Jak sztuczna inteligencja zmienia tradycyjne systemy nadzoru

Systemy nadzoru wideo stały się nieodłączną częścią dzisiejszych czasów, zapewniającą bezpieczeństwo i ochronę w różnych miejscach, począwszy od prywatnych posesji i przestrzeni publicznych, po szpitale, firmy finansowe, placówki edukacyjne i tak dalej. Rządy i podmioty prywatne poczyniły znaczne inwestycje w instalację tradycyjnych kamer monitorujących do rejestrowania materiału filmowego, który jest później sprawdzany przez operatorów. Na całym świecie są miliony kamer, ale nie ma nikogo, kto mógłby je monitorować 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu.

Dzięki sztucznej inteligencji (AI), która przetwarza każdą klatkę i analizuje w czasie rzeczywistym, aby zapobiegać śmiertelnym przestępstwom, wprowadzając niespotykane dotąd możliwości i wydajność. Sztuczna inteligencja w systemach nadzoru zmieniła sposób, w jaki podchodzimy do bezpieczeństwa, usprawniając wykrywanie zagrożeń, możliwości monitorowania i systemy reagowania.

Według indeksu AIGS (Artificial Intelligence Global Surveillance) około 75 ze 176 krajów na całym świecie aktywnie korzysta z kamer monitorujących opartych na sztucznej inteligencji. Kraje takie jak Chiny i Stany Zjednoczone są uważane za znaczących graczy na rynku nadzoru opartego na sztucznej inteligencji, dostarczających technologie oparte na sztucznej inteligencji do co najmniej 60 krajów.

Przyjrzyjmy się bliżej, aby zrozumieć, w jaki sposób sztuczna inteligencja w tradycyjnych systemach nadzoru na nowo definiuje tradycyjny system nadzoru, ratując życie i zapobiegając przestępstwom w przestrzeni publicznej i prywatnej.

Zastosowania systemów bezpieczeństwa wykorzystujących sztuczną inteligencję

Sztuczna inteligencja ma kilka zastosowań w systemach nadzoru, zwiększając ich możliwości i skuteczność w różnych sektorach. Oto kilka najważniejszych przypadków użycia sztucznej inteligencji w inwigilacji:

Ulepszone rozpoznawanie i śledzenie obiektów

Sztuczna inteligencja, szczególnie dzięki zaawansowanym algorytmom widzenia komputerowego, znacznie usprawnia rozpoznawanie i śledzenie obiektów w monitoringu. Tradycyjne systemy często opierają się na detekcji ruchu i ręcznym monitorowaniu, przez co mają problemy z dokładnym wykrywaniem obiektów. Powoduje to fałszywe alarmy wyzwalane przez nieistotne ruchy, takie jak przejeżdżające pojazdy lub kołysające się drzewa.

Kamery wykorzystujące sztuczną inteligencję potrafią skutecznie i z dużą dokładnością rozróżniać obiekty, zwierzęta i ludzi, zmniejszając prawdopodobieństwo uzyskania fałszywych alarmów i umożliwiając skuteczniejsze monitorowanie. Ponadto przeciętny człowiek nie jest w stanie utrzymać koncentracji na czymś dłużej niż 12 minut, co pozostawia wiele miejsca na przeoczone wydarzenia.

Analiza w czasie rzeczywistym i proaktywne monitorowanie

Nadzór AI wykracza poza pasywne nagrywanie i wkracza w sferę analizy w czasie rzeczywistym. Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego, kamery monitorujące oparte na sztucznej inteligencji można przeszkolić w zakresie identyfikowania odrębnych obiektów, w tym broni, toreb pozostawionych bez nadzoru lub podejrzanych zachowań. Ułatwia to proaktywne monitorowanie i powiadamia w czasie rzeczywistym personel ochrony o konieczności podjęcia natychmiastowych działań zapobiegających potencjalnym zagrożeniom bezpieczeństwa.

Na przykład, jeśli ktoś pozostawi torbę bez nadzoru w miejscu publicznym, kamera monitorująca oparta na sztucznej inteligencji może natychmiast rozpoznać sytuację i zaalarmować personel ochrony, zmniejszając ryzyko potencjalnego naruszenia bezpieczeństwa.

Rozpoznawanie twarzy

Jednym z najpotężniejszych przypadków zastosowania sztucznej inteligencji w inwigilacji jest technologia rozpoznawania twarzy. Tradycyjne systemy opierają się na ręcznej identyfikacji, która jest czasochłonna i podatna na błędy. Algorytmy sztucznej inteligencji mogą szybko i dokładnie identyfikować rysy twarzy, zapewniając skuteczne narzędzie dla organów bezpieczeństwa i organów ścigania. Może to być szczególnie cenne w miejscach, w których niezbędna jest kontrola dostępu, takich jak budynki rządowe, lotniska, firmy finansowe i biura korporacji.

