Yapay zeka her yerde olduğu gibi, güvenlik ve video gözetim sektöründe de çok konuşuluyor. Piyasaya daha fazla ürün sunulmasıyla birlikte, müşteriler yapay zeka destekli kameralara geçişi ve faydalarını değerlendiriyor.
Axis, ürünlerinde yapay zekaya odaklanma taahhüdünde bulunur. Sonuç olarak, yeni geliştirilen tüm kameralarımız yapay zeka ile desteklenmektedir. Portföyümüzdeki yapay zeka ve derin öğrenme yeteneklerinin çoğunun temelinde system-on-chip (SoC) bulunmaktadır. Bu makalede, yapay zeka destekli kameraları bir sonraki yatırımınız olarak düşünmenizin yalnızca geleceğe hazırlanma açısından değil, aynı zamanda bugünkü faydaları açısından da neden değerli olduğunu inceliyoruz.
Uzun vadeli düşünme: geleceğe dönük güvenlik çözümleri
Güvenlik ve video gözetim çözümleri müşterilerinin uzun vadeli düşünmesi gerekir - bir güvenlik kamerasının kullanım ömrü beş yıl veya daha fazla olabilir. Bu süre zarfında yeni bir kameranın gelecekteki kullanım durumları ve değer yaratma için bir platform olarak görülmesi gerekir. Yapay zeka destekli güvenlik kameraları bugün gerçek faydalar sağlarken, gelecekteki platform yenilikleri her sektörde yapay zeka destekli kameraların yeteneklerini hızlandıracaktır.
Yapay zeka ve derin öğrenmenin video gözetimindeki rolü giderek artıyor ve güvenlik kameralarımıza ortamda olup bitenler hakkında çok daha sezgisel olmayı ve bunları gerçek zamanlı olarak analiz etmeyi giderek daha fazla "öğretmemizi" sağlıyor. Müşteriler yalnızca bugün mevcut olan yapay zeka destekli analitiklere odaklanırlarsa, hem yakın hem de uzun vadeli gelecekte ortaya çıkacak henüz gelişmemiş uygulamaların potansiyelini kaçırabilirler.
Yapay zeka kameraların anında faydalarını keşfedin
Yapay zeka destekli kameralara yatırım yapmak bazı kişilere yabancı gelebilir. Bununla birlikte, bu yatırımdan elde edilecek birçok kısa vadeli fayda bulunmaktadır. Yapay zekalı bir kameraya yapılan yatırım, kamera yerleştirildiği andan itibaren güvenlik, emniyet ve operasyonel verimlilik açısından fayda sağlayacaktır. Portföyümüzdeki yapay zeka kameralarının çoğu, derin öğrenme tabanlı analitiklerden yararlanarak daha doğru nesne algılama ve ortam ayrıntılarının sınıflandırılmasını sağlar.
Daha önce, video hareket algılama kullanılarak güvenlik kamerası görüntülerinin kenar analizi, bir şeyin veya birinin hareket ettiğini gösteriyordu. Bununla birlikte ve bir video yönetim sistemi (VMS) tarafından daha fazla analiz yapıldıktan sonra, bir insan operatör harekete tam olarak neyin neden olduğunu ve herhangi bir tehdit veya güvenlik riski oluşturup oluşturmadığını yorumlayabilir.
Ancak derin öğrenme sayesinde artık bir kamera sistemini belirli nesneleri otomatik olarak tanıyacak ve sınıflandıracak şekilde "eğitebiliyoruz"; böylece operatörler sallanan bitki örtüsü, hızlı hareket eden gölgeler vb. yerine gerçek tehditlere odaklanabiliyor.
Sınıflandırılan nesneler, bir insan operatör tarafından daha fazla analiz için VMS'ye meta veri olarak gönderilir veya önceden ayarlanmış kurallara dayalı otomatik yanıtları tetiklemek için kullanılır. Başlangıç analizi kamerada gerçekleştiği için -sunucuda veya bulutta değil- yalnızca ilgili veriler sisteme iletilerek değerli bant genişliği tasarruf edilebilir.
Videoyla birlikte oluşturulan meta veriler - esasen ortamda neler olduğu ve mevcut nesneler hakkında ayrıntılı bilgiler - ileriye doğru büyük bir adım atılmasını sağlar. Bu potansiyel, araçlar ve insanlar ile araçların ve giysilerin renkleri veya seyahat yönü gibi bu nesnelerle ilişkili nitelikler de dahil olmak üzere büyük miktarda videoda arama yapmak için inanılmaz derecede değerlidir.
Ortam meta verileri, daha iyi tahminler, öngörüler ve karar alma süreçleri için paha biçilmez olan toplanan verilerdeki kalıpları ve eğilimleri tespit etmenin de merkezinde yer alır. Zaman içinde neler olup bittiğine dair daha net bir resim için değişiklikleri izlemeye ve anormallikleri takip etmeye yardımcı olabilir.
Uç tabanlı analitik ile operasyonları optimize etme
Yapay zeka tarafından desteklenen uç tabanlı analitiğin daha yüksek doğruluğu ve birden fazla nesne sınıfı arasında ayrım yapma yeteneği, yanlış pozitif ve yanlış negatif oranını anında azaltır. Bununla birlikte, yanlış pozitifleri araştırmak için gereken zaman ve kaynaklarda da azalma olacaktır. Günümüzde uç analitiği daha uygun ve zamanında bir yanıt oluşturabilir. İşlemlerin sistem genelinde dağıtılması maliyetleri düşürür ve daha fazla müşteri değeri ile daha iyi bir kullanıcı deneyimi sağlar.
Axis, cihazlarımızla uyumlu olan uç tabanlı analitiklere erişmek için farklı yollar sunar. Axis tarafından geliştirilen analitikler, cihazlarımızla en iyi şekilde çalışmak üzere özel olarak tasarlanmıştır ve farklı kullanım durumlarına yönelik geniş bir çözüm yelpazesi sunar. AXIS Camera Application Platform (ACAP) - geliştiricilerin uç noktaya geçiş eşiğini düşürmek için tasarlanmış bir platform - uç nokta üzerinde çalışan ortak geliştirilmiş analitik uygulamalara erişmek veya belirli kullanım durumlarını çözmek için özel olarak tasarlanmış analitikleri geliştirmek mümkündür.
Yapay zeka destekli kameraların potansiyeli yalnızca geliştiricilerin hayal gücü ile sınırlıdır. Sürekli olarak analitik yeteneklerini genişletmenin yanı sıra yeni nesil analitik uygulamalarının oluşturulmasına da destek oluyorlar.
Yapay zekayı benimsemek: ileriyi düşünen bir karar
Yapay Zeka destekli kameralara geçiş, çok büyük bir adım gibi görülmemeli; bu, en fazla hayal gücünün kullanıldığı küçük bir adım olacaktır. Faydaları ise gerçekten çok fazla. Yapay zeka kullanımının mümkün kıldığı daha az yanlış alarmın faydasını deneyimleyen herkes asla geriye bakmayacaktır.
Güvenlik kameralarının uzun bir kullanım ömrü vardır; bugün yapay zeka kameralarına yapılacak bir yatırım, gelecek yıllar boyunca değerin kilidini açan bir karar olacaktır. Bugün vereceğiniz kısa vadeli bir kararla yarın video gözetim sisteminizin kapasitesini engellemeyin.
