Искусственный интеллект в видеонаблюдении: 3 плюса для пользователей

Технологии видеонаблюдения развиваются, и сегодня они применяются в самых разных областях. И для повышения эффективности систем безопасности разработчики дошли до внедрения искусственного интеллекта в видеонаблюдении. О том, какой путь прошла технология, и какие плюсы она несет для своих пользователей, поговорим в статье.

Путь эволюции видеоаналитики 

Если раньше анализ видеофайлов проводил человек, то сегодня эту задачу берет на себя искусственный интеллект. Причем данная технология имитирует обучение людей. Это дает видеонаблюдению возможность производительно выявлять и идентифицировать объекты на основе повышенного воздействия информации. 

Технологии ИИ

Программное обеспечение эволюционировало до обработки изображений, идентификации личностей, а также классификации объектов по заданным параметрам и быстрому поиску данных в базе.   

Это нововведение повысило эффективность систем наблюдения в разы. Если ранее оператор находился около мониторов 24/7 и просматривал записи для обнаружения нарушений, то сегодня все происходит автоматически, и функционал расширен. 

Подробнее про возможности видеонаблюдения с ИИ читайте в наших статьях: 

• “Ведение списков и распознавание лиц: новые тренды видеонаблюдения”
• “Распознавание лиц как маркетинговый инструмент в ритейле”
• “Распознавание пола, возраста + подсчет уникальных клиентов”

Глубокое обучение 

Чтобы не привлекать дополнительные человеческие ресурсы и сделать систему безопасности автономной, создано интеллектуальное наблюдение с самообучающимися аналитическими алгоритмами. Такой комплекс может реагировать на неограниченное количество сценариев. 

Глубокое обучение — это соглашение, по которому машина подвергается воздействию помеченных данных с целью научиться распознавать ту же информацию на новых наборах данных. 

Основываясь на качественной аппаратной инфраструктуре, технология глубокого обучения позволяет ускорить аналитический вывод, повысить производительность и точность обнаружения нарушений. 

3 плюса для пользователей

Исходя из вышеперечисленных возможностей системы видеонаблюдения и видеоаналитики, можно выделить следующие преимущества для конечных пользователей: 

• повышение ситуационной осведомленности на объекте, благодаря тревожным уведомлениям на основе настроек реагирования; 
• ускорение расследования преступлений и облегчение конфликтов на объекте наблюдения; 
• интеграция тепловых сканеров, охранных датчиков и других вспомогательных устройств, повышающих безопасность на территории. 

ИИ в Faceter

Несмотря на плюсы, которые дает искусственный интеллект системам мониторинга, многие пользователи все еще сомневаются во внедрении технологии. 

Но Faceter не похож на представления людей и ломает все мифы про “умное” наблюдение. Сервис обладает бюджетными тарифами от 0 рублей, а также легко внедряется в систему безопасности без помощи специалистов. Подробнее  про подключение в статье: “Что нужно для подключения Faceter? Требования к оборудованию”. 

Возможности ИИ в сервисе: 

• видеоаналитика, распознавание лиц, фиксация подозрительных ситуаций, идентификация автономеров и прочее, что в целом повышает ситуационную осведомленность на объекте; 
• подсчет посетителей;
• введение “черных” и “белых” списков на основе машинного глубокого обучения; 
• контроль работы сотрудников и многое другое. 

Подробнее про функционал сервиса по ссылке. 

Заключение 

Искусственный интеллект в видеонаблюдении помогает модернизировать системы безопасности, исключить из контроля и анализа человеческий фактор, и повысить тем самым эффективность мониторинга. Для внедрения технологии не требуются большие финансовые затраты, если воспользоваться Faceter. Сервис закрывает потребности пользователей в идентификации объектов и уведомлениях в случае тревожных ситуаций.