AI continuă să fie apreciată ca tehnologie care va spori și îmbunătăți performanța umană în multe sectoare, iar industria supravegherii video nu face excepție. Analiza bazată pe AI este utilizată din ce în ce mai mult pentru a procesa rapid cantități mari de date și a declanșa acțiuni. Aceste funcții ajută la susținerea unei echipe de securitate atunci când monitorizează scene ample și în schimbare – cum ar fi zone de autostradă sau perimetre – identificarea obiectelor de interes și marcarea celor care necesită o acțiune.

În teorie, acest lucru pare ideal și extrem de benefic, dar atunci când tehnologia este implementată există o serie de factori care trebuie examinați pentru a asigura rezultate de înaltă calitate. Acestea includ hardware-ul camerei, calitatea video, nivelul de iluminare, precum și configurarea, poziția și direcția camerei.

 

Mediul și poziția camerei îi susțin funcția?

După cum se afirmă, calitatea imaginii depinde de rezoluția înaltă și sensibilitatea ridicată la lumină a camerei, dar există și alți factori care sunt la fel de influenți pentru utilizarea reală a unei imagini sau a unui videoclip. De exemplu, fluxul video de cea mai bună calitate de la cea mai scumpă cameră de supraveghere poate fi inutil dacă scena nu este suficient iluminată noaptea, dacă respectiva cameră a fost redirecționată sau dacă conexiunea de sistem este întreruptă.

AI continuă să fie apreciată ca tehnologie care va spori și îmbunătăți performanța umană în multe sectoare, iar industria supravegherii video nu face excepție. Analiza bazată pe AI este utilizată din ce în ce mai mult pentru a procesa rapid cantități mari de date și a declanșa acțiuni. Aceste funcții ajută la susținerea unei echipe de securitate atunci când monitorizează scene ample și în schimbare – cum ar fi zone de autostradă sau perimetre – identificarea obiectelor de interes și marcarea celor care necesită o acțiune.

În teorie, acest lucru pare ideal și extrem de benefic, dar atunci când tehnologia este implementată există o serie de factori care trebuie examinați pentru a asigura rezultate de înaltă calitate. Acestea includ hardware-ul camerei, calitatea video, nivelul de iluminare, precum și configurarea, poziția și direcția camerei.

 

Camera este la distanța corectă de scenă?

Este dificil să se determine distanța maximă de detectare a unei aplicații de analiză bazată pe AI – o valoare exactă a fișei tehnice în metri sau picioare nu poate fi integral în concordanță cu realitatea. Calitatea imaginii, caracteristicile scenei, condițiile meteorologice și proprietățile obiectului, cum ar fi culoarea și luminozitatea, au un impact semnificativ asupra distanței de detectare.

Acest lucru depinde și de viteza obiectelor care trebuie detectate. Pentru a obține rezultate exacte, o aplicație de analiză video trebuie să „vadă” obiectul pe o perioadă de timp suficient de lungă. Cât de mare trebuie să fie perioada respectivă depinde de performanța de procesare (framerate) a platformei: cu cât performanța de procesare este mai mică, cu atât obiectul trebuie să fie mai vizibil pentru a fi detectat. Dacă timpul de declanșare al camerei nu se potrivește bine cu viteza obiectului, neclaritatea imaginii datorată obiectelor în mișcare poate reduce și precizia detecției.

Obiectele rapide pot fi ratate mai ușor dacă trec mai aproape de cameră. O persoană care aleargă, aflată departe de cameră, de exemplu, ar putea fi bine detectată, în timp ce o persoană care aleargă foarte aproape de cameră cu aceeași viteză poate intra și ieși din câmpul vizual atât de repede încât nu se declanșează nicio alarmă.

În analiza bazată pe detectarea mișcării, obiectele care se deplasează direct spre cameră sau departe de aceasta, prezintă o altă provocare. Detectarea va fi deosebit de dificilă pentru obiectele cu mișcare lentă, care vor provoca doar modificări foarte mici în imagine, în comparație cu mișcarea de-a latul scenei

 

Cum sunt configurate alarmele și înregistrarea?

Analiza obiectelor funcționează optim numai atunci când sunt îndeplinite condițiile preconizate. În alte cazuri, s-ar putea să rateze evenimente importante. Dacă nu este absolut sigur că toate condițiile vor fi îndeplinite în orice moment, se recomandă să se adopte o abordare conservatoare și să se configureze sistemul astfel încât o clasificare specifică a obiectelor să nu fie singurul declanșator de alarmă. Acest lucru va provoca mai multe alarme false, dar va reduce și riscul de a pierde ceva important.

Există o nevoie evidentă pentru o clasificare de încredere a obiectelor pentru a filtra alarmele nedorite. Dar soluția de înregistrare ar trebui configurată pentru a se baza pe alți factori, pe lângă clasificarea obiectului. În cazul unei alarme reale ratate, această configurare vă permite să evaluați, din înregistrare, motivul lipsei alarmei și apoi să îmbunătățiți instalarea și configurația generală.

 

Cât de bine este întreținută soluția?

Este esențial ca instalația de supraveghere să fie întreținută în mod regulat, prin inspecții fizice și nu doar vizionarea videoclipului prin Video Management Software (VMS) pentru a descoperi și a elimina orice ar putea bloca câmpul vizual. Acest lucru este important și în instalațiile standard, numai pentru înregistrare, dar este și mai critic atunci când se utilizează analize.

În contextul detectării mișcării pe bază video, un obstacol tipic, cum ar fi o pânză de păianjen care se balansează în vânt, ar putea crește numărul de alarme false, rezultând un consum de stocare mai mare decât este necesar. Cu analiza obiectelor, web-ul ar crea practic o zonă de excludere în zona de detectare. Firele sale ar întuneca obiectele și ar reduce foarte mult șansele de detectare și clasificare.

Este puțin probabil ca murdăria de pe geamul din față sau bula camerei să provoace probleme în timpul zilei. Dar în condiții de lumină slabă, lumina care lovește o bulă murdară din lateral, de exemplu din farurile unei mașini, poate provoca reflexii neașteptate care pot reduce precizia de detectare.

Întreținerea legată de scena urmărită este la fel de importantă ca întreținerea camerei. O simplă comparație a imaginilor de înainte și de după va dezvălui potențiale probleme. Cum arăta scena când a fost instalată camera și cum arată astăzi? Este nevoie să reglați zona de detectare? Ar trebui ajustat câmpul vizual al camerei sau ar trebui să fie mutată într-o altă locație?

 

O soluție care funcționează în mod constant în mod optim

Investițiile în analize video vor aduce multe beneficii de securitate dacă sunt implementate corect și evaluate în mod regulat. Deoarece există o serie de factori care pot afecta performanța, personalul de securitate trebuie să rețină că aceste soluții nu se încadrează în categoria „configurați și uitați”. În schimb, va fi necesară o abordare care utilizează evaluarea continuă pentru a se asigura că rezultatele finale îndeplinesc obiectivele companiei și oferă o rentabilitate optimă a investiției.

Pentru a afla mai multe, descărcați whitepaper-ul „AI in video analytics: Considerations for analytics based on machine learning and deep learning”.