Importance de l'intelligence artificielle pour fournir le pouvoir d'anticipation

Aujourd'hui, de nombreux systèmes de sécurité vidéo nécessitent encore une surveillance humaine intensive ou exigent que des opérateurs examinent les séquences vidéo des événements sur une longue période. Les avancées technologiques visent à fournir la meilleure qualité d'image, comme starlight X et HDR X. Mais cette approche est limitée et ne favorise pas un dépistage rapide lors du filtrage de grandes quantités de données vidéo ou de la gestion simultanée de centaines de caméras. Les prévisions du secteur indiquent que le marché des caméras de vidéosurveillance atteindra 44 milliards de dollars américains d'ici 2025. Aujourd'hui plus que jamais, il est urgent de fournir des informations précises au bon moment. Examen assisté Des solutions peuvent être créées en adoptant l'IA. Les caméras de sécurité vidéo avec IA intégrée, comme Video Analytics de Bosch, peuvent comprendre ce qu'elles voient, surveiller les risques par rapport à un seuil et alerter des personnes s'il y a une menace réelle ou si une situation nécessite une attention, au moment où elle se produit.

Exploiter le pouvoir d'anticipation implique d'utiliser correctement et efficacement les nombreuses données vidéo générées par les systèmes de vidéosurveillance. L'examen assisté est un premier pas vers les solutions prédictives. Il combine l'IA avec l'Internet des objets (AIoT) et la meilleure qualité d'image - une tendance que nous avons adoptée depuis son apparition. Nos solutions d'examen assisté aident les utilisateurs à identifier d'éventuels événements indésirables ou à fournir toutes sortes de statistiques à l'aide de l'IA. L'application de Video Analytics permet aux caméras de sécurité vidéo de comprendre ce qu'elles voient. Le système alerte les utilisateurs de toute menace ou situation nécessitant une attention dès qu'elle se produit, ce qui libère du temps et des ressources.

Un matériel plus puissant et des volumes toujours croissants de données vidéo sont les principaux moteurs de l'apprentissage en profondeur. Son utilisation nous rapproche de l'imitation des humains et permet à des « choses » telles que les caméras de sécurité vidéo, de mieux comprendre leur environnement. L'analyse vidéo basée sur l'apprentissage en profondeur améliore les capacités de détection dans les scènes encombrées et ignore les perturbations potentielles telles que les phares ou les ombres des véhicules, les conditions météorologiques extrêmes et les reflets du soleil. Elle offre des capacités de détection plus précises et des niveaux d'exactitude supérieurs à 95 %. Elle rapproche aussi les utilisateurs des solutions prédictives en permettant une compréhension de la scène à un niveau plus profond avec la capacité de reconnaître des modèles ainsi qu'une meilleure granularité, diversité et précision des données. L'apprentissage en profondeur ouvre un nouveau monde de possibilités et permet à nos solutions vidéo d'examiner automatiquement certaines tâches.

En fin de compte, nous voulons que nos clients sachent quelle est la prochaine étape. Avec le pouvoir de prédire, ils le peuvent. Cela signifie qu'ils peuvent renforcer la sécurité et la sûreté, éviter les dommages potentiels et obtenir des informations pour éclairer les décisions et découvrir de nouvelles opportunités. Le voyage a déjà commencé, mais il reste encore des kilomètres à parcourir. Cela nécessite des investissements continus et l'adoption de l'IA pour que les « choses » comprennent ce qu'elles voient, et qu'elles puissent ajouter un contexte toujours plus profond à la vidéo capturée. Cela signifie aussi aider à la prise de décisions éclairées par la consolidation, l'analyse et l'augmentation des données de plusieurs capteurs pour reconnaître des modèles et prédire les situations futures. Cela permet aussi de s'assurer que les solutions sont durables, que les pratiques commerciales écologiques sont soutenues et que les données qu'elles génèrent sont très précises.