Analiza predykcyjna i wykrywanie anomalii

Algorytmy uczenia maszynowego umożliwiają systemom nadzoru AI przeprowadzanie analiz predykcyjnych, umożliwiając im przewidywanie potencjalnych naruszeń bezpieczeństwa na podstawie danych historycznych. Kamery wykorzystujące sztuczną inteligencję mogą uczyć się i wykrywać typowe ludzkie wzorce, takie jak chodzenie, poruszanie się, bieganie lub włóczenie się. Kiedy aktywność odbiega od normy, te inteligentne kamery uruchamiają alert, powiadamiając personel ochrony o konieczności dalszego zbadania sytuacji, zanim sytuacja się pogorszy. Takie proaktywne podejście zwiększa bezpieczeństwo i minimalizuje ryzyko potencjalnych zagrożeń.

Analityka predykcyjna może być przydatna w przestrzeni publicznej, takiej jak dworce kolejowe czy lotniska, gdzie duże tłumy utrudniają wykrycie nieprawidłowych wzorców zachowań. Na przykład kamera obsługująca sztuczną inteligencję może pomóc wykryć podejrzane zachowania ludzi, zapobiegając takim zdarzeniom, jak kradzież, wandalizm czy terroryzm.

Rozwiązania bezpieczeństwa AI dla sklepów handlowych

Centra handlowe są zawsze narażone na ryzyko kradzieży i kradzieży. Potrzebują więc zaawansowanego technologicznie systemu nadzoru, aby ograniczyć to zagrożenie. Systemy bezpieczeństwa AI chronią sprzedawców detalicznych i sklepy handlowe przed utratą lub kradzieżą mienia, identyfikując podejrzane działania w czasie rzeczywistym i uruchamiając alarmy.

Ponadto sztuczna inteligencja w sklepach detalicznych może analizować zachowania klientów, pomagając firmom zrozumieć ruch pieszy, wzorce zakupów i preferencje klientów. Dane te są cenne dla optymalizacji układu sklepów, poprawy doświadczeń klientów i zwiększenia bezpieczeństwa.

Szybsza ekstrakcja danych w sytuacjach awaryjnych

Wyodrębnianie i gromadzenie danych w sytuacjach nadzwyczajnych, takich jak zamieszki, terroryzm lub coś podobnego, jest trudnym zadaniem. Sprawdzanie i zbieranie danych z każdej kamery w momencie klęski żywiołowej jest wyzwaniem. W takich sytuacjach rozwiązania bezpieczeństwa AI sprawiają, że proces gromadzenia danych jest szybki i efektywny. Ponadto włączenie sztucznej inteligencji do kwestii bezpieczeństwa i nadzoru poprawia koordynację między funkcjonariuszami dochodzeniowymi i poprawia ogólne systemy reagowania kryzysowego.

Detekcja ognia i dymu

Kamery monitorujące wyposażone w sztuczną inteligencję mogą wykrywać oznaki pożaru lub dymu w czasie rzeczywistym. Ma to kluczowe znaczenie dla wczesnego wykrywania pożarów w obiektach przemysłowych, budynkach użyteczności publicznej i na obszarach zalesionych, umożliwiając uratowanie milionów istnień ludzkich i cennego mienia.

Monitorowanie opieki nad osobami starszymi

Nadzór oparty na sztucznej inteligencji jest stosowany w placówkach opieki zdrowotnej i domach w celu monitorowania dobrostanu osób starszych. System może wykrywać upadki, nietypowe zachowania lub oznaki niepokoju i wysyłać powiadomienia do opiekunów. Umożliwia szybką interwencję i zapewnia dobre samopoczucie osób starszych. To proaktywne podejście poprawia opiekę nad pacjentami, zapewniając spokój ducha zarówno opiekunom, jak i członkom rodziny.

Powiązany artykuł: Jak sztuczna inteligencja zmienia branżę opieki zdrowotnej

Efektywne zarządzanie ruchem

Kamery monitorujące oparte na sztucznej inteligencji przyczyniają się do inteligentnego zarządzania ruchem. Wyposażone w zaawansowane algorytmy widzenia komputerowego, kamery te analizują w czasie rzeczywistym wzorce ruchu, optymalizując taktowanie sygnału i identyfikując punkty zatoru. System dynamicznie dostosowuje sygnalizację świetlną, zapewniając płynniejszy przepływ pojazdów i skracając czas dojazdu. To efektywne zarządzanie ruchem minimalizuje zatory i zwiększa ogólną mobilność w miastach, demonstrując transformacyjną moc sztucznej inteligencji w transporcie.

