ШІ у камерах Ajax: Як одна технологія змінює підхід до відеоспостереження

Донедавна камери відеоспостереження просто записували відео. Сучасні камери зі штучним інтелектом (ШІ) вміють набагато більше: вони опрацьовують дані в реальному часі, розпізнають об’єкти, виявляють потенційні загрози і не тільки. Встановити такі камери — означає в рази посилити систему безпеки. Розглянемо, як це працює на прикладі дротових IP-камер Ajax.

Для чого у відеоспостереженні потрібен ШІ

У відеоспостереженні ШІ — це модель машинного навчання, що вміє розпізнавати об'єкти й аналізувати дані для виявлення загроз. ШІ суттєво полегшує роботу операторів моніторингу і охоронних компаній:

• Камери з технологією ШІ можуть виявляти обʼєкти в реальному часі та здійснювати вибірковий запис. Це допомагає уникнути помилок, які виникають через людський фактор, наприклад, фізичну втому. Камера зафіксує та підсвітить усе важливе.
• Візуальна верифікація тривог у високій роздільній здатності дає чітку картинку з місця подій. Якщо тривога хибна, оператор одразу це бачить і не відправляє патруль. Компанія не витрачає ресурс на марні виїзди патрулів.
• Завдяки ШІ оператор може контролювати більше камер, і компанії не треба наймати додаткових людей. Масштабування бізнесу стає простішим і вимагає менше ресурсів.
• ШІ усуває затримки. Це вкрай важливо, коли йдеться про загрози. Коли ШІ виявляє обʼєкт, користувач і пульт охоронної компанії негайно отримують відповідне сповіщення та можуть швидко зреагувати на подію.

Що впливає на якість розпізнавання об'єктів ШІ

Щоб штучний інтелект у системі відеоспостереження працював як слід, треба впоратися з кількома викликами:

• Точність монтажу. Треба правильно встановити кожну камеру, щоб ШІ коректно розпізнавав об’єкти. Інженер монтажу має врахувати висоту розміщення, кут нахилу камери й наявність перешкод, які можуть закривати її огляд.
• Умови освітлення. Недостатня освітленість або занадто яскраве сонячне світло можуть впливати на точність виявлення об‘єктів.
• Погодні умови. Туман або дощ здатні знизити якість зображення, а плями від дощу на об’єктивах камер впливають на виявлення об'єктів.
• Затримки й зависання. Вони трапляються, коли відереєстратор опрацьовує відео високої роздільної здатності в реальному часі. Щоб швидкість передавання даних залишалася високою, потрібні софтові алгоритми й потужне залізо.

Як відеоспостереження з ШІ підвищує ефективність системи безпеки

Розробляючи свої камери, компанія Ajax Systems врахувала поширені в індустрії відеоспостереження виклики і вирішила їх у своїх пристроях. Інженери Ajax зробили камери з можливостями ШІ, які безшовно інтегруються з системою Ajax. Це дає змогу не витрачати ресурси на запис за відсутності загроз і марні виїзди патрулів на хибні тривоги.

Нейронні процесори, вбудовані в камери Ajax, розпізнають людей, тварин і транспортні засоби. Це дає змогу користувачам налаштувати запис лише важливих подій, наприклад, коли хтось заходить у кімнату чи коли машина заїжджає в паркінг. Також камери можуть почати запис за виявленим рухом пікселів. Вибірковий запис вимагає менше памʼяті для зберігання даних і меншої пропускної здатності.

Окрім як за сигналом вбудованого нейронного процесора, камери можуть починати запис за тривогою датчиків у системі Ajax. Одна камера може реагувати на тривогу одного, декількох або всіх датчиків системи. Це відкриває можливість верифікувати тривоги за допомогою відеозаписів із камер відеоспостереження.

Щоб синхронізувати тривоги з записом відео, потрібен хаб Ajax. Далі потрібно створити сценарій відеоспостереження. У разі використання сторонніх камер також знадобиться мережевий відеореєстратор Ajax NVR.

