Нейросеть – удивительное изобретение, чьё влияние настолько велико, что мало какие технологические открытия и прорывы обходятся сегодня без её применения! Не минула эта чаша и системы безопасности – в частности видеонаблюдение.
Ложные тревоги часто отвлекают операторов на пульте охраны от реальных угроз, мешают им, рассеивая их внимание. В результате повышается риск того, что важное и действительно опасное событие окажется пропущенным.
До изобретения нейросети все существующие алгоритмы обнаружения безопасности были малоэффективны и во многом зависели от оператора: то, с какой частотой он просматривает изображение с различных камер, на что обращает внимание, присовокупляя к процессу свой личный опыт. Достижения в области искусственного интеллекта избавляют систему безопасности от субъективного подхода к выявлению опасности. Применение в видеонаблюдении нейронных сетей глубинного обучения позволяет если не исключить полностью, то по крайней мере свести число ложных тревог к минимуму.
Искусственный интеллект в данном случае – это имитация решений человека на те или иные события и интерполяция их на другие решения. С помощью подобных алгоритмов можно выявить опасность, определить ситуации и факты, на которые оператор бы вовсе не обратил внимания в виду их субъективной малозначимости.
Разработчики нейросетей создавали ряд алгоритмов, реагирующих на предметы, образы, движения и ситуации, соответствующие угрозам, и тестировали их до тех пор, пока искусственный интеллект не научился принимать «интеллектуальные» решения, и тем самым смогли исключить фактор субъективности при оценке угрозы.
Новые методики анализа ситуации с использованием нейросетевых технологий можно применять как в коммерческом, корпоративном, так и в личном использовании. Такая система за считанные секунды может проанализировать огромное число ситуаций и распознать в кадре человека (в том числе работника предприятия и гостя), автомобиль или животное. Даже в случае, если они меняют позу или движутся. Распознание этих объектов позволяет отфильтровать их, разделить на опасные и неопасные, исключив тем самым ложные тревоги. По статистике многочисленных тестирований, система на основе нейронной сети способна отфильтровывать порядка 80–90% ложных тревог.
Нейросетевые технологии могут обнаруживать и распознавать лица, автомобильные номера и использовать эти данные для автоматизации системы контроля доступа. Они могут подсчитывать количество людей в поле зрения и оповещать о превышении допустимого количества, создавать тепловую карту интенсивности и направления движения людей.
Эти и другие нейросетевые модули видеоаналитики применяются в различных областях и становятся незаменимыми для обеспечения безопасности. По прогнозам экспертов, в ближайшие несколько лет область применения искусственного интеллекта будет лишь расширяться.