POZORNÉ OKO
PŘEMĚNA VIDEO MONITOROVÁNÍ NA VIDEO INTELIGENCI
Práce facility manažerů je složitější než kdy dřív. Kromě rostoucích výzev, jako je dopad práce na dálku, cíle udržitelnosti a veřejná bezpečnost, se musí také orientovat ve stále rostoucím světě chytrých technologií, které ovlivňují vše od provozu budov až po jejich zabezpečení.
Řešení těchto problémů vyžaduje strategický přístup, který využívá technologie, podporuje spolupráci mezi odděleními a upřednostňuje udržitelnost, bezpečnost a pohodu obyvatel. Technologie by se měly prolínat s architekturou a umožňovat snadnější přehled o činnostech a stavu budov než dříve.
Odvětví chytrých budov se neustále rozvíjí a s ním se vyvíjejí i technologie, jako jsou senzory, osvětlení, systémy správy budov a zařízení internetu věcí. Jedním z neuvěřitelně rychle rostoucích segmentů je video monitoring. Podle společnosti Mordor Intelligence se velikost trhu s video monitoringem v USA v roce 2024 odhaduje na 12,3 miliardy USD a za pět let by měla dosáhnout 22 miliard USD. To představuje složenou roční míru růstu ve výši 12,3 %.
Pokrok ve sběru dat a umělá inteligence (AI) růst v oblasti monitorování videa ještě více podpořily, protože na video data lze nyní aplikovat video analýzu. Pomocí strojového učení a počítačového vidění mohou tyto technologie nepřetržitě monitorovat a analyzovat videoobsah a poskytovat tak využitelné informace a poznatky. Software pro video analýzu poháněný umělou inteligencí dokáže rychle odhalit podezřelé nebo neobvyklé aktivity a rozlišit osoby, vozidla, zvířata a další objekty.
Největší aplikace pro video analýzu se týkají bezpečnosti. Efektivní monitorování a správa přeplněných prostor je pro FM obrovskou výzvou.
Nástroje pro anotaci dat umožňují algoritmům umělé inteligence počítat počet hlav nebo osob v reálném čase. Toho se dosahuje trénováním modelů AI na pečlivě označených snímcích a videích, což jim umožňuje naučit se vizuální charakteristiky osob. Po vyškolení lze tyto modely nasadit k řízení pohybu davu, odhalování podezřelých aktivit a prevenci potenciálních nehod. Tyto systémy mohou poskytovat aktuální informace o hustotě davu a vzorcích pohybu, což pomáhá bezpečnostním pracovníkům identifikovat potenciální úzká místa a přijmout nezbytná opatření k zajištění bezpečnosti.
VÝVOJ VIDEO MONITORINGU
Video technologie prošla od svého vzniku dlouhou cestou. Široké komerční využití dohledových kamer začalo na počátku 70. let 20. století díky kombinaci stále dokonalejších systémů průmyslové televize a videorekordérů. Objekty mohly konečně nahrávat bezpečnostní záznamy, později si je prohlédnout; poté je uložit nebo přes ně nahrávat. V průběhu let se kvalita kamer zlepšovala a jejich velikost se zmenšovala.
Až do nástupu digitální revoluce v 90. letech 20. století se monitorování stále opíralo o sítě CCTV a videorekordéry. Digitální kamery mohly zaznamenávat videozáznamy na pevné disky a flashová úložiště namísto magnetických pásek. V roce 1996 se objevila první kamera s internetovým protokolem (IP), která odstranila potřebu uzavřeného okruhu.
Přesuneme se do dnešní doby a umělá inteligence a cloud computing narušily trh. Migrace video monitorování do cloudu představuje konvergenci dvou mocných sil: rostoucí poptávky po zvýšené bezpečnosti, obchodní inteligenci a potřeby škálovatelných, flexibilních a dostupných řešení. Díky cloudovému video dohledu mohou majitelé a manažeři objektů snadno přidávat nebo odebírat kamery, zvyšovat kapacitu úložiště a rozšiřovat pokrytí bez nutnosti významných investic do hardwaru. Cloud umožňuje vzdálený přístup a sledování videozáznamů odkudkoli a kdykoli.
