Современные видеосистемы с искусственным интеллектом

Видеосистемы безопасности являются эффективным средством сдерживания преступности благодаря своей способности фиксировать и представлять доказательства произошедших событий. Такие системы могут оказать неоценимую помощь в защите людей и имущества. Судебно-медицинская экспертиза была и остается основной сферой использования инфраструктуры видеонаблюдения.

Типичная реакция после происшествия - это реакция на инцидент, которого мы предпочли бы избежать в первую очередь. Прочесывание видеоматериалов в поисках действенных доказательств может занять много времени и ресурсов. Если личности преступников не установлены, правоохранительные органы не могут добиться обвинительного приговора, и мы возвращаемся к исходной точке. Достижения в области "аналитики" на основе ИИ, переходя от простого движения пикселей к распознаванию объектов для людей и транспортных средств, снятых на видео, резко повысили нашу эффективность и способность находить людей или транспортные средства, представляющие интерес.

Использование ИИ для определения таких атрибутов, как цвет, марка, модель, носимые или носимые предметы, еще больше сокращает время поиска. Все это по-прежнему является реакцией на произошедшее событие.

Несмотря на значительные достижения в области криминалистического поиска, недобросовестные субъекты продолжают оттачивать свои навыки, чтобы избежать обнаружения. Они научились закрывать лицо или носить низко надвинутые бейсбольные шляпы, чтобы скрыть свою личность. Организованные розничные преступные группировки особенно хорошо умеют маскировать свои личности. Они стараются заранее обследовать заведение, тщательно отмечая расположение камер наблюдения и их высоту. Учитывая все это, как организации могут лучше защитить себя?

Принятие проактивной позиции

В идеальном сценарии мы хотели бы предотвращать крупные инциденты до того, как они произойдут. В конце концов, чтобы остановить преступление до его совершения, требуется гораздо меньше времени и ресурсов, чем для того, чтобы собрать воедино события после их совершения.

Камеры сами по себе являются хорошим сдерживающим фактором, но преступники не понимают, что камеры с искусственным интеллектом способны не только фиксировать изображения. Они также могут искать закономерности. При анализе событий часто можно обнаружить признаки того, что что-то плохое должно было произойти или происходило в реальном времени. Люди могли слоняться возле входов или близко к двери склада.

Существует множество случаев, когда люди или транспортные средства явно находились в местах, где им не следовало находиться. Используя аналитику с помощью ИИ, можно искать закономерности, например, бродяжничество, и определять, когда люди и транспортные средства находятся в местах, где их быть не должно.

После обнаружения, следующим шагом является передача предупреждения сотрудникам службы безопасности, в котором четко показано, где происходит подозрительное поведение, чтобы они могли потенциально вмешаться. Такая проактивная позиция возможна благодаря тому, что операторы получают больше информации по мере развития событий в режиме реального времени. Для этого необходима правильная технология, но также требуется поддержка со стороны руководства и сотрудников.

Правильная технология

Наличие способных камер на базе ИИ, которые могут не только обнаруживать объекты, но и фиксировать полезные атрибуты (цвет, пол, возраст, очки и шляпу) этих объектов, является ключом к получению оперативной информации. Если в районе происходят преступления, связанные с разгромом и захватом красного фургона в пятницу вечером, то было бы очень полезно знать, когда в эти часы подъезжает красный фургон. Может быть, это и пустяк, но дополнительные глаза, которые может обеспечить камера на базе ИИ, могут сыграть решающую роль для групп безопасности, которые и так работают на пределе своих возможностей.

Чем больше параметров доступно, тем более полными могут быть правила для оповещения групп безопасности о необычной активности. Лучшие системы могут отображать местоположение на карте красным цветом, когда событие отмечено, что делает время реагирования практически мгновенным. Например, в нерабочее время на погрузочную платформу не должны подъезжать автомобили.

Если они есть, это может стать поводом для тревоги. Возможно, в серверной комнате не должно быть никого после 9 часов вечера. Теперь службы безопасности могут узнать, есть ли там человек, по изменению освещения. В этом и заключается прелесть камер с искусственным интеллектом и хорошей системы VMS - может быть, голубь пройдет по погрузочной платформе, и вы не получите уведомления, или если тень от облака пройдет мимо окна серверной комнаты. Ложные тревоги уходят в прошлое.

Получение поддержки со стороны команды

Переход к проактивной позиции требует согласия и организации со стороны руководства и всех сотрудников. При переходе к более проактивной позиции в области безопасности важно обучить персонал утвержденным шагам и лучшим практикам по снижению потенциальных угроз до того, как ситуация обострится. Это может быть простое решение - сделать так, чтобы присутствие команды четко ощущалось, а мобильные телефоны были наготове, чтобы запечатлеть момент.

Это может включать автоматические голосовые сообщения, вызывающие сигнал тревоги, отправку полиции и наблюдение за происходящим. Выбор в конечном итоге зависит от уникальных обстоятельств вашего бизнеса. Хорошая новость заключается в том, что благодаря технологиям, основанным на искусственном интеллекте, у охранных организаций есть больше инструментов, чем когда-либо, для снижения уровня преступности, а также сокращения объемов инвентаризации.

Пролистать наверх