Camerele de supraveghere cu tehnologii AI duc supravegherea video la un nivel superior pe care nu mulți îl anticipau la apariția camerelor de supraveghere. La rovision.ro găsiți  gamă variată de camere de supraveghere cu tehnologii AI, cu prețuri atractive. Despre tehnologia Inteligenței Artificiale (AI) și ce aduce ea la nivelul camerelor de supraveghere în cele ce urmează.

Tehnologia AI—informații fundamentale

Tehnologia AI a transformat semnificativ supravegherea video și câteva informații despre cum funcționează ea și algoritmii de învățare automată sunt necesare. Acestea operează prin prelucrarea datelor și învățării automate din modele. Iată câteva detalii în acest sens:

  • Colectarea datelor

Algoritmul debutează prin colectarea unui set de date importante pentru problema dată. Datele constau în informații despre texte, imagini, sunete, diverse date relevante.

  • Preprocesarea datelor

Datele colectate vor fi prelucrate pentru a fi ulterior analizate. Prelucrarea implică acțiuni precum eliminarea erorilor, normalizarea datelor, diverse acțiuni de curățare.

  • Alegerea unui model

Pentru abordarea problemei date se selectează un model sau un algoritm anume. Modelele pot fi variați ca și grad de complexitate, începând de la algoritmi simpli și ajungând până la rețele neuronale complexe (învățarea profundă).

  • Antrenarea modelului

Modelul se va antrena utilizând datele colectate. Pe parcursul antrenării, algoritmul va regla parametrii săi interni pentru a învăța relații și modele în datele de antrenament.

  • Validarea și testarea

Etapa de antrenare este urmată de testarea și validarea cu ajutorul datelor separate, nefolosite în timpul procesului de antrenare. Această etapă contribuie la evaluarea performanței și generalizarea modelului.

  • Predicție și folosire

Odată antrenat, testat și validat, modelul va fi folosit pentru a realiza predicții sau clasificări cu datele noi. Pentru această acțiune se utilizează cunoștințele asimilate pe parcursul procesului de antrenare.

  • Optimizare și iterare

În urma rezultatelor, modelul va trece prin optimizare și iterare. Astfel, se vor ajusta parametrii, adăuga date noi de antrenament, schimba modelul pentru ameliorarea performanței.

Algoritmii de învățare automată și tehnologiile AI sunt fundamentale pentru automatizarea unor sarcini complexe, precum: analiza imaginilor, recunoaștere vocală, efectuarea unor decizii pe baza datelor.

Cum se utilizează tehnologiile AI la camerele de supraveghere?

Tehnologiile AI se utilizează la camerele de supraveghere pentru a face posibile acțiuni precum:

  • Recunoașterea facială

Sistemele de recunoaștere facială folosesc algoritmi AI pentru analizarea trăsăturilor feței și identificarea persoanelor în cadru. Tehnologia ajută la controlarea accesului în zone restricționate sau la recunoașterea unor persoane.

  • Analiza comportamentului

Se pot antrena algoritmi AI pentru analizarea comportamentului obiectelor sau al persoanelor aflate într-o scenă. Detectarea unor comportamente atipice sau a unor activități neobișnuite și trimiterea unor alerte în timp real sunt astfel de exemple.

  • Detectarea de obiecte

Tehnologiile AI se folosesc pentru detectarea și identificarea unor obiecte în cadrul unei scene precum vehicule, bagaje, obiecte suspecte. Astfel, se optimizează capacitatea de supraveghere și eficiența acesteia.

  • Analizarea anomaliilor

Algoritmii AI vor depista anomaliile în datele de supraveghere și semnala evenimentele atipice sau periculoase. Detecția intrușilor, a activităților suspecte pot fi semnalate prin acești algoritmi.

  • Optimizarea calității imaginii

Algoritmii AI se pot folosi și pentru a se îmbunătăți calitatea imaginilor, pentru a diminua zgomotul în timp real, pentru a asigura vizualizare mai clară și identificare precisă a detaliilor.

  • Sisteme de alertă și răspuns automat

Tehnologiile AI pot fi incluse în sistemele de alertă și răspuns, astfel ca o cameră de supraveghere să acționeze automat, conform evenimentelor depistate. Blocarea accesului, trimiterea de alerte, activarea de sisteme de securitate sunt astfel de acțiuni.

  • Învățarea continuă

Există camere de supraveghere ce folosesc tehnici de învățare continuă, în care algoritmii AI sunt actualizați în mod regulat cu noi date. Astfel, performanța este mereu îmbunătățită.

