AI som en game changer for Ajax videoovervågning

Videoovervågningskameraer har udviklet sig fra passive optageenheder til aktive sikkerhedsværktøjer drevet af kunstig intelligens (AI).

Moderne kameraer kan behandle videodata i realtid, genkende objekter, udskille potentielle trusler og fremskynde en passende reaktion på dem. Når de er integreret med et sikkerhedssystem, hjælper sikkerhedskameraer med at forbedre beskyttelsen af ​​et websted i betydeligt omfang. Lad os gennemgå, hvordan det gælder for AI-drevne kablede IP-kameraer fra Ajax Systems.

Hvordan AI strømliner sikkerhedsoperationer

AI er et udtryk, der ofte bruges til at beskrive computersystemers avancerede muligheder. I videoovervågning refererer AI til en maskinlæringsmodel, der er trænet til at genkende objekter og analysere data for at identificere trusler . Disse funktioner gør det ikke muligt for AI at erstatte folk, der overvåger videostreams, men strømliner overvågning af virksomheders operationer:

• AI-drevne kameraer har objektdetektering i realtid og selektiv optagelse. Disse reducerer afhængigheden af ​​konstant årvågenhed og minimerer mistede hændelser på grund af menneskelige fejl, for eksempel operatørtræthed. Kritiske begivenheder er sikret at blive fanget.
• Visuel verifikation i high definition reducerer antallet af patruljeudsendelser med falsk alarm.
• AI tillader overvågning af flere kameraer uden at øge antallet af involverede medarbejdere, så skalering bliver mere omkostningseffektiv.
• AI-teknologier fremskynder reaktionen på trusler ved at eliminere forsinkelser, hvilket er afgørende i tilfælde af en nødsituation. Når AI detekterer objekter, modtager en bruger og et alarmmodtagelsescenter (ARC) en notifikation og kan reagere hurtigere på en hændelse.

Hvad påvirker kvaliteten af ​​AI-objektgenkendelse

At få AI til at fungere godt i videoovervågning udgør et par udfordringer:

• Korrekt AI-genkendelse kræver en nøjagtig kameraplacering , og en installatør skal overveje højden, hældningen og potentielle forhindringer i kameraets synsfelt.
• Vanskelige lysforhold som utilstrækkelig eller overdreven sollys kan påvirke nøjagtigheden af ​​objektdetektering.
• Udfordrende vejrforhold kan forstyrre AI-operationer. Tåge eller regn kan reducere billedkvaliteten, mens vandpletter på kameralinser påvirker genstandsgenkendelse.
• Behandling af high-definition videostreams gennem en videooptager i realtid kan forårsage forsinkelser eller forsinkelser . Effektive hardware- og softwarealgoritmer kan være nødvendige for at håndtere de høje datahastigheder.

Hvordan AI-drevet videoovervågning forbedrer sikkerhedssystemets ydeevne

Da Ajax Systems udviklede Ajax-kameraer, overvejede Ajax Systems de udfordringer, som videoovervågningsindustrien står over for, og adresserede dem i sine løsninger. Ajax-ingeniører har udviklet AI-drevne kameraer, der problemfrit integreres med Ajax-systemet, som muliggør selektiv optagelse og alarmbekræftelse for færre falske patruljeudsendelser.

Indbyggede neurale behandlingsenheder (NPU) i Ajax-kameraer kan skelne mellem mennesker, dyr og køretøjer. Denne funktion giver brugerne mulighed for kun at optage vigtige begivenheder, såsom en person, der kommer ind i et værelse eller en bil, der kommer ind på en parkeringsplads. Kameraer kan også starte optagelse baseret på pixelbevægelsesdetektion. Selektiv optagelse reducerer hukommelsesforbruget og kræver mindre båndbredde.

Bortset fra den indbyggede NPU kan detektorer i et Ajax-system udløse optagelse af kameraer. Sidstnævnte kan reagere på alarmer udløst af en, flere eller alle sikkerhedsdetektorer i systemet. Dette giver mulighed for alarmbekræftelse ved hjælp af videooptagelser fra CCTV-kameraer.

