Sztuczna inteligencja jako przełom w monitoringu wideo Ajax

Kamery monitoringu wideo ewoluowały z pasywnych urządzeń nagrywających do aktywnych narzędzi bezpieczeństwa zasilanych sztuczną inteligencją (AI). Współczesne kamery potrafią analizować dane wideo na bieżąco, identyfikować obiekty, wykrywać potencjalne zagrożenia oraz szybciej na nie reagować. Kamery zintegrowane z systemem alarmowym znacznym stopniu wypływają na zwiększenie ochrony obiektu. Przyjrzyjmy się, w jaki sposób odnosi się to do przewodowych kamer IP opartych na sztucznej inteligencji od Ajax Systems.

Jak sztuczna inteligencja upraszcza zarządzanie bezpieczeństwem

Sztuczna inteligencja to termin często używany do opisania zaawansowanych możliwości systemów komputerowych. W monitoringu wideo sztuczna inteligencja oznacza model uczenia maszynowego, który jest przeszkolony do rozpoznawania obiektów i analizy danych w celu wykrywania zagrożeń. Funkcje nie sprawiają, że sztuczna inteligencja zastępuje osoby monitorujące transmisję wideo, lecz pomagają w działaniu firm zajmujących się monitoringiem:

• Kamery wykorzystujące sztuczną inteligencję umożliwiają wykrywanie obiektów w czasie rzeczywistym i selektywne nagrywanie. Zmniejsza to zależność od ciągłej czujności i zmniejsza ryzyko przeoczenia zdarzeń wynikających z błędu ludzkiego, takiego jak zmęczenie operatora. Krytyczne zdarzenia są rejestrowane.
• Weryfikacja wizualna w wysokiej rozdzielczości ogranicza liczbę fałszywych alarmów.
• Sztuczna inteligencja umożliwia monitorowanie większej liczby kamer bez konieczności zatrudniania większej liczby pracowników, dzięki czemu skalowanie jest bardziej opłacalne.
• Technologie sztucznej inteligencji przyspieszają reakcję na zagrożenia, eliminując opóźnienia, co ma kluczowe znaczenie w sytuacjach krytycznych. Gdy sztuczna inteligencja wykrywa obiekty, użytkownik i stacja monitorowania alarmów(ARC) otrzymują powiadomienie i mogą szybciej zareagować na zdarzenie.

Co wpływa na jakość rozpoznawania obiektów przez sztuczną inteligencję

Sprawne działanie sztucznej inteligencji w monitoringu wideo wiąże się z kilkoma wyzwaniami:

• Prawidłowe rozpoznawanie przy użyciu sztucznej inteligencji wymaga precyzyjnego umieszczenia kamery, a instalator musi wziąć pod uwagę wysokość, nachylenie i potencjalne przeszkody w polu widzenia kamery.
• Trudne warunki oświetleniowe, takie jak niewystarczające lub nadmierne światło słoneczne, mogą mieć wpływ na dokładność wykrywania obiektów.
• Trudne warunki pogodowe mogą zakłócać działanie sztucznej inteligencji. Mgła lub deszcz mogą obniżać jakość obrazu, a krople wody na obiektywach kamer mogą utrudniać wykrywanie obiektów.
• Przetwarzanie transmisji wideo o wysokiej rozdzielczości przez rejestrator wideo w czasie rzeczywistym może powodować opóźnienia lub lagi. Wydajne algorytmy sprzętowe i programowe mogą być potrzebne do obsługi dużych szybkości transmisji danych.

Jak monitoring wideo oparty na sztucznej inteligencji poprawia wydajność systemu alarmowego

Opracowując kamery Ajax, firma Ajax Systems wzięła pod uwagę wyzwania stojące przed branżą monitoringu wideo i uwzględniła je w swoich rozwiązaniach. Inżynierowie Ajax opracowali kamery oparte na sztucznej inteligencji, które płynnie integrują się z systemem Ajax, co umożliwia selektywne nagrywanie i weryfikację alarmów w celu zmniejszenia liczby niepotrzebnych wezwań patroli interwencyjnych.

Wbudowane jednostki przetwarzania neuronowego (NPU) w kamerach Ajax mogą rozróżniać ludzi, zwierzęta i pojazdy. Funkcja ta pozwala użytkownikom rejestrować wyłącznie istotne zdarzenia, takie jak wejście do pomieszczenia lub wjazd samochodu na parking. Kamery mogą również inicjować nagrywanie na podstawie wykrywania ruchu pikseli. Selektywne nagrywanie zmniejsza zużycie pamięci i wymaga mniejszej przepustowości.

Oprócz wbudowanego procesora NPU, czujniki w systemie Ajax mogą wyzwalać nagrywanie przez kamery. Pozwala to reagować na alarmy z jednego, kilku lub wszystkich czujników bezpieczeństwa w systemie. Pozwala to na weryfikację alarmu za pomocą nagrań wideo z kamer CCTV.