  • Integrare cu sisteme de securitate

Camerele de supraveghere cu tehnologii AI pot deveni componente ale sistemelor de securitate complexe, de tipul sistemelor de control al accesului, sistemelor de alarmă, pentru a furniza o soluție integrată și eficientă.

Ce funcții inteligente pot fi prezente la camerele de supraveghere cu tehnologii AI?

Iată cum funcționează câteva dintre cele mai folosite funcții inteligente prezente la camerele de supraveghere cu tehnologii AI:

Deep Learning (Învățare profundă)

Deep Learning este o formă de AI care, în loc să se bazeze pe alarmele de bază de detecție a mișcării permite camerelor să învețe anumite clasificări de obiecte, lua decizii informate despre obiectele și activitățile înregistrate, verifica amenințările. Cu ajutorul lui Deep Learning se elimină alarmele false, se economisește spațiul de stocare și crește precizia pentru operațiunile de securitate.

Deep Learning se bazează pe rețelele neuronale artificiale prin care mai multe tipuri de procesări se folosesc pentru a extrage, progresiv, caracteristici tot mai complexe din date. Astfel, cantități imense de informații pot fi procesate automat și analizate, patternurile pot fi recunoscute, iar informațiile pot fi utilizate de echipele de supraveghere.

La ce ajută Deep Learning?

Prin Deep Learning, beneficiile sunt:

  • Detecta diferențele dintre oameni, animale, obiecte și alerta operatorii despre posibile pericole, fără să fie afectate de zgomote exterioare, condiții meteo nefavorabile. Astfel, crește calitatea detecției, scad alarmele fals pozitive, se amplifică unghiul de vizualizare.
  • Supravegherea devine continuă, cu date în timp real, alerte imediate despre situațiile neobișnuite
  • Se pot seta parametru pentru detecția unor amenințări, incidente suspecte, ceea ce reduce munca operatorilor ce se pot focusa pe aspectele importante, pericolele reale.
  • Datele sunt extrase rapid și se pot găsi evenimente anume în înregistrări mult mai ușor.
  • Dacă nu există Deep Learning, camerele pot declanșa sute de alarme zilnic, din cauza tuturor mișcărilor, umbrelor, animalelor.
  • Se pot analiza fluxuri de la mai multe camere pentru a se detecta amenințările, intruziunile, focul, accidentele de tip alunecare, altercațiile fizice, etc.
  • Se pot automatiza funcții altă dată manuale, detecta incidente precis, în timp real și personaliza aplicația de supraveghere video.

Recunoașterea facială avansată

Recunoastere faciala

Etapele pe care le presupune această funcție sunt:

  • Detectarea feței

Mai întâi, camera de supraveghere identifică fețele din cadrul imaginii sau al fluxului video. Identificarea se efectuează printr-un proces de identificare a trăsăturilor specifice feței, precum ochii, nasul, gura.

  • Extragerea caracteristicilor

Sistemul de recunoaștere facială folosește algoritmi AI pentru a extrage caracteristici fundamentale ale feței, de tipul: forma nasului, distanța dintre ochi, conturul buzelor. Caracteristicile vor fi ulterior transformate într-un șablon facial (un set de date numeric).

  • Compararea cu baza de date

Șablonul facial al feței detectate va fi comparat cu baza de date curentă sau cu setul de șabloane faciale prestabilite. Aici pot fi incluse fotografii ale persoanelor autorizate sau ale persoanelor căutate în scopul supravegherii.

  • Generarea unui scor de similaritate

Sistemul va calcula un scor de similaritate între șablonul facial identificat și cele din baza de date. Cu cât acest scor este mai mare, cu atât potrivirea este mai probabilă.

  • Decizia de recunoaștere

Pe baza scorului de similaritate și a pragurilor predefinite, sistemul va decide dacă fața depistată este sau nu recunoscută. Atunci când există potrivire, sistemul va identifica persoana și declanșa acțiunile setate. Spre exemplu, camera poate fi setată să trimită notificări doar când detectează chipuri nefamiliare.

Camerele de supraveghere cu AI pot să își amintească un chip suspect și să îl identifice dacă reapare altă dată. Există modele cu AI de tip IP (Internet Protocol) ce permit operatorilor de securitate să urmărească studenții pe baza aspectului lor. Cu astfel de camere, un operator poate extrage imagini cu un anumit student de oriunde a fost el înregistrat în campusul universitar.

