ИИ в безопасности: как алгоритмы, вычислительная мощность и большие данные формируют интеллектуальное наблюдение

Искусственный интеллект (ИИ) превратился из концепции в реальность во многих отраслях, и в области камер видеонаблюдения его влияние особенно глубоко. От машинного обучения (ML) до глубокого обучения (DL) и, наконец, до компьютерного зрения (CV) эти многоуровневые технологии теперь составляют основу современных систем видеонаблюдения на базе ИИ .

Компьютерное зрение позволяет машинам «видеть» и интерпретировать мир, позволяя камерам и бэкэнд-системам анализировать видеопотоки в реальном времени и извлекать значимую информацию. Будь то выявление подозрительного поведения, обнаружение транспортных средств или распознавание лиц, эти возможности меняют наше представление о мониторинге, безопасности и операционной эффективности.

Основа функциональности ИИ: алгоритмы, вычислительная мощность и данные

Производительность и точность систем безопасности на базе ИИ во многом зависят от трех основных элементов:

Алгоритмы : Они определяют, насколько интеллектуально система реагирует на входные данные — будь то лицо, входящее в ограниченную зону, или транспортное средство, нарушающее правила дорожного движения.

Вычислительная мощность (обработка ИИ) : Определяет, насколько быстро и эффективно система может анализировать данные и запускать сложные модели, особенно на периферии.

Большие данные : Исходный материал, используемый для обучения и улучшения алгоритмов ИИ, включая миллиарды кадров видеозаписей, голосовые данные и метаданные из реальных условий.

Эти столпы должны быть тщательно сбалансированы для обеспечения высокой производительности систем видеонаблюдения с ИИ способных работать в динамичных условиях реального времени.

Основные возможности ИИ в индустрии безопасности

Современные интеллектуальные системы видеонаблюдения поддерживают широкий спектр функций ИИ, обычно разделяемых на периферийные (на стороне камеры) , серверные (на основе платформы) или гибридные периферийно-облачные архитектуры. Распространенные функции на базе ИИ в секторе безопасности включают:

1. Анализ человека

Распознавание лиц : Включает обнаружение, анализ атрибутов (пол, очки, возраст, выражение)

Извлечение особенностей тела : Поза, тип одежды и поведение

Обнаружение формы и движения человека

2. Анализ транспортных средств

Распознавание номерных знаков (LPR)

Классификация транспортных средств : Обнаружение марки, модели, цвета и ориентации

Контроль за соблюдением правил дорожного движения : Выявление нарушений правил, таких как движение по встречной полосе или незаконная парковка

3. Мониторинг поведения

Обнаружение вторжения : Пересечение линии, вход/выход из зоны, праздношатание

Предупреждения об аномалиях : Размещение/удаление подозрительных объектов, скопление толпы, обнаружение быстрого движения

Обнаружение изменений сцены и звуковых аномалий : Резкие изменения освещения или звука

4. Анализ изображений и видео

Суммирование и структурирование видео

Диагностика качества видео

Добавление метаданных для интеллектуального поиска

По мере развития этих функций ИИ они предоставляют полезную информацию для отраслей, от правоохранительных органов и управления дорожным движением до управления объектами и городского планирования.

Интеллектуальные функции: расширение возможностей

Следующее поколение камер безопасности с ИИ интегрирует широкий спектр интеллектуальных функций:

Обнаружение людей, лиц и животных

Анализ плотности толпы

Статистика потока транспортных средств и пешеходов

Обнаружение нарушений для пешеходов, транспортных средств и велосипедистов

Структурирование видео для контента видеонаблюдения с возможностью поиска

Многомерное восприятие объединяющее поведение человека, движение транспортных средств и динамику сцены

Эти возможности позволяют специалистам по безопасности не только контролировать окружающую среду, но и предвидеть угрозы и принимать превентивные меры.

Вычислительная мощность: измерение производительности ИИ в видеонаблюдении

Сердцем любой интеллектуальной камеры или процессорного блока является ее вычислительная мощность часто измеряемая в TOPs (Тера-операций в секунду) . Эта метрика показывает, сколько триллионов операций чип может выполнять в секунду. Другие единицы измерения включают:

GOPs : 1 миллиард операций в секунду

MOPs : 1 миллион операций в секунду

TOPs/W : Рейтинг эффективности — операций в секунду на ватт потребляемой мощности

Производительность чипов ИИ в видеонаблюдении

Категории процессоров ИИ в системах безопасности

Эти процессоры отличаются не только архитектурой, но и областью применения. Выбор процессора напрямую влияет на скорость, точность и энергоэффективность ИИ.

Алгоритмы: создание интеллектуального уровня

Алгоритмы являются логическими механизмами, лежащими в основе решений ИИ. В машинном обучении выбор правильного алгоритма зависит от типа задачи и желаемого результата. Распространенные алгоритмы включают в себя:

• Деревья решений / Случайные леса
• K-ближайших соседей / K-средних
• SVM / Логистическая регрессия
• Наивный Байес
• Нейронные сети
• Модели Маркова
• Adaboost

Существует заблуждение, что сложные алгоритмы всегда лучше. Часто хорошо настроенный, более простой алгоритм обеспечивает более быстрые и надежные результаты, особенно при развертывании в реальных условиях с ограниченными ресурсами.

Большие данные: топливо для экосистемы видеонаблюдения на основе ИИ

В мире, богатом данными, видеонаблюдение генерирует один из самых больших наборов данных в мире. По состоянию на 2020 год только в Китае насчитывалось более 225 миллионов камер безопасности в эксплуатации. Один средний по размеру город может генерировать 36 ПБ видеоданных за 90 дней .

Это представляет собой как проблему, так и возможность:

Проблема : Понимание огромного, неструктурированного видеоконтента

Возможность : Использование этих данных для обучения и уточнения моделей ИИ, улучшения обнаружения, классификации и прогнозирования

Проекты, такие как Безопасные города , Snow Bright и Интеллектуальные городские сети основаны на централизованных видеоданных для создания более безопасных и оперативных городских сред. Структурированные данные от интеллектуальных систем упрощают извлечение ценности из этой информации.

Заключение: ИИ меняет безопасность будущего

От передних камер, оснащенных интеллектуальным анализом до облачных видеоплатформ, поддерживающих массивы больших данных для обучения ИИ ландшафт безопасности меняется. То, что раньше требовало человеческого глаза и ручных диспетчерских, теперь обрабатывается быстрыми, отзывчивыми и все более автономными системами ИИ.

По мере развития вычислительного оборудования и алгоритмов акцент будет все больше смещаться на точность, эффективность и быстрота реагирования в реальном времени . Интеллектуальные системы видеонаблюдения будущего не просто будут записывать — они будут понимать, адаптироваться и защищать.