L’impatto dell’AI sulla sorveglianza

L’intelligenza artificiale (AI), il deep learning (DL) e il machine learning (ML) sono parole d’ordine popolari nell’industria della sicurezza (e ovunque) che ci fanno aspettare fantascienza reale dai nostri hardware e software. Ma quanto è straordinario il reale impatto di queste tecnologie sul mercato della sorveglianza?

Uno dei principali ambienti in cui l’AI sta avendo un grande impatto è il mercato dell’analisi video (VA).
L’AI, se si crede ai fornitori, ha reso la VA molto più potente e precisa nelle sue capacità, portando a meno falsi allarmi, riconoscimento più accurato di oggetti, volti e altro.

Per scoprire cosa sta realmente accadendo nel mondo dell’AI, Hi-Tech Security Solutions ha chiesto a diverse persone del settore che sono in prima linea, per così dire, come vedono l’impatto dell’AI e cosa si aspettano di vedere in futuro.

In poche parole, Jet Zhu, responsabile tecnico per Dahua in Africa dice: “Per affrontare la complessità sempre crescente delle sfide di sicurezza che coinvolgono enormi flussi di persone e veicoli, abbiamo bisogno di qualcosa come la favolosa guardia onnisciente, che fortunatamente si è materializzata ora grazie all’AI di deep learning.”

Per quanto riguarda l’impatto che l’AI sta avendo in questo momento, in termini di fare effettivamente la differenza, Gus Brecher, MD di Cathexis Africa dice: “L’AI sta avendo un effetto marcato nel mondo della sicurezza.
Con la disponibilità di reti neurali e più potenza di elaborazione disponibile, sono disponibili funzionalità più avanzate.
Il riconoscimento facciale, l’ANPR e la classificazione degli oggetti vengono tutti utilizzati con successo in molte implementazioni.
Marcel Bruyns

“Questi vengono utilizzati per creare avvisi in tempo reale e per l’analisi forense dei video registrati. Quando utilizzati con prudenza in applicazioni selezionate e su telecamere selezionate, possono aggiungere un reale valore.”

Cathexis ha lavorato a stretto contatto con i produttori di hardware per sfruttare al meglio la disponibilità delle GPU (unità di elaborazione grafica) per consentire di implementare le sue soluzioni AI basate su reti neurali.
“Troviamo che otteniamo il miglior ‘rapporto qualità-prezzo’ quando combiniamo le nostre analisi tradizionali con l’AI. Ad esempio, possiamo rilevare un oggetto che entra in un’area o attraversa una linea utilizzando le nostre analisi tradizionali (che utilizzano una minima potenza di elaborazione) e quando si verifica l’evento, utilizziamo l’AI per determinare cosa sia quell’oggetto.”

Questo assicura che ogni movimento rilevato venga controllato, ma solo se è una persona o un veicolo viene attivato un allarme.
Questa metodologia aiuta a mantenere al minimo i requisiti di elaborazione pur utilizzando la potenza dell’AI per consentire alla tecnologia di prendere le decisioni giuste.

Progresso costante

Con tutta l’attenzione e la discussione, si potrebbe essere perdonati per pensare che l’AI stia cambiando radicalmente ogni industria e settore, aggiunge Marcel Bruyns, responsabile vendite, Africa presso Axis Communications.
“Anche se per i più cinici (e con riferimento al Gartner Hype Cycle) si potrebbe pensare che una mancanza di applicazioni dimostrabili dell’AI (e del machine learning e deep learning associati) punti a un picco di aspettative gonfiate o addirittura al baratro della disillusione.

“In realtà, ovviamente, i progressi differiscono da industria a industria e da applicazione a applicazione. In alcuni campi – in particolare la sanità e specificamente la rilevazione del cancro – l’AI sta già avendo un impatto positivo significativo. In altri settori, i progressi sono più graduali. La videosorveglianza è uno di questi.”

Nel nostro settore oggi, dice che il machine learning o il deep learning vengono utilizzati principalmente per l’analisi video, ma la tecnologia sarà una componente importante in molte applicazioni e prodotti diversi in futuro.
Col tempo, diventerà uno strumento comune per gli ingegneri del software e sarà incluso in molti ambienti e dispositivi diversi.
Tuttavia, ancora una volta, la sua applicazione sarà guidata dai casi d’uso più convincenti, non dalla tecnologia stessa.

“C’è la tentazione nel settore della sorveglianza e della sicurezza di promettere troppo in relazione alle nuove tecnologie,” aggiunge Bruyns.
“Questo è stato vero per l’AI nell’analisi video e, in particolare, in alcune delle affermazioni fatte sull’applicazione attuale del deep learning. Con l’AI e il deep learning, come con qualsiasi nuova tecnologia, ci impegniamo a garantire che la sua implementazione sia robusta, affidabile e affronti le reali sfide dei clienti.”

Per coloro che non sanno cosa sia il deep learning, Bruyns spiega: Il deep learning consiste in due fasi diverse: la fase di addestramento e la fase di esecuzione.
La prima richiede molta potenza di elaborazione, dati e tempo, quindi molto probabilmente verrà eseguita su un server e/o nel cloud, mentre l’addestramento aggiuntivo (messa a punto) potrebbe essere fatto al margine.
La fase di esecuzione – quella che richiede dati ‘addestrati’ per funzionare – può essere eseguita a qualsiasi livello all’interno del sistema, puramente dipendente da quanta potenza di elaborazione è richiesta e quanto è critica in termini di tempo l’applicazione.

“La ricerca e i progressi continueranno, costantemente, e porteranno miglioramenti e benefici incrementali nel prossimo anno piuttosto che cambiamenti radicali.”