Rzeczywiste przykłady firm korzystających z nadzoru AI

Kilka firm i placówek z różnych branż z powodzeniem wdrożyło sztuczną inteligencję w systemach nadzoru, czerpiąc korzyści w postaci zwiększonego bezpieczeństwa cybernetycznego, wydajności i świadomości sytuacyjnej. Oto kilka przykładów z życia wziętych:

Vodafon

Vodafone wykorzystuje systemy nadzoru oparte na sztucznej inteligencji zintegrowane z urządzeniami IoT do monitorowania infrastruktury krytycznej. Pozwala to na kompleksowe monitorowanie majątku, ograniczając ryzyko naruszeń bezpieczeństwa.

Amazon Go

Amazon Go, minimarket o powierzchni 1800 stóp kwadratowych, wykorzystuje kamery monitorujące i czujniki wykorzystujące sztuczną inteligencję do śledzenia ruchów i zakupów klientów. Technologia „Just Walk Out” firmy Amazon pozwala na zakupy bez kasjera i automatycznie obciąża klientów kosztami odebranych przedmiotów.

Tesli

Pojazdy Tesli wykorzystują sztuczną inteligencję do inteligentnego bezpieczeństwa samochodów. Pojazdy są wyposażone w kamery i czujniki, które potrafią wykryć próby włamań lub podejrzane działania wokół pojazdów Tesli, uruchamiając alarmy i wysyłając powiadomienia do właściciela pojazdu.

Gniazdo Google

Google Nest wykorzystuje sztuczną inteligencję w swoich inteligentnych systemach bezpieczeństwa w domu. Kamery potrafią odróżnić normalne czynności od potencjalnych zagrożeń bezpieczeństwa, wysyłając powiadomienia do właścicieli domów i zapewniając możliwości zdalnego monitorowania.

lotnisko Changi

Port lotniczy Changi w Singapurze wykorzystuje inteligentną analizę wideo opartą na sztucznej inteligencji, aby zwiększyć bezpieczeństwo pasażerów. System potrafi identyfikować nietypowe zachowania, wykrywać nieautoryzowany dostęp i optymalizować zarządzanie tłumem.

Wyzwania we wdrażaniu systemów nadzoru AI

Wdrożenie systemów nadzoru AI nie jest pozbawione wyzwań. Powiedziawszy to, przyjrzyjmy się złożonym przeszkodom, jakie napotykają organizacje podczas wdrażania systemów nadzoru opartych na sztucznej inteligencji. Rzucimy także światło na ich potencjalne rozwiązania.

Obawy dotyczące prywatności

Jednym z istotnych wyzwań we wdrażaniu systemów nadzoru AI jest naruszanie prywatności ludzi. Ponieważ systemy te wykorzystują zaawansowane algorytmy do analizy ogromnych ilości danych, pojawiają się wyzwania związane z potencjalnym naruszeniem indywidualnych praw do prywatności.

Rozwiązanie: Znalezienie równowagi między skutecznym nadzorem a ochroną prywatności wymaga wdrożenia solidnych systemów bezpieczeństwa i przejrzystych zasad zapewniających etyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji w tradycyjnych systemach nadzoru.

Dylematy etyczne

Nadzór AI wiąże się z dylematami etycznymi, zwłaszcza jeśli chodzi o rozpoznawanie twarzy i analizę behawioralną. Możliwość błędu algorytmu, niezamierzone konsekwencje i społeczny wpływ stałego monitorowania budzą poważne wątpliwości etyczne.

Rozwiązanie: Organizacje muszą przejść w stronę odpowiedzialnego korzystania ze sztucznej inteligencji, aby uniknąć niezamierzonych konsekwencji i publicznego odwetu.

Bezpieczeństwo i integralność danych

Ogromna ilość danych generowanych przez systemy nadzoru AI stwarza poważne wyzwania w zakresie bezpieczeństwa i integralności. Ochrona tych danych przed nieuprawnionym dostępem i zagrożeniami cybernetycznymi przy jednoczesnym zapewnieniu ich dokładności i niezawodności to krytyczne aspekty wdrożenia.

Rozwiązanie: Solidne środki bezpieczeństwa cybernetycznego i przestrzeganie standardów ochrony danych, takich jak RODO, są niezbędne, aby ograniczyć te zagrożenia.

Wyzwania techniczne

Dostrajające algorytmy umożliwiające dokładne wykrywanie, bezproblemową integrację z istniejącą infrastrukturą i dostosowywanie się do różnorodnych warunków środowiskowych wymagają wysokiego poziomu wiedzy technicznej.