Hub Ajax jest wymagany do synchronizacji alarmów z nagrywaniem przez określoną kamerę Ajax. Następnie należy stworzyć scenariusz monitoringu wideo. W przypadku kamer innych firm wymagany jest także rejestrator Ajax NVR.

Jak działają scenariusze? Gdy w kuchni uruchomi się czujnik pożarowy, użytkownik i agencja ochrony otrzymują powiadomienie w aplikacjach Ajax i mogą natychmiast sprawdzić obraz z kamery. Pozwala to zweryfikować, co spowodowało alarm, czy może był to przypalony tost, czy realne zagrożenie, które wymaga natychmiastowej reakcji.

Czujniki Ajax odfiltrowują jednak również fałszywe alarmy. Na przykład, czujniki ruchu Ajax mają ulepszone systemy optyczne lub wykorzystują technologię podwójnego wykrywania przy pomocy sensorów PIR oraz mikrofalowych. Ponadto, czujniki ruchu Ajax wykorzystują różne algorytmy w celu redukcji fałszywych alarmów:

• SmartDetect: rozróżnia ludzi i zakłócenia termiczne poprzez analizę sygnałów podczerwieni.
• LISA: porównuje sygnały z dwóch sensorów podczerwieni w czujnikach zewnętrznych.
• ELSA: wykonuje 3-etapową cyfrową analizę wzorców ruchu w czujnikach kurtynowych.

Inne sposoby, w jakie Ajax Systems walczy z fałszywymi alarmami, to:

• Potwierdzenie alarmu z weryfikacją fotograficzną. Zasilanie bateryjne, nie wymaga Wi-Fi.
• Potwierdzenie alarmu zgodnie z PD 6662.
• Przetwarzanie alarmów zgodnie z ANSI/SIA CP-01-2019.
• Analiza sygnału korelacji.
• Sprawdzenie integralności systemu.

Technologie poprawiające jakość obrazu

Kamery Ajax korzystają z szeregu funkcji zapewniających wyjątkową jakość obrazu zarówno w dzień, jak i w nocy, co pomaga zminimalizować wpływ oświetlenia na dokładność rozpoznawania przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji. Każda kamera Ajax jest wyposażona w inteligentne podświetlenie w podczerwieni (IR), które zapewnia wysoką jakość nagrań nawet w warunkach słabego oświetlenia. Kamera dostosowuje intensywność oświetlenia w czasie rzeczywistym, aby uniknąć prześwietlenia. W rezultacie obiekty mogą być widoczne w odległości do 35 metrów.

Kamery zostały także wyposażone w technologię True WDR. Technologia ta rozjaśnia ciemne obszary i przyciemnia te, które są zbyt jasne, aby nagranie było wyraźne w różnych warunkach oświetleniowych. True WDR można łatwo dostosować za pomocą aplikacji Ajax.

Bez True WDR	Z True WDR

Jak szkolona jest sztuczna inteligencja Ajax

Pokonywanie wyzwań związanych z efektywnością AI jest łatwiejsze dzięki odpowiedniemu szkoleniu sieci neuronowych. Model sztucznej inteligencji Ajax jest szkolony przy użyciu specjalnych zestawów danych, zwłaszcza tych pochodzących z naszych testów beta. Te różnorodne dane obejmują wiele scenariuszy i zdarzeń, w celu poprawienia wydajności systemu. Specjalne etykiety pomagają sztucznej inteligencji nauczyć się rozpoznawać obiekty różniące się kształtem, rozmiarem i wzorcami ruchu. Ręczne etykietowanie danych umożliwia sieci neuronowej dokładne rozpoznawanie i analizowanie obiektów.

Przetwarzając dane, Ajax Systems jest w pełni zgodny z odpowiednimi przepisami prawa i regulacjami. Firma przestrzega Ogólnego rozporządzenia o ochronie danych (RODO). Przepisy te chronią prywatność użytkowników i dane osobowe w UE i EOG. Właściciele nagrań z grupy testów beta umożliwili firmie na wykorzystanie ich materiałów do szkolenia algorytmów sztucznej inteligencji. Co więcej, NPU w kamerach Ajax spełnia surowe wymagania ustawy National Defense Authorization Act (NDAA). Zgodność ta potwierdza, że produkty Ajax, w tym kamery CCTV, nie zawierają części pochodzących od producentów objętych sankcjami.

Rozpocznij przygodę z monitoringiem wideo opartym na sztucznej inteligencji Ajax

Kamery IP Ajax wykorzystują sztuczną inteligencję, która została przeszkolona do rozpoznawania obiektów w różnych środowiskach. Zapewnia skuteczność nawet przy złej pogodzie i trudnych warunkach oświetleniowych, pod warunkiem, że kamera jest prawidłowo zainstalowana. Dzięki bezproblemowej integracji z systemami alarmowymi Ajax, kamery Ajax oparte na sztucznej inteligencji zapewniają dokładne i skuteczne bezpieczeństwo. Obecne możliwości kamer CCTV podkreślają ich wpływ na przyszłość systemów monitoringu wideo.