Identificarea obiectelor

Iată ce etape se derulează pentru identificarea obiectelor:

  • Detectarea și segmentarea obiectelor

Camera de supraveghere cu AI va detecta și segmenta obiectele din cadrul imaginii sau al fluxului video, prin recunoașterea contururilor și a caracteristicilor pe care le au obiectele.

  • Extragerea caracteristicilor

Așa cum se întâmplă și la recunoașterea facială, algoritmii AI vor extrage caracteristicile fundamentale ale obiectelor. Forma, textura, dimensiunea sunt astfel de caracteristici esențiale.

  • Compararea cu baza de date sau modele predefinite

Datele extrase despre obiecte vor fi comparate cu cele din baza de date sau cu modelele predefinite pentru recunoașterea unui obiect. Pot exista diverse categorii de obiecte: vehicule, bagaje, animale, etc.

  • Luarea deciziilor, trimiterea notificărilor

Pe baza identificării obiectelor, camera de supraveghere va efectua sau nu decizii automate, trimite notificări spre operatorii umani pentru a acționa la evenimentele depistate.

Analiza comportamentului și detecția evenimentelor neobișnuite

Capacitatea de analiză a comportamentului presupune monitorizarea și evaluarea comportamentului obiectelor sau al persoanelor aflate într-o scenă. Funcția presupune folosirea tehnologiilor AI pentru a se recunoaște modele de comportament ce pot fi clasificate ca fiind atipice sau pot semnala situații de risc. Analiza comportamentului presupune:

  • Colectarea de date

Camera de supraveghere va colecta și analiza date video, prin captarea de informații despre mișcările și comportamentul obiectelor sau al persoanelor din cadru.

  • Antrenarea modelului

Algoritmii de învățare vor fi antrenați cu un set de date care conține exemple de comportamente atipice. Modelul va învăța să recunoască și să clasifice tiparele normale de mișcare și comportament.

  • Recunoașterea tiparelor de comportament normal

Modelul va învăța să identifice și să clasifice tiparele obișnuite de mișcare, precum traficul normal într-o zonă, mersul normal al oamenilor, etc.

Detectarea de evenimente neobișnuite

  • Monitorizarea în timp real

Camera de supraveghere monitorizează în timp real comportamentele persoanelor și al obiectelor din cadrul scenei.

  • Compararea cu tiparele normale

Algoritmul va compara comportamentul observat cu tiparele obișnuite asimilate pe parcursul etapei de antrenare. Atunci când comportamentul depistat este foarte diferit de ceea ce este catalogat ca fiind obișnuit, sistemul va declanșa un semnal de alertă.

  • Alerte și răspuns automat

Atunci când se depistează un eveniment atipic, camera de supraveghere va declanșa acțiuni automate, precum trimiterea unei alerte spre utilizator (operator de securitate), activarea altor sisteme de securitate (luminile de avertizare, sirenele).

  • Învățare continuă

Sistemele de analiză a comportamentului pot fi antrenate mereu prin introducerea de date noi pentru a se ameliora capacitatea de detecție a evenimentelor atipice și adaptarea la modificările din mediul monitorizat.

Tehnologia ajută acolo unde detectarea de evenimente atipice poate semnala amenințări sau situații de risc. Ea are aplicări variate, precum: securitatea publică, monitorizarea traficului, supravegherea instalațiilor industriale. Cu astfel de camere, trebuie însă manageriate diverse aspecte etice și de confidențialitate legate de analizarea comportamentului și interpretarea datelor adunate prin intermediul camerelor de supraveghere (topic analizat spre finalul articolului).

Integrarea cu sisteme de alertă și notificare în timp real

Integrarea cu sisteme de alertă și notificare în timp real la camerele de supraveghere presupune conectarea lor la platforme sau sisteme ce asigură transmisia rapidă a informațiilor despre evenimentele identificate. Funcția este fundamentală pentru a fi posibilă o reacție promptă, eficientă la evenimente sensibile. Funcționarea integrării cu sisteme de alertă presupune:

  • Detecția evenimentelor

Camera de supraveghere folosește tehnologii de inteligență artificială pentru a depista evenimente anume, precum: mișcări neobișnuite, persoane suspecte, recunoaștere facială, activități atipice.

  • Producerea de alerte

După detectarea unui eveniment, camera va genera în mod automat o alertă. Informații despre locație, tipul evenimentului, oră, alte detalii semnificative vor fi incluse.