Rozwiązanie: Bycie na bieżąco z postępem technicznym i współpraca z niezawodną firmą zajmującą się rozwojem sztucznej inteligencji, dobrze zaznajomioną z technicznym know-how, są niezbędne do pokonania przeszkód technicznych w nadzorze AI.

Przyszłość sztucznej inteligencji w bezpieczeństwie i nadzorze

Przyszłość sztucznej inteligencji w tradycyjnych systemach nadzoru jest bardzo obiecująca, gdyż każdego dnia opracowywanych jest wiele udoskonaleń i innowacji. Sztuczna inteligencja przekształca tradycyjne systemy nadzoru, radykalnie zmieniając sposób, w jaki podchodzimy do bezpieczeństwa i ochrony. W miarę ciągłego rozwoju technologii sztuczna inteligencja w dziedzinie bezpieczeństwa i nadzoru stanie się w nadchodzących latach coraz bardziej wyrafinowana i proaktywna.

Kluczowym elementem kształtującym przyszły krajobraz jest integracja sztucznej inteligencji z innymi pojawiającymi się technologiami. Na przykład algorytmy uczenia maszynowego będą ewoluować, aby lepiej rozumieć złożone wzorce i zachowania, umożliwiając kamerom monitorującym rozróżnienie normalnych działań od potencjalnych zagrożeń z większą dokładnością. Oczekuje się, że synergia między sztuczną inteligencją a IoT (Internetem rzeczy) stworzy połączone ekosystemy, w których urządzenia monitorujące będą bezproblemowo komunikować się, zapewniając wgląd w czasie rzeczywistym i ostrzegając personel odpowiedzialny za bezpieczeństwo o konieczności podjęcia natychmiastowych działań w celu rozwiązania potencjalnych problemów.

To proaktywne podejście nie tylko zwiększy bezpieczeństwo, ale także zagwarantuje przyszłość, w której technologie te będą działać synergicznie z wartościami społecznymi. Co więcej, w miarę jak nadzór nad sztuczną inteligencją będzie coraz bardziej zintegrowany z przestrzenią publiczną i prywatną, względy etyczne i kwestie prywatności staną się głównymi punktami w kształtowaniu przyszłości sztucznej inteligencji w zakresie bezpieczeństwa. W tym względzie odpowiedzialna i możliwa do wytłumaczenia sztuczna inteligencja będzie odgrywać kluczową rolę, zapewniając, że systemy bezpieczeństwa sztucznej inteligencji zostaną specjalnie zaprojektowane w celu ochrony prywatności użytkowników i zapobiegania naruszeniom danych.

Krótko mówiąc, zastosowania systemów bezpieczeństwa wykorzystujących sztuczną inteligencję wskazują przyszłość, w której zaawansowane technologie pomagają tworzyć bezpieczniejsze, inteligentniejsze i bardziej odporne środowiska.

Rola Appinventiv w udoskonalaniu rozwiązań w zakresie nadzoru AI

W stale zmieniającym się krajobrazie bezpieczeństwa rola sztucznej inteligencji w tradycyjnych systemach nadzoru staje się coraz ważniejsza. Tym samym dla organizacji przechodzących transformację cyfrową i aspirujących do stworzenia bezpiecznego środowiska Appinventiv wyróżnia się jako zaufany partner technologiczny.

Dysponując zespołem ponad 1200 ekspertów technologicznych i udokumentowanym doświadczeniem w realizacji ponad 3000 udanych projektów, wnosimy bogatą wiedzę specjalistyczną, umożliwiając firmom wykorzystanie transformacyjnej mocy sztucznej inteligencji w swoich strategiach nadzoru.

Jako wiodąca firma świadcząca usługi w zakresie rozwoju AI, specjalizujemy się w tworzeniu najnowocześniejszych rozwiązań bezpieczeństwa AI do wykrywania obiektów, rozpoznawania twarzy i analizy zachowań. Innowacje te przekształcają tradycyjne systemy nadzoru w inteligentnych strażników bezpieczeństwa. Bezproblemowa integracja tych rozwiązań z istniejącą infrastrukturą zapewnia płynne przejście.

Dlatego tworząc innowacyjne rozwiązania w zakresie sztucznej inteligencji, zapewniając bezproblemową integrację i traktując priorytetowo kwestie etyczne, umożliwiamy przedsiębiorstwom uwolnienie pełnego potencjału sztucznej inteligencji, poprawiając w ten sposób środki bezpieczeństwa i kultywując bezpieczniejsze środowisko biznesowe.