Oprávnění pracovníci mohou bezpečně sledovat živé videostreamy a přistupovat k nahraným záznamům pomocí různých zařízení, jako jsou chytré telefony, tablety nebo notebooky. Lepší přístup k videozáznamům umožňuje pracovníkům FM monitorovat více míst a rychleji reagovat na incidenty, i když jsou fyzicky vzdáleni od místa dohledu.
Cloudový computing není striktním požadavkem pro videoanalýzu řízenou umělou inteligencí. Mnoho algoritmů AI může běžet přímo na lokálních zařízeních, jako jsou kamery nebo lokální servery. Kamery s výkonnými procesory mohou zpracovávat více videodat než kdykoli předtím. Tento přístup, často označovaný jako edge computing, přináší výhody, včetně snížení latence, zvýšení ochrany soukromí a bezpečnosti a možnosti provozu v prostředí s omezeným nebo žádným připojením k internetu.
Vylepšené zpracování na hraně může také zefektivnit a zlevnit provoz cloudových systémů. Cloud computing může zvýšit možnosti AI tím, že poskytne infrastrukturu, zdroje a služby, které FM umožní efektivní nasazení a škálování aplikací AI. Algoritmy AI, zejména modely hlubokého učení, navíc těží z velkých datových sad dostupných v cloudu pro účely trénování. Cloudové systémy umožňují, aby funkce AI byly díky úsporám z rozsahu dosažitelné pro podniky jakékoli velikosti.
Mějte však na paměti, že objemy videodat rychle rostou díky zavádění kamer s ultra vysokým rozlišením a 4K. Tento růst vyžaduje investice do robustní infrastruktury pro ukládání dat a šířky pásma.
ANALÝZA VIDEA DÍKY DATŮM A AI
Přesnost dohledových systémů se zvýšila díky pokroku v rozpoznávání objektů a obličejů, analýze chování a detekci anomálií. Zvýšená přesnost umožňuje:
- Snížení počtu falešně pozitivních/negativních výsledků: Data a umělá inteligence mohou snížit počet falešných poplachů tím, že rozlišují mezi běžnými činnostmi a potenciálními bezpečnostními hrozbami. Podobně mohou data a AI minimalizovat falešně negativní signály tím, že odhalí a upozorní operátory na události, které by lidská obsluha nebo tradiční dohledové systémy mohly přehlédnout.
- Zvýšená míra detekce: Inteligentní kamerové systémy mohou dosáhnout vyšší míry detekce konkrétních objektů, chování nebo osob než tradiční metody. Filtrování pomocí umělé inteligence dokáže rozlišit typy detekovaného pohybu a upozornit uživatele na vozidla nebo osoby, zatímco ostatní pohyby, jako je například strom foukající ve větru, eliminuje.
- Rychlejší reakční doba: AI umožňuje analýzu videodat v reálném čase, což umožňuje okamžitá upozornění umožňující rychlejší reakci na bezpečnostní incidenty.
- Vyšší provozní efektivita: Díky automatizaci analýzy videodat může AI snížit zátěž lidské obsluhy a snížit chybovost, což umožňuje vyšší produktivitu a efektivnější využívání zdrojů.
Pokroky v oblasti videoanalýzy určují budoucnost odvětví monitorování poplachů. Mnoho objektů se spoléhá na monitorování poplachů z centrálních stanic, které jim pomáhá zajistit klid. Profesionální videomonitorování může zařízením umožnit nepřetržitý přehled o místě bez nutnosti dalších pracovníků nebo mzdových nákladů. V předchozích generacích technologie detekce pohybu pomocí videa však často docházelo k falešným poplachům, které byly vyvolány vším možným, od zvířat až po větve rozfoukané větrem. Podle zprávy Eagle Eye Network 2024 Video Surveillance Trends je více než 90 % výstrah založených na senzorech falešně pozitivních. Vyšetřování každého poplachu má potenciál zvýšit náklady zákazníků. Navíc proces ručního sledování videa může být zdlouhavý, neefektivní a často i nákladný.
