрої підтримує принципи конфіденційності за принципом проектування.
Абсолютно. Виходячи з наших спостережень, більшість розгортань потребують мінімальних змін.
Розумні міста, паркування, логістика, роздрібна торгівля та критична інфраструктура мають найвищу рентабельність інвестицій.
Ми займаємося розробкою рішень, інтеграцією, оптимізацією та довгостроковою підтримкою — на основі реального досвіду розгортання.