  • Transmisia la sistemele de alertă și notificare

Camera de supraveghere va face parte din sistemele de alertă și notificare în timp real. Integrarea camerei se realizează cu ajutorul protocoalelor standardizate sau al interfețelor de programare a aplicațiilor (API).

  • Trimiterea alertelor spre operatorii umani

Informațiile despre eveniment vor fi transmise instantaneu spre operatorii umani care monitorizează sistemele de supraveghere. Alertele vor fi trimise spre dispozitive variate, cum ar fi: telefoane mobile, monitoare, terminale diverse, pentru reacții cât mai prompte.

  • Acțiuni automate sau ghidate de operatori

Pe baza configurării, sistemul va declanșa acțiuni automate, precum blocarea accesului la o zonă, activarea luminilor de avertizare. Sunt și aplicații în care operatorii umani vor prelua controlul, acționând conform protocolului stabilit.

  • Înregistrarea evenimentelor

Detaliile despre eveniment, acțiunile întreprinse vor fi înregistrate într-un jurnal pentru a fi analizate ulterior în vederea analizării, investigării.

Ce funcții inteligente mai sunt prezente la camerele de supraveghere cu tehnologii AI?

Alte funcții inteligente prezente la camerele de supraveghere cu tehnologii AI sunt:

Recunoașterea plăcuțelor de înmatriculare (LPR—License Plate Recognition)

Algoritmii AI permit camerelor de supraveghere să identifice plăcuțele de înmatriculare de la vehicule. Camerele cu astfel de funcție captează imagini cu plăcuțele de înmatriculare și apoi le procesează pentru a identifica diverse caracteristici de pe plăcuțe. Multe sisteme LPS sunt integrate în baze de date cu vehicule cunoscute sau suspecte. AI va compara plăcuțele de înmatriculare recunoscute cu informațiile stocate în bazele de date pentru a identifica sau urmări anumite vehicule.

Monitorizarea mulțimii

Cu ajutorul algoritmilor AI, camerele de supraveghere pot analiza comportamentele indivizilor din mediile aglomerate, precum aeroporturile sau stadioanele. Astfel de modele avansate pot număra precis indivizii dintr-o anumită locație. Împreună cu alte caracteristici inovatoare, camerele de supraveghere cu AI pot optimiza supravegherea mulțimilor și preveni supra-aglomerarea spațiilor publice, apariția unor conflicte.

Urmărirea de obiecte

Camerele de supraveghere cu tehnologii AI pot urmări și analiza obiecte aflate în mișcare. Spre exemplu, dacă cineva intră prin efracție, camerele de supraveghere cu AI pot efectua zoom optin, analiza automat ținta și face o poză clară sau înregistra video persoana suspectă pentru a nu pierde nici un incident din supravegherea video a spațiului dvs.

Unele camere de supraveghere cu AI pot chiar identifica anumite mișcări, precum mutarea anumitor obiecte dintr-un loc în altul. Această funcție este utilă la supravegherea spațiilor comerciale, a magazinelor pentru prinderea hoților care sustrag obiecte de mici dimensiuni în buzunarele lor.

Recunoașterea vocală

Camerele de supraveghere cu AI, precum asistenții vocali, pot înțelege ceea ce văd și aud și primi comenzi. Altfel spus, puteți comunica direct cu camerele AI și transmite ceea ce căutați—precum momentul în care a ajuns copilul de la școală ieri. Astfel, veți economisi timp pentru a găsi un anumit moment de pe înregistrările video.

Unde pot fi utilizate camerele de supraveghere cu AI?

Camerele de supraveghere cu AI se utilizează în diverse scenarii pentru a optimiza supravegherea. Iată câteva exemple:

  • Supraveghere rezidențială

Proprietarii pot instala camere cu AI pentru protejarea familiei și caselor, intimidarea persoanelor rău-intenționat. Dacă depistează mișcări neobișnuite, prezența unor persoane suspecte, camerele de supraveghere cu AI pot declanșa alarme și trimite în timp real alerte utilizatorilor.

  • Supravegherea spațiilor comerciale și afacerilor

Camerele de supraveghere cu AI sunt ideale pentru analiza comportamentului de cumpărare și ameliorarea securității. Spre exemplu, aceste camere pot urmări comportamentul clienților, număra clienții, analiza patternurile de cumpărare, ajuta comercianții să optimizeze dispunerea produselor.