Novější funkce poháněné umělou inteligencí však znamenají, že společnosti zabývající se monitorováním alarmů mohou používat kamery jako senzory, které generují alarmy narušení, a poskytovat tak centrálním stanicím informace založené na opatřeních v reálném čase. Tato technologie se liší od ověřování videa, kdy se kamery běžně používají společně s poplachovými senzory k potvrzení poplachu. Bezpečnostní průmysl tuto novou službu nazývá proaktivní monitorování videa nebo inteligentní dohled. Umělá inteligence nyní „sleduje video“ a poskytuje výstrahy a možnosti vyhledávání na základě obsahu, což pomáhá zajistit škálovatelnost a efektivitu monitorování videa a vyšetřovacího procesu.
Kromě zabezpečení má videoanalytika potenciál zlepšit zdraví a bezpečnost na pracovišti, což je s rostoucím počtem pracovníků vracejících se do kanceláří stále důležitější. Stejné kamery, které se používají k detekci potulování a vniknutí, mohou také upozornit pracovníky vstupující do zakázaných nebo rizikových oblastí. Mohou také rozpoznat včasné příznaky kouře a požáru a mohou být použity ke sledování toku evakuace v objektu a k podpoře záchranných týmů. Výhodou monitorování pomocí videa je, že bezpečnostní systémy jsou neustále v provozu, což umožňuje zařízením sledovat dodržování předpisů o bezpečnosti a ochraně zdraví při práci. Určitý videodohled by například mohl zjistit, zda zaměstnanci používají vhodné osobní ochranné pomůcky, a pomoci identifikovat potenciální nebezpečí, jako jsou úniky, poruchy zařízení nebo nebezpečné chování, a zabránit tak nehodám. Řešení s umělou inteligencí také pomáhají učinit parkoviště chytřejšími a bezpečnějšími tím, že kontrolují přístup prostřednictvím rozpoznávání registračních značek a analyzují využití, aby pomohly řidičům najít volná místa.
Jedním z častých požadavků správců objektů je podle výše zmíněné zprávy Eagle Eye Networks integrované monitorování videa a kontrola přístupu. Integrovaný systém může bezpečnostním manažerům pomoci lépe kontrolovat přístup do určených zařízení a oblastí a poskytnout okamžitý přehled a možnost sledování. Otevřené platformy pro monitorování videa umožňují snadnější integraci a přizpůsobení s kontrolou přístupu a dalšími bezpečnostními aplikacemi.
Přístupná rozhraní pro programování video aplikací podporují spolupráci, inovace a flexibilitu – vlastnosti, které jsou nezbytné pro předvídání budoucích potřeb inteligentních budov. Díky otevření přístupu k videodatům a funkcím mohou vývojáři experimentovat s různými nápady a vytvářet nová východiska z konkrétních problémů a zároveň poskytovat uživatelům personalizovanější a na míru šité prostředí. Interoperabilita pomáhá podporovat růst živého ekosystému vývojářů, partnerů a dodavatelů třetích stran. Rozmanitý ekosystém vede k dostupnosti široké škály aplikací, služeb a integrací souvisejících s videem, což koncovým uživatelům poskytuje větší výběr a možnosti.
Úloha facility managerů je složitější než kdykoli předtím, protože se stále potýkají s nesčetnými výzvami. Moderní video a videoanalytika jsou mocnými nástroji při orientaci v tomto světě a jejich rychlý růst znamená transformační éru v oblasti bezpečnosti, podnikové inteligence a veřejné bezpečnosti. Integrace umělé inteligence, strojového učení a počítačového vidění poháněla vývoj videoanalytiky. Se zrychlujícím se technologickým pokrokem se inteligentní video řešení rozšiřují za hranice tradičního dohledu a modernizují průmyslová odvětví a zlepšují lidské zkušenosti. Díky schopnosti získávat cenné poznatky z obrovského množství vizuálních dat v reálném čase umožňuje videoanalytika zařízením přijímat informovaná rozhodnutí, zmírňovat rizika a odkrývat nové příležitosti pro inovace.
Z původního článku „A Watchful Eye, Turning Video Monitoring Into Video Intelligence“, Caroline Goodbody (FMJ IFMA May/June 2024), přeložil David Domalíp