Mayıs ayının başında, 68. Eurovision Şarkı Yarışması (ESC) İsveç'teki Malmö Arena'da gerçekleşti. Etkinlik boyunca güvenliği desteklemek için Axis'in video gözetim çözümleri kuruldu. Aynı zamanda, çözümlerimizi gerçek bir ortamda test ederek test verileri, kullanıcı girdileri ve geri bildirimler açısından değerli bilgiler edinebildik. Axis ekibi ile bu etkinliği nasıl benzersiz bir fırsat olarak kullandıkları hakkında konuştuk.
Sürekli yenilik, Axis'te yaptığımız işin merkezinde yer alır. Bunu başarmanın bir yolu, çözümlerimizi nasıl kullandıklarını ve gelecekte nasıl optimize edilip geliştirilebileceğini anlamak için iş ortaklarımız ve son müşterilerimizle yakın çalışmak.
Eurovision Şarkı Yarışması (ESC) sırasında Malmö Arena'daki güvenlik ekibiyle birlikte çalışmak, bunu nasıl hayata geçirdiğimizin en iyi örneği oldu. Buradaki ilişkimiz, 2013 yılında İsveç'in Malmö kentinde düzenlenen Eurovision Şarkı Yarışması'na kadar uzanıyor. O zamanlar kurulumda sadece on iki kamera vardı ve analiz için sadece hareket algılama kullanılıyordu.
Bir kazan-kazan ilişkisi
Malmö bir kez daha ESC 2024 için mekan olarak seçildiğinde, Malmö Arena'daki etkinlik ve proje grubunun Güvenlik Müdürü Peter Narbe, etkinlik için arenanın hem iç hem de dış alanlarını kapsayan son teknoloji ürünü bir video gözetim çözümünün uygulanmasında destek aramak üzere Axis ekibiyle iletişime geçti.
ESC projesi hakkında yorum yapan Peter Narbe şunları söylüyor: "Malmö Arena'daki güvenlik ekibimiz, daha önce birlikte çalıştıkları Axis çözümlerini kullanmaya aşinadır. Ne bekleyeceğimizi biliyorduk - işbirliğine dayalı bir ilişki ve yüksek kaliteli bir güvenlik çözümü - bu yüzden ESC 2024 için bir kez daha Axis ekibiyle çalışmak mantıklıydı.”
Her ne kadar çözümlerimiz bu bağlamda ilk kez kullanılmıyor ve daha önce spor etkinlikleri için Malmö Arena'da kurulmuş olsa da, uluslararası yayın etkinliği, Axis ürün geliştirme ekibine çözümleri gerçek bir ortamda test etmek için yeni fırsatlar sundu. Geçici olarak kurduğumuz güvenlik çözümlerinden gerçek zamanlı veri, geri bildirim ve öğrenimler elde edebilirken, ESC ve Malmö Arena etkinlik alanı çevresinde geliştirilmiş, kapsamlı güvenlik önlemlerinden faydalanacaktır.
Ted Hartzell, Axis'te Expert Engineer, bunun Axis ekibi için bir öğrenme fırsatı sunduğunu belirtiyor. “Sadece yeni ürün ve çözümleri test etmekle kalmadık, aynı zamanda mevcut ürünlerimizi optimize etmemize ve yenilerini geliştirmemize yardımcı olabilecek verileri de topladık” diyor.
Narbe, “Daha önce Axis ile çalıştığımız için çözüm yapılandırmasının çoğunu ve etkinlik için gelişmiş kuralları kendimiz yapmak için zaten mevcut uzmanlığa sahiptik” diyor. "Bu, kurulum ve entegrasyon sürecini kolaylaştırarak mümkün olduğunca sorunsuz hale getirdiği için gerçek bir fayda sağladı. Buna ek olarak, Axis UX ekibi ve ürün geliştirme ekibi etkinlik öncesinde bizimle yakın bir şekilde çalışarak çözümün güvenlik gereksinimlerimizi karşılamasını ve başarı için hazır olmamızı sağladı."
