Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение произвели фурор в отрасли безопасности физической, подняв видеоанализ и аналитику на совершенно новую ступень точности и производительности.
Однако потенциал машинного интеллекта для воздействия на отрасль физической безопасности выходит далеко за рамки их возможностей по улучшению видеоаналитики. Так, истинное превосходство этой технологии для индустрии физической безопасности заключается в варианте принимать данные, поступающие со всевозможных устройств, составных элементов Интернета вещей (IoT), а также использовании этой информации для выработки передовых методов ведения бизнеса, укрепления стандартных рабочих процедур и повышения осведомленности о всевозможных рисках.
Пользователи могут использовать видеоаналитику с большей продуктивностью и точностью за счет применения искусственного интеллекта, а точнее, опций Deep learning и машинного обучения. Эти термины, хотя иногда применяются как синонимы, наделены разными преимуществами. Машинное обучение предлагает точную аналитику выявления инцидентов.
Часто, когда человек думает о видеоаналитике, он ассоциирует ее с распознаванием по лицу; однако возможности машинного интеллекта выходят далеко за рамки и дают отслеживать механику и процессы. Напротив, ИИ задействуется для имитации того, что может делать человек, и способствует улучшению некоторых низкоуровневых задач. Искусственный интеллект в сегменте физической безопасной среды призван дополнять то, где способности обычного человека достигают предела. ИИ призван улучшить автоматическое генерирование решений и оповещения.
Помимо улучшенного видеоанализа, интеллект искусственный и глубокое обучение могут многое сделать для рынка физической безопасности. Для камер видеонаблюдения ИИ может сделать гораздо больше, чем традиционно устранять ложные срабатывания сигнализации с помощью видеоаналитики на основе движения. От автоматизации задач до выполнения рутинных операций и сравнения данных, ИИ и Deep learning могут изменить то, как люди используют камеры видеонаблюдения.
Поскольку сегодня устанавливается гораздо больше видеокамер, чем пользователи могут контролировать и просматривать, для этих целей нужен ИИ, чтобы разбираться в новых данных и понимать, на что следует обращать внимание. Современные устройства представляют собой новое поколение мощных датчиков Интернета вещей, которые напрямую улучшают бизнес и операции.
Искусственный интеллект и машинное обучение также могут принести пользу рынку физической безопасности за счет улучшенных решений контроля доступа и интеграции полученных данных с другими устройствами. Благодаря использованию этой технологии алгоритмы могут распознавать людей с помощью биометрической идентификации и автоматически интегрировать ее с IP камерами видеонаблюдения для разработки комплексных решений для контроля доступа. ИИ может улучшить биометрические считыватели worldvision.com.ua/biometricheskie-schityvateli/, увеличив скорость и точность распознавания.
Кроме того, искусственное обучение машинного интеллекта дает дополнительные преимущества в режиме реального времени для выявления и фиксации сложных типов событий, что ранее было возможно только постфактум в рамках судебно-медицинской экспертизы. Это дает системам безопасности и службам реагирования стать рациональными и сложными.
Программное обеспечение с видеоаналитикой, как правило, используется для идентификации людей и других объектов, а затем для запуска конкретного действия, такого как открытие дверей, запуск оповещения, включение охранной или пожарной сигнализации.
Хотя эта функция полезна, предусмотрена весомая ценность в аналитике данных, которая способна предоставить полезную информацию, извлеченную из больших объемов данных, хранящихся в комплектах контроля доступа https://worldvision.com.ua/komplekty-kontrolya-dostupa. Искусственный интеллект может «узнать», как выглядят типичные шаблоны доступа каждого пользователя, и предупредить систему безопасности при обнаружении подозрительного или аномального поведения, которое может представлять угрозу для организации.
Помимо обнаружения опасности, возможно использовать аналитику данных для действенного понимания загруженности зданий и моделей трафика, чтобы помочь обеспечить физическое дистанцирование, выделить панели и устройства, которые неправильно настроены или могут выйти из строя, и прочее. Программы анализа данных могут помочь предприятиям улучшить инструменты безопасности и внутренние угрозы, понять использование их объектов и модели трафика, а также оптимизировать оборудование безопасности.
Алгоритмы интеллекта искусственного и обучения машинного предоставляют полезные инструменты для анализа весомых объемов данных Интернета вещей (IoT). Помогая автоматизировать процесс принятия решений на начальном уровне, эти технологии могут повысить продуктивность служб безопасности.
Интеллектуально-технологичные опции способны расширить варианты интеграции, например, увеличить задействование биометрии с контролем и управлением доступом. Стоит отметить, что интеллектуальные решения могут помочь конечным пользователям понять загруженность зданий и схемы движения, и даже обеспечить физическое дистанцирование. Это только некоторые из возможных применений технологии, и в конце концов, далеко не предел.
