4 типи програмного забезпечення для систем відеоспостереження
Багато компаній заявляють, що допомагають охоронним фірмам, військовим та простим споживачам запобігати злочинам та захищати свої приміщення, будинки та особисті речі шляхом створення програмного забезпечення, здатного пристосовуватись до зовнішніх умов та яке виконує певні вимоги залежно від того, яка функція на нього покладена.
На сьогоднішній день існує 4 основні типи програмного забезпечення:
· "Контроль доступу на великій території з великим потоком людей".
· «Спостереження з метою оборони».
· «Домашнє спостереження».
· «Спостереження за глобальними об'єктами».
Контроль доступу на великій території з великим потоком людей.
EvolvTechnology пропонує систему фізичної безпеки, яка складається з пристрою для виявлення загроз Evolve Edge, який працює з програмою Evolv Pinpoint для автоматичного розпізнавання облич. Її пропускна здатність дозволяє пропускати від 600 до 900 осіб на годину або, принаймні, одну особу на секунду. Компанія стверджує, що не допускає створення довгих черг без необхідності для клієнтів зупинятися для перевірки. У базі даних містяться профілі осіб, таких як VIP-персони, постійних співробітників компанії, власників абонементів на заходи, постійних відвідувачів та інших осіб, яким має бути дозволено вхід на місце. Пристрої даної системи можуть використовуватися в аеропортах, на великих заходах, школах, комерційних та ділових будівлях, урядових установах та інших громадських місцях. Вбудована камера розпізнавання облич охоплює картинку в міру наближення відвідувачів, а алгоритми Evolv Pinpoint зіставляють особи відвідувачів з особами у списку, що знаходиться в базі даних системи. Evolv's Edge також пропонує окремий екрануючий пристрій, який виявляє металеві та неметалічні вибухові речовини, вогнепальну зброю та іншу зброю, приховану на людині.
Спостереження з метою оборони.
HivemindNova - безпілотник квадрокоптерного типу, який допомагає військовим чи співробітникам служби безпеки в операціях спостереження чи розвідки. Дроном керує Hivemind - додаток для машинного навчання, який, як стверджує компанія, дозволяє роботам чи машинам, у тому числі безпілотним наземним, повітряним та підводним транспортним засобам бачити та вивчати світ. Дана система дозволяє службі захисту та безпеки отримувати доступ та досліджувати проекти будівель, певні міські райони, печери, тунелі, інші середовища з високою загрозою та зони, в яких відсутня GPS – для збирання інформації про потенційні загрози. Щоб використовувати цю систему, компанія стверджує, що користувачі можуть керувати дроном з мобільного пристрою, оснащеного Hivemind, особливих знань та вмінь для чого не потрібно. Технологія машинного навчання допомагає дрону під час польоту збирати дані. За відсутності світла інтелектуальний інфрачервоний порт автоматично активується. Потім програмне забезпечення передає потокове відео на мобільний пристрій. Крім Міністерства оборони США, використовували цю технологію також і Міністерство внутрішньої безпеки США та інші федеральні, штатні та місцеві департаменти.
Домашнє спостереження.
DeepSentinel пропонує систему домашньої безпеки, яка поєднує бездротові камери та штучний інтелект. Компанія заявляє, що в її функціях виявлення та розпізнавання зображень використовується система виявлення руху, виявлення людського тіла та розпізнавання облич. Бездротові камери працюють по інтернет-з'єднанню власника будинку, що дозволяє здійснювати потокову передачу аудіо та відео в реальному часі та здійснювати моніторинг із боку групи спостереження. Система починає безперервний запис, коли визначає підозру у скоєнні злочину. Якщо вона визначає, що рух належить людині, алгоритми розпізнавання осіб ідентифікують та визначають, чи людина є власником будинку чи членом сім'ї. Потім технологія штучного інтелекту виявляє закономірності у поведінці людини з урахуванням даних, зібраних камерою, і визначає, чи є дії людини підозрілими. Якщо система не розпізнає риси обличчя та визначає постійну підозрілу поведінку, пристрій відправить сигнал у службу безпеки або поліцію, або включить сирену.
Спостереження за глобальними об'єктами.
DigitalBarriers пропонує керовані штучним інтелектом системи безпеки для глобальних об'єктів, таких, як заводи, електричні станції, об'єкти водопостачання та об'єкти атомної енергетики. Вони є рішенням, здатним інтегрувати численні сейсмічні датчики, наземні бездротові оптичні, теплові камери і відеоаналітики, щоб дати користувачам єдине уявлення області що охороняється. Система спрацьовує, коли виявляє проникнення. Вторгнення фіксується на відео в реальному часі через бездротову мережу, щоб попередити працівників служби безпеки, що працює на об'єкті, коли людина або транспортний засіб входить до забороненої зони або перебуває у забороненій зоні довше, ніж дозволено. Пристрої такої системи ігнорують впливи навколишнього середовища, такі як погана погода, тремтіння камери, листя, що рухається, і тіні. Її сейсмічні наземні датчики виявляють і розрізняють людей та транспортні засоби, тоді як застосовується розпізнавання осіб для ідентифікації зловмисника. Таку систему можна використовувати для захисту віддалених об'єктів та кордонів. До клієнтів такої системи можна віднести оборонні, охоронні та правоохоронні органи у більш ніж п'ятдесяти країнах.
Компанія Video Intelligence пропонує InnoVi, хмарне програмне забезпечення, яке, як стверджує компанія, використовує відеоаналітику, що базується на алгоритмах глибокого навчання. InnoVi підходить для систем централізованого моніторингу та розумного спостереження за містами. Алгоритми мають можливість розділяти та класифікувати людей, тварин, транспортні засоби та статичні об'єкти, щоб забезпечити точне виявлення та низьку частоту помилкових тривог. А можливості глибокого навчання InnoVi дозволяють застосовувати розпізнання об'єктів відеопотоку. Дані системи побудовані за шаблонами нормальної поведінки. Це служить моделлю, з якою система порівнюватиме підозрілу поведінку. Машинне навчання також дозволяє застосовувати додаток до будь-якої кількості камер.
Усі компанії, що займаються питаннями фізичної безпеки, про які йдеться у цій статті, стверджують, що пропонують комплекс рішень для відеоспостереження, контролю доступу та сповіщень про вторгнення. Системи зазвичай керуються комбінацією технологій глибокого навчання, машинного навчання та розпізнавання осіб. Технологія глибокого навчання дозволяє програмному забезпеченню розрізняти людей, тварин, об'єкти, час та погодні умови. Ці програми є інтегровані рішення, тобто вони пропонують як апаратне, так і програмне забезпечення, яке використовується на місці.