  • Dezvoltarea de orașe Smart (inteligent)

O componentă esențială a structurii orașelor inteligentă este cea a camerelor de supraveghere cu AI. Pentru orașele Smart, aceste camere pot îmbunătăți securitatea, eficiența orașelor. Spre exemplu, camerele cu AI pot ajuta la controlarea traficului pentru că pot monitoriza condițiile de trafic, optimiza temporizarea la semafoare, depista accidente sau trafic congestionat pentru a se diminua congestia în trafic, îmbunătăți fluxul în trafic, reduce emisiile. Camerele cu AI pot inspecta și monitoriza infrastructuri precum poduri, drumuri, clădiri pentru a recunoaște nevoie de mentenanță sau pericole pentru siguranță.

Cu ajutorul camerelor de supraveghere cu AI se pot supraveghea parcările, pentru a se recunoaște plăcile de înmatriculare și gestiona eficient spațiile de parcare.

  • Supravegherea infrastructurii critice

Camerele de supraveghere cu tehnologii AI pot fi implementate în zone cu infrastructură critică, asemeni centralelor energetice, instalațiilor industriale, a instalațiilor de tratate a apei.

  • Sectorul financiar și bancar

Camerele de supraveghere cu AI se folosesc la sucursalele bancare pentru a securizarea clienților, a angajaților, precum și pentru depistarea unor comportamente suspicioase, asociate cu fraudele.

  • Centre de date

În centrele de date se pot utiliza camere pentru securizarea fizică a spațiului, supravegherea accesului neautorizat la echipamente cruciale.

  • Supravegherea spațiilor publice

Parcurile, piețele, străzile pot fi eficient supravegheate prin camere cu AI pentru optimizarea securității, gestionarea unor evenimente publice.

  • Sănătate și securitate în spațiile publice

Pe timpul pandemiei, camerele de supraveghere cu AI au fost utilizate pentru a se supraveghea respectarea măsurilor de securitate, precum păstrarea distanței sociale, purtarea măștilor.

  • Monitorizarea mediului

Camerele de supraveghere cu AI sunt prietenoase cu mediul și sunt echipate cu senzori care pot monitoriza calitatea aerului, furnizând informații despre nivelul de poluare. Informațiile se pot utiliza la implementarea măsurilor de controlare a poluării și informa cetățenii despre calitatea aerului. Astfel de camere pot ajuta și la monitorizarea colectării de deșeuri, optimizarea traseelor pentru mașinile de gunoi. Această funcționalitate optimizează colectarea deșeurilor și reduce impactul lor asupra mediului.

Care sunt beneficiile camerelor de supraveghere cu AI?

Beneficiile camerelor de supraveghere cu AI sunt multiple:

Detecția rapidă a unor evenimente neobișnuite

Tehnologiile AI ajută camerele de supraveghere să depisteze repede evenimentele atipice, suspecte, precum: intruziuni, activități care nu respectă normele stabilite de organizație, mișcări neautorizate.

Recunoașterea facială și identificarea obiectelor

Camerele cu tehnologii AI pot efectua recunoașterea facială avansată, identificare de obiecte pentru eficiență sporită a proiectului de supraveghere.

Prevenirea criminalității și a incidentelor

Prin funcția de detectare a comportamentului neobișnuit, camerele cu AI pot ajuta la prevenirea incidentelor, derularea unor acte infracționale. Activitățile suspecte pot fi rapid depistate, iar utilizatorii pot fi prompt alertați în acest sens.

Răspuns automat și conectarea unor sisteme de securitate

Integrarea cu sistemele de alertă și notificare asigură răspunsuri automate sau controlate de operatori, în timp real. Situațiile de urgență vor fi rapid gestionate.

Optimizarea monitorizării

Cum datele video sunt analizate automat, sarcinile de monitorizare pentru operatorii umani se reduc, iar aceștia se pot concentra pe situațiile critice. Nu mai este necesar ca aceștia să monitorizeze continuu fluxul de informații.

Scad erorile umane

Prin automatizarea procesului de analiză a datelor video și recunoașterea evenimentelor, se vor reduce erorile umane, interpretarea informațiilor fiind mereu consistentă.

Se ameliorează securitatea în timp real

Tehnologiile AI ajută camerele de supraveghere să analizeze și să reacționeze în timp real la evenimente. Astfel, crește nivelul de protecție în spațiile supravegheate cu camere cu AI.

Se realizează analize post-eveniment

Capacitatea de a înregistra și stoca date video ajută la realizarea de analize post-eveniment, ceea ce facilitează investigarea evenimentelor, ameliorarea strategiilor de securitate.

