A IA virou um assunto geral, e o setor de segurança e monitoramento por vídeo está em êxtase com o seu potencial. Com mais produtos chegando ao mercado, os clientes estão considerando passar a usar câmeras com IA e ponderando os benefícios.
A Axis assumiu um compromisso com a IA em nossos produtos. Consequentemente, todas as nossas câmeras recém-desenvolvidas são suportadas pela IA. O sistema em chip (SoC) é fundamental para muitas dos recursos de IA e deep learning do nosso portfólio. Neste artigo, analisamos por que vale a pena considerar as câmeras com IA como seu próximo investimento, não apenas em termos de proteção para o futuro, mas também para obter benefícios no presente.
Pensamento a longo prazo: soluções de segurança preparadas para o futuro
Os clientes de soluções de segurança e monitoramento por vídeo precisa pensar a longo prazo – uma câmera de segurança pode ter uma vida útil de 5 anos ou mais. Durante esse tempo, é preciso enxergar cada câmera nova como uma plataforma para futuros casos de uso e valor. Embora as câmeras de segurança com IA já tragam benefícios reais hoje, as inovações futuras da plataforma acelerarão os recursos dessas câmeras em todos os setores.
O papel da IA e do deep learning no monitoramento por vídeo está aumentando, permitindo que "ensinemos" cada vez mais nossas câmeras de segurança para deixá-las muito mais intuitivas sobre o que está acontecendo na cena e fazer a análise em tempo real. Se os clientes se concentrarem apenas nos recursos analíticos baseados em IA disponíveis atualmente, eles podem perder o potencial das aplicações ainda não desenvolvidas que virão no futuro próximo e no longo prazo.
Obtendo benefícios imediatos das câmeras com IA
Investir em câmeras com IA pode parecer estranho para algumas pessoas. No entanto, esse investimento traz muitos benefícios imediatos. O investimento em uma câmera com IA trará benefícios à segurança e à eficiência operacional assim que a câmera for implantada. A maioria das câmeras de IA em nosso portfólio se beneficia de dados analíticos baseados em deep learning, proporcionando uma detecção de objeto e classificação dos detalhes da cena mais precisas.
Anteriormente, a análise de ponta das imagens da câmera de monitoramento usando a detecção de movimento por vídeo mostrava que algo ou alguém estava se movendo. Depois disso, e após a análise adicional por um sistema de gerenciamento de vídeo (VMS), um operador humano poderia interpretar exatamente o que causou o movimento e se havia qualquer ameaça ou risco de segurança.
No entanto, por meio do deep learning, agora podemos "treinar" um sistema de câmera para reconhecer e classificar determinados objetos automaticamente, para que os operadores possam se concentrar em ameaças reais em vez de vegetações oscilantes, sombras de movimento rápido etc.
Os objetos classificados são enviados como metadados para o VMS para que passem por análise adicional por um operador humano ou usados como acionador de respostas automatizadas com base em regras predefinidas. Como a análise inicial é feita na câmera, e não em um servidor ou na nuvem, é possível economizar bastante a largura de banda, pois apenas os dados relevantes são enviados pelo sistema.
Os metadados criados juntamente com o vídeo, que são, essencialmente, informações detalhadas sobre o que está acontecendo na cena e os objetos que estão presentes, proporcionam um grande avanço. O potencial é incrivelmente valioso para fazer pesquisas em grandes quantidades de vídeo, incluindo veículos e pessoas, e os atributos associados a esses objetos, como as cores dos veículos e das roupas ou a direção da viagem.
Os metadados da cena também são essenciais para detectar padrões e tendências nos dados agregados coletados, o que é inestimável para a obtenção de melhores previsões, perspectivas e tomadas de decisões. Eles podem ajudar a monitorar alterações e rastrear anomalias para ter uma visão mais clara do que está acontecendo ao longo do tempo.
Otimizando a operação com dados analíticos
A maior precisão dos dados analíticos de ponta com a tecnologia de IA, e a capacidade de distinguir entre várias classes de objeto, reduz imediatamente a taxa de falsos positivos e falsos negativos. Com isso, vem uma redução relacionada de tempo e recursos para investigar os falsos positivos. Atualmente, os dados analíticos de ponta podem criar uma resposta mais apropriada e oportuna. A distribuição do processamento em todo o sistema reduz os custos e ativa uma melhor experiência do usuário com maior valor para o cliente.
A Axis oferece formas diferentes de obter acesso a dados analíticos de ponta que são compatíveis com o nosso dispositivo. Os dados analíticos desenvolvidos pela Axis são projetados especificamente para trabalhar da forma ideal com nosso dispositivo e oferecer uma ampla gama de soluções para diversos casos de uso. Por meio da AXIS Camera Application Platform (ACAP), uma plataforma projetada para reduzir o limiar para desenvolvedores que se movem para a ponta, é possível obter acesso a aplicativos analíticos desenvolvidos por parceiros que trabalham na ponta ou desenvolver análises personalizadas projetadas para resolver casos de uso específicos.
O limite do potencial das câmeras com IA é apenas a imaginação dos desenvolvedores. Eles estão constantemente procurando expandir os recursos analíticos, bem como impulsionar a criação de uma nova geração de aplicativos analíticos.
Adotar a IA: uma decisão inovadora
A mudança para câmeras com IA não deve soar como um tiro no escuro, no máximo é um pequeno vislumbre do futuro. Os benefícios são reais. Qualquer pessoa que se beneficiar por presenciar menos falsos alarmes, o que é possibilitado pelo uso da IA, nunca voltará atrás.
As câmeras de segurança têm um longo ciclo de vida, portanto, ao investir em câmeras de IA hoje, essa decisão agergará valor para os próximos anos. Não prejudique os recursos do seu sistema de monitoramento por vídeo amanhã por uma decisão ruim hoje.