Temel güvenlik çözümü
Malmö Arena'daki güvenlik ekibi, ESC sırasında mevcut video gözetim sistemleri sadece iç mekanda olduğu için ek ve sağlam video gözetim teknolojisine ihtiyaç duydu. Hartzell'in açıkladığı gibi, "dışarıdaki alanlar halka açıktır ve bu nedenle gözetlemeye izin verilmez." Ancak, etkinliğin amaçları doğrultusunda, arenanın dışındaki önemli bir alan çitlerle çevrilmişti, bu nedenle gözetim için gerekli alan arenanın ötesine uzanıyordu.
Hartzell, "İşte burada biz devreye giriyoruz", diyerek devam ediyor. "Çit, bu alanı etkinlik süresince etkin bir şekilde özel kıldı ve etkinlikten sonra kaldırılacak olan yeni, geçici bir video izleme çözümünü dışarıya kurmamıza olanak sağladı."
Etkinlik tabanlı temel güvenlik çözümü AXIS Site Designer kullanılarak tasarlanmıştır. Arenanın hem iç hem de ağırlıklı olarak dış alanlarını kapsayan 40'tan fazla Axis kameradan (panoramik, çok sensörlü, termal ve pan-tilt-zoom (PTZ)) yararlanıldı. Çevre koruma, özellikle yedek güç jeneratörleri gibi alanların çevresinde olmak üzere en önemli önceliklerden biriydi. Bunu desteklemek için termal kameralar ve AXIS Perimeter Defender kullanıldı ve çevrenin güvende tutulması sağlandı. Araçlar geldiğinde korumaları bilgilendirmek için plaka tanıma kullanıldı ve AXIS Camera Station'ın (ACS) en son sürümünün uygulanmasıyla Akıllı Arama analitiği kullanılabilir hale geldi.
Narbe, "Axis çözümü özellikle değerliydi" diyor. "Operatörlerin olay bildirimlerini 7/24 gerçek zamanlı olarak almalarını sağlarken, aynı zamanda gerçekleşmiş olabilecek belirli olaylarla ilgili görüntüleri inceleme ve bulma seçeneği de sundu."
Yenilik için bir deneme alanı
Axis'te, mevcut çözümler için geri bildirim ve veri toplamak amacıyla projeyi çeşitli şekillerde kullandık ve bunları analiz için Lund'daki ekibe geri getirerek faydalı olduğu durumlarda hemen harekete geçtik.
Çözüm kullanımını gözlemleme
Bu, Axis'teki ürün geliştirme ekibine, son kullanıcılardan AXIS Camera Station'ı kullanma deneyimleri hakkında canlı, gerçek zamanlı geri bildirimi toplamak için bulunmaz bir fırsat sundu. Malin Cronquist, Axis'te Project Manager, ACS Configuration and UX: "Bu proje sayesinde, iyileştirilebilecek alanlar hakkında çok değerli geri bildirimler alabildik ve çözümün nasıl yapılandırılması ve kullanılması gerektiğine dair bir anlayış geliştirdik."
Bu proje sayesinde, geliştirilebilecek alanlar hakkında çok değerli geri bildirimler aldık ve çözümün nasıl yapılandırılması ve kullanılması gerektiğine dair bir anlayış geliştirdik.
Yerinde gözlemlerle birlikte, öğrendiklerimizi Axis'teki ekiple hemen paylaştık ve ayrıca iç geri bildirim ve bilgi oturumları aracılığıyla aktardık. İlk yerinde ziyaretimiz sırasında genel bilgi ve geri bildirim verebildik, bu da değerli olduğunu kanıtladı. Bu, bir sorun ortaya çıktığında sorunu hemen giderebileceğimiz anlamına geliyordu. Axis'te Senior Usability Engineer, ACS Configuration and UX olan Hanna Samuelsson, “Büyük ekip, bunun bir parçası olmayı sevdi, çünkü bu sayede hem daha hızlı hareket edebildiler hem de dünya standartlarında bir etkinliğe katkıda bulunabildiklerini hissettiler” diyor. "Öğrendiklerimizi erken bir aşamada sunmak, ürünlerimizin ESC gibi yüksek profilli bir etkinlikte kullanılmasının heyecanını ve gururunu paylaşmak istedik" diye ekliyor.