Se efectuează învățare continuă

Sistemele cu AI se actualizează și se îmbunătățesc cu ajutorul învățării continue, astfel că rămân relevante, utile și capabile să ajusteze modelele la modificările în mediu.

Scad cheltuielile pentru securitate

Cum cresc eficiența și capacitatea de răspuns prompt, scad cheltuielile cu supravegherea video.

Care sunt dezavantajele camerelor de supraveghere cu AI? Cum pot fi ele depășite?

Dezavantajele  camerelor de supraveghere cu AI nu sunt majore, dar ajută la crearea unei imagini corecte despre acestea. Iată limitele prezentate de camerele de supraveghere cu AI:

  • Probleme de confidențialitate

Folosirea tehnologiilor de recunoaștere facială declanșează probleme legate de confidențialitatea și protejarea datelor cu caracter personale, întrucât se adună și se stochează informații despre identitățile persoanelor.

Soluții

Se pot adopta politici clare, transparente de confidențialitate pentru a s proteja datele cu caracter personal și câștiga încrederea publicului. În plus, se pot urmări și respecta reglementările privind protecția datelor și drepturile individuale pentru a reduce riscurile juridice și etice legate de folosirea camerelor de supraveghere cu AI.

  • Erori la identificare

Algoritmii de recunoaștere facială pot cauza erori, precum confundarea unor persoane care seamănă, greșeli la identificare. Erorile pot cauza interpretări eronate și consecințe neplăcute.

Soluții

Se pot îmbunătăți algoritmii de recunoaștere facială și antrena cu seturi de date diverse pentru a se diminua greșelile de identificare. De asemeni, se pot folosi împreună cu camerele cu AI camere de supraveghe clasice, pentru o supraveghere mai eficientă în diverse condiții de mediu.

  • Vulnerabilitate la atacurile cibernetice

Camerele de supraveghere conectate la rețea pot fi ținte pentru atacurile cibernetice. Accesarea neautorizată a camerelor poate compromite securitatea și integritatea datelor.

Soluții

Se pot implementa numeroase măsuri de securitate precum: criptarea datelor, realizarea de actualizări regulate de software pentru a proteja sistemele de supraveghere de atacurile cibernetice.

  • Costuri inițiale mai mari

Implementarea unor camere de supraveghere cu tehnologii AI la camerele de supraveghere poate avea costuri mari, camerele și echipamentele asociate fiind mai scumpe.

  • Depind de condițiile de mediu

Performanța camerelor de supraveghere cu AI poate să fie alterată de condițiile de mediu, precum: luminozitate redusă, obstacole vizuale, condiții meteo nefavorabile.

Soluții

Camerele de supraveghere pot fi protejate prin amplasarea în locuri ferite de acțiunea elementelor naturale.

Ce tipuri de camere de supraveghere cu AI sunt disponibile?

Sunt disponibile numeroase formate de camere de supraveghere cu AI, cele mai întâlnite fiind:

  • Camere Dome de tip panoramic

Camerele au aspect de sferă și pot capta imagini de până la 360 de grade. Ele sunt dotate cu tehnologii AI pentru a analiza complex zonele captate.

  • Camere bullet cu zoom automat

Camerele bullet au aspect de cilindru și se montează, de obicei, pe stâlpi, pereți exteriori. Există modele cu funcție de zoom automat, tehnologia AI ajutând la gestionarea automată a focalizării, conform evenimentelor depisttate.

  • Camere PTZ

Camerele PTZ permit controlul pentru efectuarea de mișcări de pan, tilt și zoom (mișcări pe plan vertical sus-jos, dar și orizontal stânga-dreapta). Tehnologia AI ajută la detectarea și urmărirea automată de obiecte sau persoane.

  • Camere Cub

Camerele de tip cub au formă compactă, sub formă de cub. Ele pot avea tehnologii AI pentru detecția intrușilor, analiză comportamentală, recunoaștere facială.

  • Camere cu tehnologie LPR

Aceste camere  sunt specializate în recunoașterea plăcilor de înmatriculare ale vehiculelor, tehnologiile AI putând ameliora precizia și eficiența procesului de recunoaștere.

  • Camere cu analiză a mulțimii

Astfel de camere sunt gândite pentru analizarea mulțimilor de oameni în zonele publice. Ele au funcții precum numărarea de persoane, pentru a determina direcția de deplasare sau pentru identificarea comportamentelor atipice.