Nawiąż z nami współpracę już teraz i dodaj skrzydeł swojej podróży do cyfrowej transformacji, wdrażając sztuczną inteligencję w systemach nadzoru.

Często zadawane pytania

P. Jak sztuczna inteligencja zmienia nadzór?

O. Sztuczna inteligencja zmienia sposób nadzoru, wprowadzając zaawansowane możliwości, które zwiększają wydajność, dokładność i czas reakcji tradycyjnych systemów. Na przykład algorytmy uczenia maszynowego umożliwiają kamerom monitorującym identyfikowanie określonych obiektów, wykrywanie anomalii i analizowanie wzorców w czasie rzeczywistym. Przekształca to nadzór z pasywnego nagrywania w proaktywne monitorowanie, umożliwiając podjęcie natychmiastowych działań w celu zaradzenia potencjalnym zagrożeniom.

Technologia rozpoznawania twarzy, analityka predykcyjna i integracja z IoT dodatkowo przyczyniają się do ewolucji nadzoru, zapewniając niespotykany dotąd poziom bezpieczeństwa. Ostatecznie sztuczna inteligencja w tradycyjnych systemach nadzoru rewolucjonizuje sposób, w jaki podchodzimy do bezpieczeństwa i monitorowania materiału wideo.

P. Jakie są zalety sztucznej inteligencji w systemach nadzoru?

A . Integracja sztucznej inteligencji w bezpieczeństwie i inwigilacji niesie ze sobą szereg korzyści, zwiększając możliwości i skuteczność tradycyjnego monitoringu. Oto kilka kluczowych zalet sztucznej inteligencji w systemie nadzoru:

Zwiększone bezpieczeństwo publiczne

Sztuczna inteligencja ułatwia analizę zachowań w przestrzeni publicznej, pomagając identyfikować podejrzane działania i zwiększając bezpieczeństwo publiczne w zatłoczonych obszarach, węzłach komunikacyjnych i wydarzeniach publicznych. Rzeczywiście sztuczna inteligencja w inwigilacji gwarantuje, że żaden szczegół ani zagrożenie nie zostanie przeoczone, zapewniając bezpieczniejsze i inteligentniejsze środowisko.

Elastyczność i skalowalność

Sztuczna inteligencja w tradycyjnych systemach nadzoru zapewnia elastyczność i skalowalność, umożliwiając dostosowywanie w oparciu o specyficzne potrzeby firm w zakresie bezpieczeństwa i łatwą adaptację do zmieniających się wymagań.

Cięcie kosztów

Systemy bezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji pomagają firmom oszczędzać koszty, zmniejszając zależność od lokalnych pracowników ochrony. Dzięki analizie i monitorowaniu w czasie rzeczywistym rozwiązania bezpieczeństwa AI mogą dokładnie wykrywać i ostrzegać władze, gdy jest to konieczne, ograniczając potrzebę stałego monitorowania przez człowieka, a tym samym oszczędzając koszty.

Bezpieczeństwo cybernetyczne

Złożoność i wielkość cyberataków rośnie wykładniczo z każdym dniem. Tradycyjne systemy nadzoru są nieskuteczne w stawianiu czoła rosnącym wyzwaniom związanym z zagrożeniami cybernetycznymi. W tym przypadku zastosowania systemów bezpieczeństwa obsługujących sztuczną inteligencję okazują się bardzo korzystne. Systemy bezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji można przeszkolić w zakresie przewidywania włamań do systemów i zapobiegania im.

P. Jaki jest koszt wdrożenia sztucznej inteligencji w tradycyjnych systemach nadzoru?

O. Koszt wdrożenia sztucznej inteligencji w tradycyjnych systemach nadzoru może się znacznie różnić w zależności od kilku czynników, takich jak rozwój oprogramowania, integracja sprzętu, skala wdrożenia i złożoność integracji. Przy szacowaniu kosztów sztucznej inteligencji w zakresie bezpieczeństwa i nadzoru kluczowe jest przeprowadzenie dokładnej oceny potrzeb i uwzględnienie długoterminowej konserwacji.

Aby uzyskać przybliżony szacunek integracji oprogramowania do monitoringu opartego na sztucznej inteligencji, koszty mogą wahać się od 25 000 do 100 000 dolarów za wersję podstawową, podczas gdy bardziej wyrafinowane wdrożenia obejmujące zaawansowane funkcje oprogramowania i rozbudowaną integrację mogą kosztować od 100 000 do 300 000 dolarów lub więcej.

Aby uzyskać bardziej precyzyjny kosztorys, przedyskutuj z nami swój pomysł na projekt i uzyskaj szczegółową wycenę