Die Bedeutung von künstlicher Intelligenz bei der Bereitstellung der Fähigkeit zur Prognose

Heutzutage erfordern viele Videosicherheitssysteme immer noch eine intensive menschliche Überwachung oder sehen vor, dass Bediener Videoaufnahmen von Ereignissen über einen längeren Zeitraum überprüfen. Technologische Entwicklungen konzentrieren sich auf die Bereitstellung höchster Bildqualität wie Starlight X und HDR X. Dieser Ansatz ist jedoch begrenzt und hilft nicht bei der zeitnahen Überprüfung, wenn große Mengen von Videodaten durchsucht oder Hunderte von Kameras gleichzeitig verwaltet werden müssen. Branchenprognosen zufolge wird der Markt für Videoüberwachungskameras bis 2025 auf 44 Milliarden US-Dollar anwachsen. Jetzt besteht mehr denn je ein dringender Bedarf, präzise Informationen zum richtigen Zeitpunkt zu liefern. Unterstützte Überprüfung Lösungen können durch die Einführung von KI erstellt werden. Videosicherheitskameras mit integrierter KI, wie Video Analytics von Bosch, können verstehen, was sie sehen. Sie können Risiken anhand eines Schwellenwerts überwachen und Personen warnen, wenn eine echte Bedrohung vorliegt oder eine Situation Aufmerksamkeit erfordert, sobald sie eintrifft.

Die Prognosefähigkeit ermöglicht eine umfassende und effiziente Nutzung der umfangreichen und vielseitigen Videodaten, die von Videosystemen generiert werden. Unterstützte Überprüfung ist ein erster Schritt in Richtung prädiktiver Lösungen. Sie kombiniert KI mit dem Internet der Dinge (IoT) und der höchsten Bildqualität – ein Trend, den wir uns schon seit Beginn zunutze machen. Unsere Lösungen für unterstützte Überprüfungen helfen Benutzern, mögliche unerwünschte Ereignisse zu identifizieren oder mithilfe von KI alle Arten von Statistiken bereitzustellen. Durch die Anwendung von Video Analytics können Videoüberwachungskameras verstehen, was sie sehen. Das System warnt Benutzer vor Bedrohungen oder Situationen, die Aufmerksamkeit erfordern, in dem Moment, in dem sie auftreten. Zudem spart es Zeit und Ressourcen.

Leistungsfähigere Hardware und immer größere Mengen an Videodaten sind die Themen, die Deep Learning vorantreiben. Es macht die Nachahmung von Menschen einfacher und ermöglicht es „Dingen“ wie Videoüberwachungskameras ihre Umgebung besser zu verstehen. Die auf Deep Learning basierende Video Analytics verbessert die Erkennungsfähigkeiten in verkehrsreichen Szenen und ignoriert potenzielle Störungen wie Fahrzeugscheinwerfer oder Schatten, extremes Wetter und Sonnenreflexionen. Es fördert hochpräzise Erkennungsfunktionen und liefert eine Genauigkeit von über 95 Prozent. Darüber hinaus bringt es den Benutzern prädiktive Lösungen einen Schritt näher, indem es ein umfassenderes Verständnis der Szene ermöglicht, mit der Fähigkeit, Muster zu erkennen, und verbesserter Granularität, Vielfalt und Genauigkeit der Daten. Deep Learning eröffnet eine neue Welt der Möglichkeiten und ermöglicht es unseren Videolösungen, bestimmte Aufgaben automatisch zu überprüfen.

Letztendlich möchten wir, dass unsere Kunden wissen, was als Nächstes zu tun ist. Mit der Fähigkeit zur Prognose ist dies möglich. Das bedeutet, dass sie das Sicherheitsniveau erhöhen, potenzielle Schäden vermeiden und wertvolle Einblicke gewinnen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen und neue Möglichkeiten aufzudecken. Es ist eine Reise, die definitiv begonnen hat, der Weg ist aber noch lang. Sie erfordert kontinuierliche Investitionen in und die Einführung von KI, damit „Dinge“ verstehen, was sie sehen, und aufgenommenen Videos einen immer tieferen Kontext verleihen können. Es muss möglich sein, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem Daten von mehreren Sensoren konsolidiert, analysiert und verwertet werden, um Muster zu erkennen und zukünftige Situationen vorherzusagen. Darüber hinaus muss sichergestellt werden, dass die Lösungen nachhaltig sind, ökologische Geschäftspraktiken unterstützen und die von ihnen generierten Daten sehr genau sind.