Além da segurança

Inteligência Artificial para a Vídeo Vigilância 

A Inteligência Artificial (IA) é baseada na visão por computador. A visão por computador é um conjunto de algoritmos ou procedimentos matemáticos que funcionam como um fluxograma esquemático, cujo objetivo é comparar um determinado objeto com milhares de imagens de referência.

A Inteligência Artificial tenta decifrar se o objeto em questão tem a altura, dimensões, cores, movimentos ou características semelhantes a uma das imagens de referência.

Ao combinar os valores das diferentes questões, obtém-se uma pontuação para esse objeto, que é usada pela IA para determinar se ele se ajusta aos critérios de seleção configurados.

Além disso, os sistemas de IA são auto-aprendizados através de seu funcionamento contínuo e, desta forma, em sucessivas análises, eles são capazes de realizar buscas ou comparações muito mais rapidamente e com maior precisão.

Nos últimos anos, uma variante da IA não baseada em regras, chamada “análise comportamental”, tornou-se mais importante. Esta IA é totalmente baseada na auto-aprendizagem, sem necessidade de programação inicial por parte do usuário. Neste tipo de análise, a IA aprende o comportamento normal das pessoas, veículos, máquinas e do ambiente, com base na sua própria observação de padrões de várias características, tais como tamanho, velocidade, cor, etc.

A IA normaliza os dados visuais, o que significa que classifica e etiqueta os objetos e padrões que observa, construindo definições continuamente refinadas do que é o comportamento normal ou médio para os vários objetos observados. Após várias semanas de aprendizagem, ela é capaz de reconhecer quando os objetos estão fora da norma. Quando observa tais anomalias, geralmente é programada para enviar um alerta. Por exemplo, é normal que os carros conduzam na rua. Se um carro estiver na calçada, representa uma anomalia e, portanto, gerará um alerta.

como a inteligência artificial é aplicada na vídeo vigilância

A IA para a vídeo vigilância concentra-se em softwares ou firmwares específicos carregados nos dispositivos, que analisam o áudio e as imagens das câmeras de vídeo vigilância para reconhecer pessoas, veículos, objetos, eventos e/ou comportamentos.

Existe a possibilidade de aplicar a IA na ponta (on-the-Edge) ou em servidores centralizados. Cada alternativa tem suas vantagens ou desvantagens, dependendo das características específicas do cenário em questão.

É muito importante ter uma análise e conhecimento detalhados do cenário, pois nem todas as análises são adequadas para todos os cenários, por mais semelhantes que sejam. Também não é possível aplicar a análise de IA em qualquer tipo de condições (iluminação, condições climáticas, ângulos de visão, etc.) no mesmo cenário.

É portanto necessário que os usuários possam confiar nos conselhos do seu fabricante ou integrador de confiança, para lhes ajudar a escolher e parametrizar a melhor análise de acordo com as suas necessidades.

Benefícios da Inteligência Artificial para a vídeo Vigilância

A IA também está revolucionando a indústria da vídeo vigilância. Ferramentas de software baseadas em IA ajudam a diminuir a quantidade de tempo dedicado à vigilância, permitindo que os operadores de segurança sejam mais eficientes e bem-sucedidos em seu trabalho.

A tecnologia de IA permite aos operadores concentrarem-se no que fazem melhor, eliminando a necessidade de monitorar continuamente os monitores e automatizando a função de ‘detecção’ da vigilância: verificando e agindo em incidentes críticos.

Monitoramento em tempo real

Um alerta ou sinal automático permite que os serviços de emergência sejam próativos em vez de reativos e começar a responder instantaneamente. Isto muda o uso tradicional do CFTV para monitorar eventos, situações e incidentes uma vez relatados e alertados.

Maior precisão

As ferramentas de IA podem ajudar os operadores a localizar rapidamente uma determinada pessoa ou veículo de interesse através de todas as câmeras em um local.

Aumento da eficiência

Historicamente, as imagens da vídeo vigilância nos centros de controle têm sido monitoradas por pessoas. Não só as pessoas não conseguem se concentrar por longos períodos de tempo, como o monitoramento de várias câmeras ao mesmo tempo é ineficiente, ineficaz e de mão-de-obra intensiva.

Isto, juntamente com a incapacidade humana de discernir eventos significativos após um período prolongado monitorando vídeo, significa que há necessidade da IA para preencher a lacuna, movendo os sistemas de CFTV de um observador passivo para um observador ativo.

Integração com outras aplicações tecnológicas

Uma vez que começamos a aplicar a IA em sistemas de vídeo vigilância, ela naturalmente abre a porta para outras tecnologias serem usadas em paralelo, tornando a função ainda mais poderosa.

Aumento da eficiência

Historicamente, as imagens da vídeo vigilância nos centros de controle têm sido monitoradas por pessoas. Não só as pessoas não conseguem se concentrar por longos períodos de tempo, como o monitoramento de várias câmeras ao mesmo tempo é ineficiente, ineficaz e de mão-de-obra intensiva.

Isto, juntamente com a incapacidade humana de discernir eventos significativos após um período prolongado monitorando vídeo, significa que há necessidade da IA para preencher a lacuna, movendo os sistemas de CFTV de um observador passivo para um observador ativo.

Integração com outras aplicações tecnológicas

Uma vez que começamos a aplicar a IA em sistemas de vídeo vigilância, ela naturalmente abre a porta para outras tecnologias serem usadas em paralelo, tornando a função ainda mais poderosa.

Mas quem pensa que a IA só é útil para fornecer alertas precoces de eventos de risco ou para aumentar a produtividade dos operadores dos centros de controle está enganado.

Os sistemas de IA, enquanto alertam, podem processar os dados associados ao objeto que disparou o alarme, alimentando bancos de dados onde são armazenados para processamento posterior. Graças às ferramentas de Big Data, o sistema é fornecido com Business Intelligence para que outras áreas ou departamentos da organização possam tirar proveito desses dados em suas tarefas diárias.

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