Geri bildirimin sadece Malmö Arena'daki spesifik uygulamayla mı ilgili olduğu, yoksa daha fazla müşteri için çözümlerde bir geliştirme veya iyileştirmeye yol açıp açmayacağı dikkate alındı. Samuelsson bunun gerekçesini şöyle açıklıyor: "vi̇zyonumuz, tüm müşteri̇leri̇n faydalanabi̇leceği̇ genel bi̇r çözüm oluşturmaktır".
Ve bu kesinlikle Axis'teki çalışmalara da yansıyor. Ekip, önceki testlerden yola çıkarak kullanıcıların daha büyük sistemler için çözümleri nasıl yapılandırabilecekleri konusunda iyileştirmeler yapabildi ve ESC ile yapılan bu son projeden gelecek için yeni öğrenimler çıkarmayı hedefliyor.
Yapay zeka modellerinin eğitimi
ESC, derin öğrenme algoritmalarımızı eğitmek için kullanılabilecek verileri toplamak için neredeyse eşsiz bir fırsat sağladı. Axis'te Deep Learning and Analytics Engineer olan Anthony Hawkins, ürün geliştirme ekibinin en yeni yapay zeka uygulamalarını test etmek için etkinliği nasıl kullandığını açıklıyor: "sonuçta yapay zeka söz konusu olduğunda, algoritma ancak üzerinde çalıştığı veriler kadar iyidir."
Ekibin elinde çok sayıda çevre, çit, otoyol ve şehir görüntüsü olmasına rağmen Eurovision gibi büyük spor ve müzik etkinliklerine ilişkin çok fazla görüntü olmadığını belirtiyor. "Yeni veriler elde etmek bizim için harika bir şey," diye devam ediyor. "Bu, algoritmalarımızın ne kadar etkili olduğunu test etmemiz için harika bir fırsat."
Yeni veriler elde etmek bizim için harika bir şey, algoritmalarımızın ne kadar etkili olduğunu test etmek için harika bir fırsat
ESC'deki her gösteriye 9.000'e kadar kişinin katılması ve dokuz farklı gösterinin gerçekleşmesi, kalabalık dinamiğinde insan sayma ve kafa sayma gibi analitik için yeni bir test alanı sağlayan gerçek bir ölçek vardı. Sadece bu da değil, özellikle bu etkinliğin doğası, değişen ışık koşullarının yanı sıra gerçek bir kıyafet, ekipman, araç çeşitliliği olduğu anlamına geliyordu. Tüm bunlar, zorlu koşullar altında analitiğin doğruluğunu test etmek için ayrılmaz bir unsurdur.
Bu aynı zamanda, aksi takdirde elde edilmesi oldukça zor olan çok çeşitli verilerin yakalanmasını da sağladı. Bu ortamda veri toplamak, Axis ekibinin bunu etik bir şekilde ve ilgili tüm veri güvenliği düzenlemelerine uygun olarak yapabileceği anlamına geliyordu.
Yapay zeka modellerinin eğitilmesi söz konusu olduğunda Hawkins, ekibin kırk üyesinin çekilen görüntüleri inceleyeceğini ve insanları, nesneleri, araçları, renkleri vb. tanımlayarak görüntülere açıklama ekleyeceğini ve bunların daha sonra model eğitimi için temel oluşturacağını açıklıyor. "Özetle, modellerimizi eğitmek için devasa video parçalarından yüzlerce açıklamalı kareye geçiyoruz ve sonra bunlar modellerimize girdi oluyor" diye belirtiyor.
Sonuç olarak
ESC ile gerçekleştirdiğimiz bu proje, Malmö Arena'daki güvenlik ekibinin yanı sıra diğer bazı kuruluşlar ve paydaşlarla var olan ilişkimizin bir devamı niteliğindedir ve gelecekte işbirliği yapmak için bize sunacağı diğer fırsatları görmek istiyoruz.
Aynı zamanda yenilikçiliğin farklı düşünmekten daha fazlası olduğunu da hatırlattı. Axis'te bizim için önemli olan çevik olmak ve sürekli olarak çözümlerimizi optimize etmenin yollarını aramaktır. Bu öğrenmekle alakalı. Bu, öğrenmek ve çözümlerimizi test etmek, yenilemek ve optimize etmek için sıkı bir şekilde entegre olmuş tek bir ekip olarak hareket etmek için eşsiz bir fırsat oldu.