Як це працює? Уявімо, що на кухні спрацював пожежний датчик. У застосунках Ajax користувач й охоронна компанія миттєво отримають сповіщення про тривогу та запис із камери. Це дає змогу швидко перевірити причину тривоги: чи то підгорілий тост, чи то реальна загроза, що вимагає негайних дій.

Проте верифікація тривог також відбувається і на рівні датчиків Ajax. Датчики руху, наприклад, окрім технології подвійного виявлення руху з інфрачервоними (ІЧ) і мікрохвильовими сенсорами та вдосконалених оптичних систем, використовують різні софтові алгоритми для зменшення кількості хибних спрацювань:

• SmartDetect: аналізує ІЧ випромінювання і з високою точністю розрізняє людей і теплові перешкоди.
• LISA: порівнює сигнали від двох ІЧ сенсорів у датчиках руху для використання на вулиці.
• ELSA: проводить триетапний аналіз патернів руху в датчиках руху типу «штора».

Дізнайтеся про інші напрацювання Ajax Systems для зменшення кількості хибних спрацювань:

• Фотоверифікація тривог без Wi-Fi і з живленням лише від батарей.
• Підтвердження тривог відповідно до вимог PD 6662:2017.
• Опрацювання тривог відповідно до ANSI/SIA CP-01-2019.
• Кореляційна обробка сигналу.
• Перевірка цілісності системи.

Технології, що поліпшують якість зображення

Камери Ajax мають ряд рішень, які гарантують виняткову якість зображення вдень і вночі та допомагають мінімізувати вплив освітлення на точність розпізнавання ШІ. Кожна камера Ajax оснащена розумним ІЧ підсвічуванням, яке змінюється автоматично залежно від умов. Навіть за тьмяного освітлення якість зйомки залишається на високому рівні, а зображення не втрачає чіткості. Можна роздивитися об'єкти на відстані до 35 метрів.

Завдяки технології True WDR передній і задній плани освітлюються рівномірно. Вона за необхідності підсвічує затемнені ділянки, а занадто яскраві — затемнює. True WDR легко налаштувати в застосунках Ajax.

Без True WDR	Із True WDR

Як навчався ШІ від Ajax

Правильне навчання нейронної мережі поліпшує роботу штучного інтелекту. Модель ШІ, яка використовується в камерах Ajax, тренується на наборах даних, отриманих у процесі внутрішнього бета-тестування. Ці дані з різними сценами й подіями поліпшують якість аналізу зображення системою. Спеціальні нанесені вручну мітки допомагають нейромережі аналізувати та з високою точністю розпізнавати обʼєкти, що мають різні розміри, форму та патерни руху.

Уся робота з даними відбувається згідно з вимогами регламентів і законів. Ajax Systems дотримується загального регламенту про захист даних (General Data Protection Regulation; GDPR). Цей регламент захищає персональні дані та приватність користувачів на території Європейського Союзу (ЄС) і Європейської економічної зони (ЄЕЗ). Учасники бета-тестування дозволили компанії використовувати свої відео для тренування алгоритмів ШІ, адже знають, що їхню приватність не буде порушено. Нейронний процесор у камерах Ajax відповідає суворим вимогам Закону про дозвіл на національну оборону (National Defense Authorization Act; NDAA). Ця відповідність гарантує, що продукти Ajax, зокрема камери відеоспостереження, не містять деталей від підсанкційних виробників.

Розпочніть роботу з відеоспостереженням Ajax на базі ШІ

IP-камери Ajax використовують ШІ, натренований на даних для розпізнавання об‘єктів у різних умовах, щоб оптимізувати виявлення загроз і запис. За умови правильного встановлення камер ШІ може вчасно виявляти загрози навіть у погану погоду чи за недостатнього освітлення. А безшовна інтеграція камер із системою безпеки Ajax забезпечує надійний захист і дає змогу верифікувати тривоги. Така кількість переваг переконує, що камери зі штучним інтелектом невдовзі будуть нормою відеоспостереження.