"Tahmin Gücü"nün sağlanmasında yapay zekanın önemi

Günümüzde, birçok video güvenlik sistemi için hala yoğun olarak insanların izlemesine veya operatörlerin uzun bir süre boyunca olayların video görüntülerini incelemesine ihtiyaç duyuluyor. Teknolojideki ilerlemeler, starlight X ve HDR X gibi en yüksek görüntü kalitesini sağlamaya odaklanmıştır. Ancak bu yaklaşım sınırlıdır ve büyük miktarda video verisini ayrıntılı biçimde incelerken veya aynı anda yüzlerce kamerayı yönetirken zamanında tarama yapmaya yardımcı olmaz. Sektör tahminleri, video gözetim kamerası pazarının 2025 yılına kadar 44 milyar ABD dolarına ulaşacağını gösteriyor. Şimdi, her zamankinden daha fazla, doğru zamanda kesin bilgi sunmaya acil bir ihtiyaç var. Destekli inceleme çözümleri yapay zeka benimsenerek oluşturulabilir. Bosch Video Analytics gibi dahili yapay zekaya sahip video güvenlik kameraları, gördüklerini anlayabilir, riskleri bir eşiğe göre izleyebilir ve gerçek bir tehdit varsa veya bir durumla ilgilenilmesi gerekiyorsa olay gerçekleştiği anda kişileri uyarabilir.

Ancak Tahmin Gücü'nden yararlanmak, video sistemleri tarafından oluşturulan zengin ve çok yönlü video verilerinin verimli bir şekilde kullanılmasını anlamına gelir. Destekli inceleme, tahmine dayalı çözümlere doğru ilk adımdır. Yapay zekayı Nesnelerin İnterneti (AIoT) ve en yüksek görüntü kalitesiyle birleştirir. Bu eğilimi, ilk ortaya çıktığı andan itibaren benimsedik. Destekli inceleme çözümlerimiz, kullanıcıların olası istenmeyen olayları tespit etmesine veya yapay zeka kullanarak her türlü istatistiği temin etmesine yardımcı olur. Video Analytics uygulayarak, video güvenlik kameralarının gördüklerini anlamalarını sağlar. Sistem, herhangi bir bir tehdide veya ilgilenilmesi gereken bir duruma karşı olay gerçekleştiği anda kullanıcıları uyarır, böylece zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlar.

Daha güçlü donanımlar ve sürekli artan hacimdeki video verileri, derin öğrenmenin ana etkenleridir. Derin öğrenmeyi kullanmak bizi insanları taklit etmeye daha da yaklaştırıyor ve video güvenlik kameraları gibi "nesnelerin" çevrelerini daha iyi anlamalarını sağlıyor. Derin öğrenme tabanlı video analizi, sıkışık trafik sahnelerinde algılama yeteneklerini geliştirir ve araç farları veya gölgeleri, zorlu hava koşulları ve güneş yansımaları gibi olası rahatsızlıkları yok sayar. Daha yüksek hassasiyete sahip algılama özellikleri sağlar ve yüzde 95'in üzerinde doğruluk seviyeleri sunar. Ayrıca, kalıpları tanıma ve gelişmiş ayrıntı düzeyi, çeşitlilik ve veri doğruluğu ile daha derin bir düzeyde sahne anlayışı sağlayarak kullanıcıları tahmine dayalı çözümlere bir adım daha yaklaştırır. Derin öğrenme, yeni bir olasılıklar dünyasının kapılarını açar ve video çözümlerimizin belirli görevleri otomatik olarak incelemesini sağlar.

Sonuç olarak, müşterilerimizin sırada ne olduğunu bilmesini istiyoruz. Tahmin gücüyle bunu yapabilirler. Tahmin gücü, güvenliği güçlendirebilecekleri, olası hasarları önleyebilecekleri ve karar vermek ve yeni fırsatları ortaya çıkarmak için bilgi toplayabilecekleri anlamına gelir. Bu yolculuk kesinlikle başladı, ancak daha gidilmesi gereken biraz daha yol var. "Nesnelerin" gördüklerini anlamalarını sağlamak için yapay zekaya sürekli yatırım yapılması ve yapay zekanın benimsenmesi gerekir, böylece çekilen videoya her zamankinden daha derin bir bağlam eklenebilir. Kalıpları tanımak ve gelecekteki durumları tahmin etmek için birden fazla sensörden gelen verileri birleştirerek, analiz ederek ve artırarak bilinçli kararları desteklemek anlamına gelir. Ayrıca, çözümlerin sürdürülebilir olmasını sağlamak, ekolojik iş uygulamalarını desteklemek ve ürettikleri verilerin son derece doğru olmasını sağlamak da demektir.