Het belang van kunstmatige intelligentie bij het leveren van de Power to Predict

Tegenwoordig vereisen veel videobeveiligingssystemen nog steeds intensief menselijk toezicht of hebben operators nodig om videobeelden van gebeurtenissen over een langere tijd te bekijken. Vooruitgang in technologie is gericht op het leveren van de hoogste beeldkwaliteit, zoals starlight X en HDR X. Maar deze benadering is beperkt en helpt niet bij tijdige screening bij het doorzoeken van grote hoeveelheden videogegevens of het beheren van honderden camera's tegelijk. Voorspellingen uit de sector geven aan dat de markt voor videobewakingscamera's tegen 2025 zal groeien tot 44 miljard dollar. Nu, meer dan ooit, is er een dringende behoefte om nauwkeurige informatie op het juiste moment te leveren. Ondersteunde controle Oplossingen kunnen worden gecreëerd door AI te gebruiken. Videobeveiligingscamera's met ingebouwde AI, zoals Video Analytics van Bosch, kunnen begrijpen wat ze zien, risico's bewaken tegen een drempel en mensen waarschuwen als er een reële dreiging is of een situatie aandacht nodig heeft, op het moment dat gebeurt.

Gebruik maken van de Power to Predict betekent efficiënt gebruik maken van de rijke en veelzijdige videogegevens die door videosystemen worden gegenereerd. Assisted review is een eerste stap naar voorspellende oplossingen. Het combineert AI met het Internet of Things (AIoT) en de hoogste beeldkwaliteit - een trend die we hebben omarmd sinds deze voor het eerst opkwam. Onze ondersteunde beoordelingsoplossingen helpen gebruikers mogelijke ongewenste gebeurtenissen te identificeren of bieden allerlei soorten statistieken met behulp van AI. Door Video Analytics toe te passen, stellen ze videobeveiligingscamera's in staat om te begrijpen wat ze zien. Het systeem waarschuwt gebruikers voor bedreigingen of situaties die aandacht nodig hebben op het moment dat ze zich voordoen, en maakt tijd en middelen vrij.

Krachtigere hardware en steeds grotere hoeveelheden videogegevens zijn de belangrijkste drijfveren voor deep learning. Het gebruik ervan brengt ons dichter bij het imiteren van mensen en stelt 'dingen', zoals videobewakingscamera's, in staat hun omgeving beter te begrijpen. Op deep learning gebaseerde video-analyse verbetert de detectiemogelijkheden in drukke scènes en negeert mogelijke storingen zoals koplampen of schaduwen van voertuigen, extreem weer en zonreflecties. Het stimuleert detectiemogelijkheden met hogere precisie en levert nauwkeurigheidsniveaus van meer dan 95 procent. En het brengt gebruikers een stap dichter bij voorspellende oplossingen door op een dieper niveau begrip van scènes te bieden met de mogelijkheid om patronen te herkennen en verbeterde granulariteit, diversiteit en nauwkeurigheid van gegevens. Deep learning opent een nieuwe wereld van mogelijkheden en stelt onze video-oplossingen in staat om automatisch bepaalde taken te beoordelen.

Uiteindelijk willen we dat onze klanten weten wat de toekomst biedt. Met de kracht om te voorspellen kunnen ze dat. Dit betekent dat ze de beveiliging en veiligheid kunnen versterken, potentiële schade kunnen voorkomen en inzichten kunnen verkrijgen om beslissingen te nemen en nieuwe kansen te ontdekken. Het is een reis die zeker is begonnen, maar er zijn nog enkele kilometers te reizen. Het vereist continue investeringen in en adoptie van AI om 'dingen' te laten begrijpen wat ze zien, zodat ze een steeds diepere context kunnen toevoegen aan vastgelegde video. Het betekent het ondersteunen van weloverwogen beslissingen door het consolideren, analyseren en aanvullen van gegevens van meerdere sensoren om patronen te herkennen en toekomstige situaties te voorspellen. En ervoor zorgen dat oplossingen duurzaam zijn, ecologische bedrijfspraktijken ondersteunen en dat de gegevens die ze genereren zeer nauwkeurig zijn.