Znaczenie sztucznej inteligencji w dostarczaniu usługi Power to Predict

Obecnie wiele systemów dozoru wizyjnego wciąż wymaga intensywnej obsługi ze strony człowieka lub przeglądania wielogodzinnego nagrań wideo przez operatorów. Postęp technologiczny pozwala zapewnić najwyższą jakość obrazu, np. w technologii Starlight X i HDR X, jednak podejście oparte na obsłudze przez człowieka utrudnia szybkie przeglądanie dużych ilości danych wizyjnych i jednoczesne zarządzanie setkami kamer. Prognozy dla branży wskazują, że do 2025 roku rynek kamer systemu dozoru wizyjnego urośnie do poziomu 44 miliardów USD. Dziś, bardziej niż kiedykolwiek, mamy do czynienia z pilną potrzebą dostępu do precyzyjnych informacji na czas. Nadzór wspomagany pozwala tworzyć rozwiązania nadzoru wspomaganego. Kamery dozoru wizyjnego z wbudowaną technologią opartą na sztucznej inteligencji, taką jak Video Analytics firmy Bosch, są w stanie interpretować rejestrowany obraz, monitorować poziom ryzyka w odniesieniu do wartości progowych i alarmować ludzi o rzeczywistych zagrożeniach lub sytuacjach wymagających uwagi w momencie, gdy do nich dochodzi.

Usługa Power to Predict pozwala efektywnie korzystać z różnorodnych danych wideo generowanych przez systemy wizyjne. Nadzór wspomagany jest pierwszym krokiem w kierunku stworzenia rozwiązań predykcyjnych. Jest to połączenie sztucznej inteligencji z Internetem rzeczy (AIoT) w najwyższej jakości obrazu. Jest to trend, za którym podążamy, odkąd tylko pojawił się on na rynku. Nasze rozwiązania do nadzoru wspomaganego ułatwiają identyfikację niepożądanych zdarzeń oraz zapewnianie różnych statystyki za pomocą sztucznej inteligencji. Dzięki zastosowaniu technologii Video Analytics kamery systemu wizyjnego są w stanie interpretować rejestrowany obraz, co umożliwia ostrzeganie o zagrożeniach lub sytuacjach wymagających uwagi już w momencie ich wystąpienia. Pozwala to zaoszczędzić czas i zasoby.

Głównymi czynnikami stymulującymi rozwój głębokiego uczenia jest coraz większa moc obliczeniowa urządzeń i rosnąca ilość danych wizyjnych. Technologia ta przybliża nas do realizowania funkcji z dokładnością dostępną do tej pory wyłącznie pod nadzorem człowieka, dzięki czemu urządzenia (tj. rzeczy w IoT), takie jak kamery dozoru wizyjnego, mogą lepiej interpretować swoje otoczenie. Technologia Video Analytics oparta na głębokim uczeniu zwiększa możliwości wykrywania obiektów w zatłoczonych scenach i pozwala ignorować zakłócenia, takie jak reflektory pojazdów lub cienie, ekstremalne warunki pogodowe czy refleksy światła słonecznego. Poprawia to precyzję wykrywania i zapewnia poziom dokładności powyżej 95%. Posuwa również naprzód proces przechodzenia na rozwiązania predykcyjne, które zapewniają dokładniejszą interpretację sceny dzięki rozpoznawaniu wzorców oraz wyższej szczegółowości, różnorodności i dokładności danych. Głębokie uczenie otwiera drzwi do świata nowych możliwości i umożliwia wdrożenie automatycznej weryfikację niektórych zadań w naszych rozwiązaniach wizyjnych.

Docelowo chcemy zapewnić naszym klientom możliwość przewidywania przyszłych sytuacji i zdarzeń za pomocą rozwiązań predykcyjnych, co pomoże im nie tylko zwiększyć poziom bezpieczeństwa, ograniczyć potencjalne szkody, ale również zdobywać wiedzę umożliwiającą podejmowanie lepszych decyzji i odkrywanie nowych możliwości. Ten proces zmian już się rozpoczął, ale przed nami jeszcze długa droga. Wymaga on ciągłych inwestycji w sztuczną inteligencję i jej wdrażanie, tak aby urządzenia były w stanie interpretować otoczenie i nadawać coraz głębszy kontekst rejestrowanym materiałom wizyjnym. Umożliwia to wspieranie świadomych decyzji poprzez konsolidację, analizę i wzbogacanie danych pochodzących z wielu czujników, by rozpoznawać wzorce i przewidywać przyszłe sytuacje. Pozwala także zapewnić trwałość rozwiązań, ich zgodność z założeniami zrównoważonego rozwoju, jak również dokładność generowanych przez nie danych.