Ajax video izlemede ezberleri bozan yapay zeka

Güvenlik kameraları, pasif kayıt cihazlarından yapay zeka (AI) ile desteklenen aktif güvenlik araçlarına dönüşmüştür. Modern kameralar video verilerini gerçek zamanlı olarak işleyebilir, nesneleri tanıyabilir, potansiyel tehditleri belirleyebilir ve bunlara uygun müdahalede bulunmayı hızlandırabilir. Bir güvenlik sistemiyle entegre edildiğinde, güvenlik kameraları bir alanın korunmasını önemli ölçüde artırmaya yardımcı olur. Bunun Ajax Systems'in yapay zeka destekli kablolu IP kameralarında nasıl uygulandığına bakalım.

Yapay zeka güvenlik operasyonlarını nasıl kolaylaştırır

Yapay zeka, bilgisayar sistemlerinin gelişmiş yeteneklerini tanımlamak için sıklıkla kullanılan bir terimdir. Video izlemede yapay zeka, nesneleri tanımak ve tehditleri belirlemek için verileri analiz etmek üzere eğitilmiş bir makine öğrenimi modelini ifade eder. Bu işlevler, yapay zekanın video akışlarını izleyen insanların yerini almasını sağlamaz, ancak izleme şirketlerinin operasyonlarını kolaylaştırır:

• Yapay zeka destekli kameralar, gerçek zamanlı nesne algılama ve seçici kayıt özelliğine sahiptir. Bunlar, sürekli tetikte kalma zorunluluğunu azaltır ve operatör yorgunluğu gibi insan hatalarından kaynaklı gözden kaçan olayları en aza indirir. Kritik olayların yakalanması sağlanır.
• Yüksek çözünürlükte görsel doğrulama, yanlış alarm kaynaklı devriye sevkiyatlarının sayısını azaltır. 
• Yapay zeka, çalışan sayısını artırmadan daha fazla kameranın izlenmesini sağlar, böylece ölçeklendirme daha uygun maliyetli hale gelir. 
• Yapay zeka teknolojileri, acil durumlarda çok önemli olan gecikmeleri ortadan kaldırarak tehditlere yapılan müdahaleleri hızlandırır. Yapay zeka nesneleri algıladığında, bir kullanıcı ve bir alarm alma merkezi (AAM) bir bildirim alır ve bir olaya daha hızlı yanıt verebilir.

Yapay zeka nesne tanıma kalitesini neler etkiler

Yapay zekanın video izlemede iyi çalışmasını sağlamak birkaç zorluğu beraberinde getirir:

• Doğru yapay zeka tanıma, doğru bir kamera yerleşimi gerektirir ve kurulumcu kameranın görüş alanındaki yüksekliği, eğimi ve olası engelleri göz önünde bulundurmalıdır.
• Yetersiz veya aşırı güneş ışığı gibi zorlu aydınlatma koşulları nesne algılamanın doğruluğunu etkileyebilir.
• Zorlu hava koşulları, yapay zeka operasyonlarını engelleyebilir. Sis veya yağmur görüntü kalitesini düşürebilir ve kamera lenslerindeki su lekeleri nesne algılamayı etkiler.
• Yüksek çözünürlüklü video akışlarının video kaydedici aracılığıyla gerçek zamanlı olarak işlenmesi, gecikmelere veya kasmalara neden olabilir. Yüksek veri hızlarının üstesinden gelmek için verimli donanım ve yazılım algoritmalarına ihtiyaç vardır.

Yapay zeka destekli video izleme, güvenlik sisteminin performansını nasıl artırır

Ajax Systems, Ajax kameraları geliştirirken video izleme endüstrisinin karşılaştığı zorlukları göz önünde bulundurmuş ve çözümlerinde bunları ele almıştır. Ajax mühendisleri, Ajax sistemiyle sorunsuz bir şekilde entegre olan ve daha az yanlış devriye gönderimi için seçici kayıt ve alarm doğrulama sağlayan yapay zeka destekli kameralar geliştirdi.

Ajax kameralardaki yerleşik sinirsel işlem birimleri (NPU) insanlar, hayvanlar ve araçlar arasında ayrım yapabilir. Bu özellik, kullanıcıların sadece bir odaya giren biri veya park yerine giren bir araba gibi önemli olayları kaydetmesine olanak tanır. Ayrıca, kameralar piksel hareketi algılamasına dayalı olarak kaydı başlatabilir. Seçici kaydetme bellek kullanımını azaltır ve daha az bant genişliği gerektirir.

Yerleşik NPU'nun yanı sıra, Ajax sistemindeki dedektörler kameralar tarafından kaydı tetikleyebilir. Kameralar, sistemdeki bir, birkaç veya tüm güvenlik dedektörleri tarafından verilen alarmlara yanıt verebilir. Böylece CCTV kameralarından alınan video kayıtlarını kullanarak alarm doğrulanabilir.