  • Camere termice cu tehnologie AI

Camerele termice cu AI au senzor termici pentru depistarea modificărilor de temperatură. Tehnologiile AI se implementează pentru a se analiza datele termice și identifica posibilele amenințări (febrele, spre exemplu).

  • Camere cu analiză a obiectelor

Camerele de supraveghere cu AI pot fi specializate în monitorizarea și recunoașterea unor obiecte sau categorii de obiecte într-un anumit mediu. AI se folosește la clasificarea și analizarea obiectelor determinate.

Cum alegeți camerele de supraveghere cu tehnologii AI?

Alegeți camere de supraveghere cu tehnologii AI ținând cont de următoarele aspecte:

  • Scopul supraveghere, particularitățile spațiului

Gândiți-vă de ce vreți camere de supraveghere cu tehnologii AI, ce funcții vă vor ajuta îndeplinirea scopului de supraveghere (detecția intrușilor, recunoaștere facială, analiză comportamentală, etc.).

  • Calitatea imaginii

Verificați rezoluția camerei. Cu cât rezoluția este mai mare, cu atât mai clare vor fi detaliile oferite de camerele de supraveghere. Dacă aveți nevoie de un nivel ridicat de precizie, optați pentru camere cu rezoluții mai mari (2mp, 4K sau mai mult).

  • Capacitatea de stocare

Există camere de supraveghere cu sloturi pentru cardurile de memorie, iar altele au nevoie de unitate de stocare externă. Puteți apela și la servicii de stocare în Cloud.

  • Conectivitate și integrare

Verificați dacă puteți integra camera în sistemul de supraveghere curent. Camera trebuie să fie compatibilă cu dispozitivele dvs. de stocare, protocoalele de rețea. Camerele de supraveghere cu AI pot fi chiar integrate în sistemele de automatizare a casei sau diverse dispozitive IoT (Internet of Things).

  • Puterea de procesare și performanța AI

Examinați specificațiile de procesare AI ale camerei. Cu cât mai mare este puterea de procesare, cu atât mai rapidă și mai exactă va fi analizarea datelor.

  • Funcții avansate AI

Verificați funcțiile AI pe care le are camera de supraveghere. Recunoașterea facială, analiza comportamentelor sunt astfel de funcții.

  • Construcție solidă și rezistentă la factorii externi

Dacă veți instala camera la exterior, vedeți dacă este construită special pentru exterior. Camerele de exterior prezintă protecție la imersiunea apei și a prafului. Aceasta este reflectată prin gradul de protecție IP (Ingress Protection). IP65, P67, IP66 sunt astfel de indicatori.

  • Securitatea și confidențialitatea datelor

Verificați măsurile de securitate pe care le au camerele de supraveghere. Datele trebuie să fie criptate, iar sistemul să nu permită accesul neautorizat.

  • Furnizarea regulată de actualizări de firmware

Camerele de supraveghere trebuie să beneficieze de actualizări regulate de software, care protejează sistemul de vulnerabilități.

  • Bugetul disponbil

Pe lângă costurile camerelor de supraveghere, vor exista și costuri pentru stocarea datelor, mentenanța camerelor, serviciilor de stocare în Cloud.

Aspecte legale și etice prin folosirea camerelor de supraveghere cu AI

Aspectele legale și etice prin utilizarea camerelor de supraveghere cu AI sunt:

Aspecte legale

Protecția datelor cu caracter personal

Camerele de supraveghere cu AI, mai ales cele cu funcții de recunoaștere facială pot aduna și procesa date personale. Trebuie să se respecte legile privind protejarea datelor (GDPR–Regulamentul General privind Protecția Datelor (GDPR) în Uniunea Europeană) pentru păstrarea confidențialității și a drepturilor persoanelor.  

Dreptul la intimitate

Utilizarea camerelor cu AI aduce îngrijorări privind dreptul la intimitate al cetățenilor, legislația având obligația de a echilibra nevoile de supraveghere cu protejarea drepturilor individuale.

Consimțământ și transparență

Informarea publicului despre prezența camerelor cu tehnologii AI este obligatorii. În anumite aplicații, este chiar nevoie de consimțământul  persoanelor supravegheate pentru a se colecta și folosi diverse date.

Stocare și accesare de date

Legile trebuie să controleze și modul în care datele adunate prin supravegherea video sunt înmagazinate și accesate. Trebuie minimizate abuzul și accesul neautorizat la informațiile stocate.

