Oggi l'intelligenza artificiale (IA) è presente in ogni ambito e anche il settore della sicurezza e della videosorveglianza cerca di sfruttarne tutte le potenzialità. Con l'arrivo di un numero sempre maggiore di prodotti sul mercato, i clienti valutano i vantaggi del passaggio alle telecamere basate sull'IA.
Axis si è impegnata a utilizzare l'intelligenza artificiale sui suoi prodotti. Di conseguenza, tutte le sue telecamere di nuova concezione sono supportate dall'IA. Fondamentale per molte funzionalità di IA e deep learning è il system-on-chip (SoC). Questo articolo spiega perché vale la pena considerare le telecamere basate sull'IA come investimento, non solo per il futuro ma anche per il presente.
Pensare a lungo termine: soluzioni di sicurezza a prova di futuro
Chi acquista soluzioni di sicurezza e videosorveglianza deve pensare a lungo termine, perché una telecamera di sicurezza può avere una vita utile di cinque anni o più. In questo arco di tempo, una nuova telecamera deve essere considerata una piattaforma utile anche per le future applicazioni. Sebbene le telecamere di sicurezza basate sull'IA offrano vantaggi concreti fin da subito, le future innovazioni della piattaforma ne aumenteranno le capacità in ogni settore.
L'importanza dell'IA e del deep learning nella videosorveglianza cresce perché oggi è sempre più possibile "insegnare" alle telecamere di sicurezza a riconoscere meglio quanto accade sulla scena e ad analizzarlo in tempo reale. Se i clienti pensano solo alle analitiche basate sull'IA disponibili oggi, potrebbero non vedere le potenzialità delle applicazioni non ancora sviluppate che arriveranno a breve e a lungo termine.
I vantaggi immediati delle telecamere basate sull'IA
Non tutti potrebbero cogliere l'utilità dell'investimento in telecamere basate sull'IA. Tuttavia, i vantaggi immediati di tale investimento sono numerosi. Un investimento in una telecamera basata sull'IA offre vantaggi in termini di sicurezza ed efficienza operativa subito dopo l'installazione. La maggior parte delle telecamere con IA sfrutta analitiche basate sul deep learning che consentono una maggiore precisione nel rilevamento degli oggetti e nella classificazione dei dettagli della scena.
Fino a poco tempo fa, le analitiche edge eseguite sui filmati di sorveglianza tramite il video motion detection mostravano che qualcosa o qualcuno si stava muovendo. Successivamente, e dopo un'ulteriore analisi con un sistema di gestione video (VMS), un operatore era in grado di interpretare esattamente cosa avesse causato il movimento e se rappresentasse una minaccia o un rischio per la sicurezza.
Con il deep learning, ora possiamo "addestrare" un sistema di telecamere a riconoscere e classificare automaticamente determinati oggetti, in modo che gli operatori possano concentrarsi sui pericoli reali anziché sulla vegetazione che ondeggia, sulle ombre che si muovono rapidamente, ecc.
Gli oggetti classificati vengono inviati come metadati al VMS per un'ulteriore analisi da parte di un operatore, oppure utilizzati per attivare risposte automatiche in base a regole prestabilite. Poiché l'analisi iniziale avviene sulla telecamera, e non su server o cloud, è possibile risparmiare larghezza di banda perché solo i dati rilevanti vengono inviati attraverso il sistema.
I metadati creati insieme al video – cioè le informazioni dettagliate su ciò che accade nella scena e sugli oggetti presenti – permettono di compiere un grande balzo in avanti. Tutto questo è estremamente utile quando occorre eseguire ricerche in grandi quantità di video, per identificare veicoli e persone ma anche i loro attributi, come i colori di veicoli/indumenti o la direzione di marcia.
I metadati della scena sono fondamentali anche per individuare modelli e tendenze nei dati aggregati raccolti che consentiranno di migliorare la previsione, la predizione e i processi decisionali. Tutto cià può aiutare a monitorare le variazioni e a tracciare le anomalie per avere un quadro più chiaro di ciò che accade in un dato momento.
Ottimizzare le operazioni con analitiche edge
La maggiore precisione delle analitiche edge basate sull'IA – e la capacità di distinguere tra più classi di oggetti – riduce immediatamente il numero di falsi positivi e falsi negativi. A loro volta, si riducono i tempi e le risorse per indagare sui falsi positivi. Oggi, l'analisi edge può creare una risposta più appropriata e tempestiva. Distribuire l'elaborazione su tutto il sistema riduce i costi e offre una migliore esperienza agli utenti, dunque un maggiore valore al cliente.
Axis offre diversi modi per ottenere accesso alle analitiche edge compatibili con i suoi dispositivi. Le analitiche sviluppate da Axis sono concepite specificamente per funzionare in modo ottimale con i suoi dispositivi e offrono un'ampia gamma di soluzioni per diverse applicazioni. Grazie ad AXIS Camera Application Platform (ACAP), una piattaforma concepita per semplificare il lavoro agli sviluppatori che passano alle tecnologie edge, è possibile ottenere accesso ad applicazioni di analitica sviluppate da partner che lavorano sull'edge o sviluppare analitiche personalizzate progettate per applicazioni specifiche.
Le potenzialità delle telecamere basate sull'IA hanno un solo limite: la fantasia degli sviluppatori, che cercano costantemente di espandere le capacità di analisi, ispirando anche la nascita di nuove applicazioni analitiche.
Adozione dell'IA: una decisione lungimirante
Il passaggio alle telecamere basate sull'IA non deve essere un atto di fede, ma piuttosto un piccolo sforzo di immaginazione. I vantaggi sono reali. Chiunque abbia sperimentato una netta riduzione dei falsi allarmi grazie all'IA non vorrà mai più tornare indietro.
Le telecamere di sicurezza hanno un ciclo di vita lungo; investire oggi sulle telecamere basate sull'IA consentirà di sfruttarne i vantaggi per molti anni a venire. Non ostacolate le possibilità del futuro con una decisione miope nel presente.