Alarmları belirli bir Ajax kameranın kaydıyla senkronize etmek için bir Ajax hub gereklidir. Ardından, video izleme senaryosu oluşturulması gerekir. Üçüncü taraf kameralarda Ajax NVR de gereklidir.

Senaryolar nasıl çalışır? Mutfakta bir yangın dedektörü tetiklendiğinde, bir kullanıcı ve güvenlik şirketi Ajax uygulamalarında bir bildirim alır ve kamera akışını hemen kontrol edebilir. İster yanmış bir tost isterse de acil müdahale gerektiren gerçek bir tehdit olsun, alarma neyin sebep olduğunun doğrulanmasını sağlar.

Ancak Ajax güvenlik dedektörleri, yanlış alarmları da filtreler. Örneğin, Ajax hareket dedektörleri gelişmiş optik sistemlere sahiptir veya PIR ve mikrodalga sensörleri sayesinde çift hareket algılama teknolojisi uygular. Buna ek olarak Ajax hareket dedektörleri, yanlış alarmları azaltmak için çeşitli algoritmalar kullanır:

• SmartDetect: Kızılötesi sinyalleri analiz ederek insanlar ve termal parazitleri ayırt eder.
• LISA: Dış mekan dedektörlerindeki iki kızılötesi sensörden gelen sinyalleri karşılaştırır.
• ELSA: Perde tipi dedektörlerdeki hareket modellerinin 3 aşamalı dijital analizini gerçekleştirir.

Ajax Systems'in yanlış alarmlarla mücadele ettiği diğer yollar şunlardır:

• Fotoğraflı doğrulama ile alarm onayı. Pille çalışır, Wi-Fi gerekmez.
• PD 6662'ye göre alarm onayı.
• ANSI/SIA CP-01-2019'a göre alarm işleme.
• Korelasyon sinyal analizi.
• Sistem bütünlüğü kontrolü.

Görüntü kalitesini iyileştiren teknolojiler

Ajax kameralar, gece ve gündüz olağanüstü görüntü kalitesini garanti etmek için birkaç özelliğe sahiptir ve bu da ışığın yapay zeka tanıma doğruluğu üzerindeki etkisini en aza indirmeye yardımcı olur. Her Ajax kamerası, düşük ışık koşullarında bile yüksek kaliteli çekim sağlayan akıllı kızılötesi (IR) aydınlatmaya sahiptir. Kamera, aşırı pozlamayı önlemek için aydınlatma yoğunluğunu gerçek zamanlı olarak ayarlar. Sonuç itibarıyla nesneler 35 metre uzaklığa kadar görülebilir.

Kameralar ayrıca True WDR teknolojisi ile birlikte gelir. Karanlık bölgeleri aydınlatır ve çeşitli aydınlatma koşullarında çekimin net olması için çok parlak olanları karartır. True WDR, Ajax uygulamaları ile kolayca ayarlanabilir.

True WDR olmadan	True WDR ile

Ajax yapay zekası nasıl eğitilir

Yapay zekayla ilgili zorlukların üstesinden gelmek, uygun sinir ağı eğitimi ile daha kolaydır. Ajax'ın yapay zeka modeli, özellikle beta testlerimizden elde edilen özel veri setleriyle eğitilir. Bu çok çeşitli girdiler birçok sahne ve olayı kapsar ve sistemin performansını artırır. Özel etiketler, yapay zekanın şekil, boyut ve hareket desenleri bakımından farklılık gösteren nesneleri tanımlamayı öğrenmesine yardımcı olur. Manuel veri etiketleme, sinir ağının nesneleri doğru bir şekilde tanımasını ve analiz etmesini sağlar.

Ajax Systems, verileri işlerken ilgili yasa ve yönetmeliklere uygunluğu tamamen sağlar. Şirket, Genel Veri Koruma Tüzüğü'ne (GDPR) bağlıdır. Bu düzenlemeler AB ve AEA içindeki kullanıcıların gizliliğini ve kişisel verileri korur. Beta test grubundaki video sahipleri, şirketin yapay zeka algoritmalarını eğitmek için materyallerini kullanmasına izin vermiştir. Dahası, Ajax kameralarındaki NPU, Ulusal Savunma Yetki Yasası'nın (NDAA) katı gerekliliklerini karşılamaktadır. Bu uygunluk, CCTV kameraları da dahil olmak üzere Ajax ürünlerinin onaylanmış üreticilere ait hiçbir parça içermediğini onaylar.

Ajax'ın yapay zeka destekli video izlemesiyle işe koyulun

Ajax IP kameralar, farklı ortamlardaki nesneleri tanımak için eğitilmiş yapay zeka kullanır. Kamera doğru şekilde kurulduğu sürece, kötü hava ve zorlu aydınlatma koşullarında bile etkilidir. Ajax güvenlik sistemleriyle sorunsuz entegre olmaları sayesinde, yapay zeka destekli Ajax kameralar doğru ve verimli güvenlik sağlar. Bu tür CCTV kameralarının bugün sunduğu değer, video izlemenin geleceğini değiştirdiklerini göstermektedir.