Aspecte etice

Discriminare și bias

Algoritmii AI pot evidenția sau amplifica anumite bias-uri din datele de învățare, determinând discriminarea. Tehnologiile AI trebuie să fie echitabile, egale pentru toții indivizii pentru a nu apare tratamente discriminatorii.

Drepturile indivizilor

Respectarea drepturilor individuale ale persoanelor filmate prin camerele de supraveghere este fundamentală. Libertatea de mișcare, dreptul la intimitate, protecția împotriva stigmatizării sunt astfel de drepturi.

Securitatea și riscurile de abuz

Camerele de supraveghere sunt vulnerabile la atacurile cibernetice și trebuie să fie securizate pentru a diminua riscul abuzurilor și al accesului neautorizat.

Transparența și responsabilitatea

Utilizatorii de camere de supraveghere trebuie să instituie politici transparente privind folosirea tehnologiilor, să ofere informații clare și să își asume responsabilitatea când au loc erori, incidente.

Durata de păstrare a datelor

Trebuie stabilite durate de păstrare a datelor colectate de camerele de supraveghere pentru ca acestea să nu fie stocate nejustificat, atentându-se la drepturile persoanelor.

Măsuri de protejare a vieții private

Iată câteva măsuri de protejare a vieții private

  • Informarea despre prezența camerelor de supraveghere prin semne, panouri explicative în zonele supravegheate.
  • Obținerea de consimțământ de la persoanele supuse monitorizării, mai ales dacă sunt funcții de recunoaștere facială.
  • Limitarea colectării de date la informații necesare doar scopurilor de supraveghere. Nu pot fi strânse date personale care nu se justifică pentru supraveghere.
  • Anonimizarea sau pseudonimizarea datelor colectate
  • Securizarea robustă a datelor colectate prin folosirea criptării și derularea unor metode de securitate cibernetică.
  • Păstrarea datelor pe perioade limitate de timp
  • Derularea unor procese de audit și monitorizare pentru a se respecta politicile de confidențialitate
  • Implementarea reglementărilor și standardelor legale (GDPR este un exemplu).

Care este viitorul camerelor de supraveghere cu tehnologii AI?

Viitorul camerelor de supraveghere cu tehnologii AI nu va duce decât la eficientizarea și creșterea preciziei camerelor de supraveghere. Iată cele mai semnificative direcții:

  • Analiză comportamentală mai avansată

Dezvoltarea algoritmilor AI pentru analiză comportamentală a obiectelor și persoanelor va duce la optimizarea detecției comportamentelor atipice.

  • Optimizarea recunoașterii obiectelor și a contextului

Se vor ameliora funcțiile de recunoaștere a obiectelor și de înțelegere a contextului. Astfel, sistemele vor interpreta mai bine scene complexe, vor oferi informații mai precise.

  • Dezvoltarea de camere cu rezoluții mai mari și senzori optimizați

Rezoluțiile camerelor de supraveghere cresc tot mai mult, oferind detalii tot mai multe și mai clare.

  • Implementarea 5G pentru a transmite date

Se vor extinde rețelele 5G care asigură transmisia rapidă a datelor video, supravegherea video în timp real fiind tot mai precisă și mai eficientă.

  • Interconectivitatea dispozitivelor IoT

Schimbul de informații între camerele de supraveghere și alte dispozitive conectate IoT va fi tot mai facil gestionarea resurselor și a securității devenind tot mai eficientă.

  • Recunoașterea vocală și interacțiunea cu AI

Camerele de supraveghere dotate cu funcții de recunoaștere vocală vor putea primi comenzi vocale, emite alerte, identifica zgomote atipice, conversații.

  • Analiză video în timp real și procesare edge

Procesarea video în timp real și folosirea tehnologiilor de edge computing vor diminua întârzierea de redare, sistemele de supraveghere devenind mai prompte.

  • Realitatea augmentată în supraveghere

Integrarea elementelor de realitate augmentată în supravegherea video va aduce informații adiționale și context la scenele monitorizate.

  • Etică și reglementare

Va crește atenția asupra aspectelor etice și a reglementărilor legate de supravegherea video cu AI. Se anticipează optimizarea reglementărilor legate de utilizarea tehnologiilor AI, mai ales din prisma protejării datelor și a drepturilor individuale.

  • Dezvoltarea aplicațiilor personalizate

Pe viitor, se vor dezvolta aplicații personalizate pentru a se acoperi cât mai bine nevoile de supraveghere din diverse domenii, scenarii de supraveghere.