Iedereen heeft het over AI en de beveiligings- en videobewakingsindustrie is enthousiast over het potentieel. Nu er steeds meer producten op de markt komen, overwegen klanten de overstap naar camera's met AI en onderzoeken ze de voordelen.
Axis gaat voor het gebruik van AI in zijn producten. Daarom worden al onze nieuw ontwikkelde camera's ondersteund door AI. Fundamenteel voor veel van de AI- en deep learning-mogelijkheden in ons portfolio is de system-on-chip (SoC). In dit artikel bekijken we waarom het de moeite waard is te investeren in een camera met AI. We kijken niet alleen naar toekomstbestendigheid, maar ook naar de voordelen die je er nu meteen van geniet.
Denken op lange termijn: toekomstbestendige beveiligingsoplossingen
Klanten die op zoek zijn naar een beveiligings- en videobewakingsoplossing moeten denken op lange termijn. Een veiligheidscamera heeft doorgaans een levenscyclus van vijf jaar of meer. Gedurende deze tijd moet een nieuwe camera gezien worden als een platform voor toekomstig gebruik en toekomstige waarde. Hoewel camera's met AI onmiddellijk al tastbare voordelen bieden, zullen toekomstige innovaties van het platform de mogelijkheden van camera's met AI in alle mogelijke sectoren versnellen.
De rol van AI en deep learning in videobewaking groeit en daarmee kunnen we onze camera's steeds beter 'aanleren' intuïtiever om te gaan met wat er op het beeld gebeurt en dit te analyseren in realtime. Als klanten zich alleen richten op de AI-gedreven analytics die op dit moment beschikbaar zijn, zien ze iets belangrijks over het hoofd. Namelijk de toepassingen die nu nog in ontwikkeling zijn, maar op korte of lange termijn beschikbaar komen.
Bewustwording van de onmiddellijke voordelen van camera's met AI
Investeren in een camera met AI is mogelijk niet vanzelfsprekend voor iedereen. Deze investering biedt echter heel wat onmiddellijke voordelen. Een investering in een camera met AI levert vanaf het moment van installatie voordelen op inzake veiligheid, beveiliging en operationele efficiëntie. De meeste AI-camera's in ons portfolio profiteren van analyses op basis van deep learning, waardoor objectdetectie en classificatie van scènedetails nauwkeuriger worden.
In het verleden toonde de edge-analyse van camerabeelden met behulp van videobewegingsdetectie of iets of iemand beweegt. Vervolgens, en na verdere analyse door een videomanagementsysteem (VMS), kon een menselijke operator interpreteren wat de exacte oorzaak was van de beweging en of ze een bedreiging of veiligheidsrisico inhield.
Met deep learning kunnen we nu echter een camerasysteem 'trainen' om bepaalde objecten automatisch te herkennen en te classificeren, zodat operators zich kunnen concentreren op werkelijke bedreigingen in plaats van zwaaiende vegetatie, snel bewegende schaduwen, etc.
De geclassificeerde objecten worden als metadata naar het VMS gestuurd voor verdere analyse door een menselijke operator of gebruikt om geautomatiseerde reacties te triggeren op basis van vooraf ingestelde regels. Aangezien de initiële analyse op de camera plaatsvindt - in plaats van op een server of in de cloud - kan kostbare bandbreedte worden bespaard omdat alleen relevante gegevens via het systeem worden verstuurd.
Metadata die samen met de video worden aangemaakt – in essentie gedetailleerde informatie over wat er in de scène gebeurt en welke objecten er aanwezig zijn – betekenen een grote sprong voorwaarts. Het potentieel hiervan is zeer waardevol bij het doorzoeken van grote hoeveelheden beeldmateriaal waarop bijvoorbeeld auto's of mensen staan. De eigenschappen van deze beelden, bijvoorbeeld kleuren van auto's, kleding of rijrichting, worden tot in detail geanalyseerd.
Metadata van scènes zijn ook essentieel om patronen en trends te detecteren in verzamelde gegevens, wat van onschatbare waarde is voor betere voorspellingen, prognoses en besluitvorming. Dit kan nuttig zijn om wijzigingen te controleren en afwijkingen op te sporen om een duidelijker beeld te krijgen van wat er in de loop der tijd gebeurt.
Bewerkingen optimaliseren met edge-based analyse
De betere nauwkeurigheid van edge-analytics - en het vermogen verschillende objecttypen van elkaar te onderscheiden - vermindert direct het aantal fout-positieven en fout-negatieven. Daarbij volgt een afname in tijd en middelen om de fout-positieven te onderzoeken. Edge-analytics werkt proactief en leidt tot een snellere en gepastere respons. Door het verwerkingsproces door het hele systeem te verspreiden, gaan de kosten omlaag en gaat de gebruikerservaring en klantwaarde omhoog.
Axis biedt verschillende manieren om toegang te krijgen tot edge-based analyses die compatibel zijn met onze apparaten. De analyses die Axis heeft ontwikkeld, zijn speciaal ontworpen voor een optimale werking met onze apparaten en bieden een breed scala aan oplossingen voor diverse gebruikssituaties. Via AXIS Camera Application Platform (ACAP) - een platform dat is ontworpen om de drempel te verlagen voor ontwikkelaars die overstappen op de edge – is het mogelijk toegang te krijgen tot door partners ontwikkelde analysetoepassingen die op de edge werken, of om op maat gemaakte analyses te ontwikkelen die zijn ontworpen om specifieke gebruiksgevallen op te lossen.
Het potentieel van camera's met AI wordt slechts beperkt door de vindingrijkheid van ontwikkelaars. Ze zijn voortdurend op zoek naar manieren om analyses uit te breiden en stimuleren de creatie van een nieuwe generatie analytische toepassingen.
AI omarmen: een toekomstgerichte beslissing
De stap naar een camera met AI mag niet aanvoelen als een sprong in het ongewisse, maar eerder als een kleine stap in de verbeelding. De voordelen zijn reëel. Iedereen die dankzij een deep learning toepassing de voordelen heeft ondervonden van minder valse alarmen, wil nooit meer terug.
Bewakingscamera's hebben een lange levensduur. Nu investeren in camera's met AI is een beslissing die nog jarenlang waarde zal opleveren. Beperk de mogelijkheden van je toekomstige videobewakingssysteem niet door een kortzichtige beslissing vandaag.
