Lumana преобразует видеонаблюдение с помощью искусственного интеллекта

Несмотря на значительные достижения в области искусственного интеллекта, большинство систем видеонаблюдения по-прежнему не способны понимать контекст в реальных сценариях. Современные камеры могут снимать видео в режиме реального времени, но часто не справляются с его интерпретацией. Этот недостаток становится критической проблемой для проектировщиков умных городов, производителей и образовательных учреждений, которые все чаще полагаются на ИИ для обеспечения безопасности людей и имущества.

Компания Lumana, специализирующаяся на видеонаблюдении на базе искусственного интеллекта, утверждает, что недостаток заключается в самой основе этих систем. «Традиционные видеоплатформы были разработаны много лет назад с основной целью записи, а не анализа видео», — заявил Джордан Шоу, вице-президент по маркетингу Lumana. «Попытка интегрировать искусственный интеллект в эту устаревшую структуру сродни установке интеллектуального чипа в дисковый телефон. Это может работать на базовом уровне, но никогда не достигнет подлинной интеллектуальности или надежности, необходимых для понимания видеозаписей и поддержки своевременного, обоснованного принятия решений».

Существенные последствия

Интеграция ИИ в устаревшую архитектуру видеонаблюдения часто приводит к ложным тревогам и снижению производительности. Эти ошибки и пропущенные обнаружения — не просто технические сбои; они представляют собой реальные риски с потенциально серьезными последствиями. Шоу привел недавний случай, когда система наблюдения в школе, использующая дополнение ИИ для обнаружения оружия, ошибочно определила безобидный предмет как пистолет, что вызвало необоснованное вмешательство полиции.

«Каждая ошибка, будь то пропущенный инцидент или ложная тревога, вызывающая неверную реакцию, подрывает доверие к технологии», — пояснил он. «Это отнимает драгоценное время и ресурсы и может причинить страдания невинным людям».

Финансовые последствия также значительны. Каждая ложная тревога требует от персонала прерывания своих обычных обязанностей и начала расследования, что может стоить миллионы долларов в год из бюджета на общественную безопасность и оперативную деятельность.

Переосмысление основной инфраструктуры

Вместо того, чтобы модернизировать устаревшие системы с помощью ИИ, Lumana полностью перепроектировала базовую инфраструктуру. Их универсальная платформа объединяет современное оборудование для видеонаблюдения, программное обеспечение и собственный ИИ. Их гибридная облачная архитектура связывает любую камеру безопасности с процессорами с ускорением GPU и адаптивными моделями ИИ, работающими на границе сети — как можно ближе к источнику видеопотока.

По словам Шоу, такой подход обеспечивает более быструю обработку и более точную аналитику. Каждая камера превращается в устройство непрерывного обучения, постепенно совершенствуя свое понимание движения, поведения и моделей, характерных для ее окружения.

«Основная проблема заключается в том, что большинство современных систем видеонаблюдения полагаются на статические, общие модели искусственного интеллекта, обученные для идеальных, специфических условий. Эффективный искусственный интеллект не должен требовать идеальных лабораторных условий для работы», — отметил Шоу. «Он должен надежно работать в неидеальных, реальных условиях и адаптироваться на основе поступающего видеопотока. Именно поэтому разница в производительности между Lumana и традиционными или другими системами искусственного интеллекта становится очевидной сразу при сравнении».

Конфиденциальность является краеугольным камнем дизайна Lumana. Все данные зашифрованы, защищены средствами контроля доступа и соответствуют стандартам SOC 2, HIPAA и NDAA. Клиенты имеют возможность отключить функции распознавания лиц или биометрических данных. «Мы сосредоточены на анализе действий и поведения, а не на идентификации личностей», — подчеркнул Шоу.

Практическое применение

Технология Lumana уже используется в различных секторах. Ярким примером является JKK Pack, круглосуточный производитель упаковки, который использует систему для мониторинга безопасности на рабочем месте и операционной эффективности.

Раньше их камеры просто записывали инциденты для последующего анализа, что приводило к пропуску предупреждений и принятию реактивных мер. После внедрения решения Lumana существующее камерное оборудование получило возможность в режиме реального времени обнаруживать небезопасные движения, неисправности оборудования и узкие места в производстве. Компания сообщила о сокращении времени расследования на 90 % благодаря оповещениям, поступающим менее чем за секунду, что значительно улучшило реагирование на угрозы безопасности без замены ни одной камеры.

В другом случае розничный продовольственный магазин интегрировал ИИ Lumana в свою существующую сеть камер для выявления подозрительных действий в точках продаж, таких как повторяющиеся аннулирования транзакций, и связывал их непосредственно с видеодоказательствами. Эта интеграция помогла сократить убытки от недостачи товаров и улучшить соблюдение правил персоналом за счет предоставления четкой визуальной документации нарушений политики.

Помимо промышленных объектов, система Lumana используется на крупных публичных мероприятиях, в ресторанах и для муниципальных служб. В городских районах она помогает выявлять такие инциденты, как незаконный сброс отходов и пожары; в сетях быстрого питания она контролирует безопасность на кухне и соблюдение протоколов приготовления пищи.

Сдвиг в отрасли в сторону надежной безопасности на базе ИИ

Усилия Lumana соответствуют более широкой тенденции в предприятиях, где точность и подотчетность превосходят скорость как главные приоритеты для внедрения ИИ. Недавнее исследование F5 показало, что только 2% организаций считают себя полностью готовыми к масштабированию своих инициатив в области ИИ, называя управление и безопасность данных в качестве основных препятствий.

Эта осторожность очевидна на рынке, где аналитики подчеркивают, что по мере того, как ИИ принимает на себя все более важные роли в принятии решений, системы должны быть «поддающимися аудиту, прозрачными и свободными от предвзятости».

Архитектура Lumana отвечает этим требованиям к подотчетности, сочетая высокую производительность с надежным управлением данными и кибербезопасностью в решении, которое легко интегрируется с существующими сетями камер, позволяя организациям сразу же получить выгоду от видеоаналитики на базе ИИ.

Будущее машинного зрения

Шоу сообщил, что будущее развитие Lumana будет сосредоточено на переходе от простого обнаружения и понимания к прогнозной аналитике.

«Следующим рубежом для видео на базе ИИ является контекстуальное мышление, — сказал он. — Способность понимать контекст в режиме реального времени и генерировать практические, значимые выводы из видеоданных коренным образом изменит наш подход к безопасности, операциям и ситуационной осведомленности».

Для Lumana конечной целью является не просто улучшение того, что может видеть искусственный интеллект, но и наделение его более глубоким пониманием ситуации, что позволит тем, кто полагается на видеоданные, принимать более разумные и быстрые решения.

Источник изображения: Unsplash