En Ajax-hub er påkrævet for at synkronisere alarmer med optagelse af et specifikt Ajax-kamera. Dernæst er der behov for at oprette et videoovervågningsscenarie. Med tredjepartskameraer er 
Ajax NVR også nødvendigt.

Hvordan fungerer scenarier? Når en branddetektor udløses i et køkken, modtager en bruger og sikkerhedsvirksomhed en notifikation i Ajax-apps og kan straks tjekke kamerafeedet. Det gør det muligt at verificere, hvad der forårsagede alarmen, det være sig en brændt toast eller en reel trussel, som kræver en øjeblikkelig reaktion.

Ajax sikkerhedsdetektorer filtrerer dog også falske alarmer fra. For eksempel har Ajax bevægelsesdetektorer forbedrede optiske systemer eller anvender dobbelt bevægelsesdetektionsteknologi takket være PIR og mikrobølgesensorer. Derudover bruger Ajax bevægelsesdetektorer forskellige algoritmer til at reducere falske alarmer:

• SmartDetect : skelner mellem mennesker og termiske interferenser ved at analysere infrarøde signaler.
• LISA : sammenligner signaler fra to infrarøde sensorer i udendørs detektorer.
• ELSA : udfører en 3-trins digital analyse af bevægelsesmønstre i gardin-type detektorer.

Teknologier, der gør billedkvaliteten bedre

Ajax-kameraer har nogle få funktioner til at garantere enestående billedkvalitet dag og nat, som også hjælper med at minimere lysets indvirkning på nøjagtigheden af ​​AI-genkendelse. Hvert Ajax-kamera har smart infrarød (IR) belysning, der sikrer optagelser af høj kvalitet selv under dårlige lysforhold. Kameraet justerer belysningsintensiteten i realtid for at undgå overeksponering. Som et resultat kan objekter ses inden for rækkevidde af op til 35 meter væk.

Kameraerne kommer også med True WDR-teknologi. Det gør mørke områder lysere og dæmper dem, der er for lyse til, at optagelserne er klare under forskellige lysforhold. Ægte WDR er let at justere med Ajax-apps.

Sådan installeres Ajax-kamera for bedre AI-genkendelse

Sådan trænes Ajax AI

Det er nemmere at overvinde AI-relaterede udfordringer med korrekt træning i neurale netværk. Ajax’ AI-model trænes med specielle datasæt, især dem fra vores beta-test. Disse forskellige input dækker mange scener og begivenheder for at forbedre systemets ydeevne. Særlige etiketter hjælper AI med at lære at identificere objekter, der adskiller sig i form, størrelse og bevægelsesmønstre. Den manuelle datamærkning gør det muligt for det neurale netværk at genkende og analysere objekter nøjagtigt.

Ved behandling af data er Ajax Systems fuldt ud i overensstemmelse med relevante love og regler. Virksomheden overholder den generelle databeskyttelsesforordning (GDPR) . Disse regler beskytter brugernes privatliv og personlige data inden for EU og EØS. Ejerne af optagelserne fra beta-testgruppen tillod virksomheden at bruge deres materialer til at træne AI-algoritmer. Mere så opfylder NPU’en i Ajax-kameraer de strenge krav i National Defense Authorization Act (NDAA) . Denne overholdelse bekræfter, at Ajax-produkter, inklusive CCTV-kameraer, ikke indeholder dele fra sanktionerede producenter.

Få bolden til at rulle med Ajax AI-drevet videoovervågning

Ajax IP-kameraer bruger AI, der er trænet til at genkende objekter i forskellige miljøer. Det er effektivt selv i dårligt vejr og udfordrende lysforhold, så længe kameraet er installeret korrekt. Takket være sømløs integration med Ajax-sikkerhedssystemer leverer AI-drevne Ajax-kameraer nøjagtig og effektiv sikkerhed. Den værdi, som sådanne CCTV-kameraer tilbyder i dag, tyder på, at de har ændret fremtiden for videoovervågning

Se Også Sådan installeres Ajax-kamera for bedre AI-genkendelse