Axis ha già rilasciato una telecamera abilitata all’AI, la AXIS Q1615-LE Mk III, destinata alla sorveglianza cittadina, ai trasporti e alle applicazioni industriali.
Bruyns dice che questa telecamera pronta per l’esterno combina una qualità dell’immagine eccezionale con potenti capacità di elaborazione grazie a un’unità di elaborazione del deep learning (DLPU).
La telecamera include funzionalità di sicurezza avanzate per prevenire accessi non autorizzati e per salvaguardare il sistema.

Supportando la crescita dell’elaborazione edge, la fotocamera include il chip proprietario Axis ARTPEC e il suddetto DLPU.
Questo doppio chipset consente di eseguire l’analisi direttamente sull’edge, risultando in un sistema più veloce e scalabile e facilitando analisi complesse e potenti.
Rilevamento automatico degli incidenti, conteggio e rilevamento delle anomalie basati sull’edge sono alcune delle opzioni disponibili.

Dal vedere al riconoscere

Guardando a ciò che Dahua sta facendo nel campo dell’IA, Zhu afferma che le soluzioni WizMind dell’azienda stanno già utilizzando l’IA per portare le sue capacità al livello successivo.
Tra le soluzioni disponibili, AI WizMind fornisce soluzioni orientate all’uomo, tra cui riconoscimento facciale, protezione della privacy, metadati video umani, conteggio delle persone, analisi stereo, ecc.
Vanta anche molteplici soluzioni AI basate sui veicoli, come ANPR e metadati dei veicoli, funzionalità di parcheggio illegale che forniscono più attributi dei veicoli per un facile controllo, ricerca rapida e analisi aziendale.
Dahua sta anche utilizzando l’IA per migliorare la sorveglianza termica, sia in termini di distanza che di screening COVID-19 che si effettua quando si entra in un edificio.

Se si chiede ad Alex Penhaligon, project sales manager per Hikvision SA, afferma che la sicurezza fisica è una delle industrie in cui la tecnologia dell’intelligenza artificiale è stata meglio implementata.
“Le prestazioni eccezionali della tecnologia AI basata sull’apprendimento profondo nella percezione delle immagini e nel riconoscimento delle immagini hanno promosso efficacemente l’implementazione di un gran numero di applicazioni nel campo della sicurezza.”

“La diffusione delle telecamere di sicurezza porta enormi sfide di archiviazione e elaborazione dei dati all’industria della sicurezza tradizionale. Recuperare e monitorare manualmente enormi volumi di video consuma molta manodopera e manca di precisione. L’applicazione della tecnologia AI può migliorare notevolmente l’efficienza dell’elaborazione e del recupero dei dati video. Con la combinazione di big data e tecnologia AI, i sistemi di sicurezza si stanno trasformando da soluzioni passive a soluzioni più proattive e la tecnologia video per la sicurezza sta evolvendo dal vedere le cose al riconoscere e analizzare le cose.”

Nei prossimi anni, continua Penhaligon, l’IA con capacità di ‘intelligenza generale’, che può essere ampiamente applicata, altamente integrata e adattata in modo flessibile in vari scenari, sarà la direzione dello sviluppo dell’IA nel mercato della sicurezza.
In tal caso, l’algoritmo AI sviluppato può essere applicabile in diversi scenari per molteplici scopi, il che renderà la tecnologia AI più universale e popolare sul mercato.

Ciò ha incoraggiato Hikvision a “mantenere un approccio molto aperto e condividere il nostro pensiero nel processo di sviluppo della nostra tecnologia AI con i nostri partner. Questo è anche il motivo per cui abbiamo creato la Hikvision AI Open Platform. La piattaforma fornisce capacità di addestramento degli algoritmi AI aperti e strumenti per gli utenti per creare facilmente intelligenze per le proprie esigenze.”

Cosa possiamo aspettarci?

Lo stato attuale dell’IA nel mercato della sorveglianza è ancora agli inizi.
Sebbene ci siano già molti progressi e miglioramenti nelle prestazioni che possono essere attribuiti all’IA, la maggior parte dei sistemi in uso sono ciò che Penhaligon descrive come ‘intelligenza specializzata’.
In altre parole, gli algoritmi vengono sviluppati e implementati per applicazioni specifiche.
Il futuro vedrà più sistemi AI che decideranno quale algoritmo è meglio utilizzare in diversi scenari e si adatteranno secondo necessità.

Brecher crede che in futuro la maggior parte delle implementazioni della tecnologia AI avverrà in loco in applicazioni basate su edge o server.
A lungo termine, potremmo iniziare a vedere alcune analisi basate su cloud.
“Non vedo ogni telecamera eseguire l’IA poiché è computazionalmente costoso, quindi probabilmente selezioneremo telecamere per posizioni specifiche nel breve e medio termine.”

Dal punto di vista di Axis, Bruyns prevede che alcune delle applicazioni dell’IA nelle telecamere di sicurezza video di rete includeranno:

Una combinazione tra analisi edge o analisi basate su server.
Questi programmi AI (su telecamera o server) possono essere utilizzati per scopi semplici o avanzati che includono:

  • Riconoscimento di veicoli, oggetti o persone.
  • Intrusione in un’area predefinita, parcheggio, recinto perimetrale o aree riservate.
  • Queste analisi sono abbastanza intelligenti da consentire avvisi quando vengono violate le regole programmate.
    Un esempio è che un intruso potrebbe entrare in un’area predefinita e attivare un allarme che potrebbe essere visualizzato dagli operatori del sistema e sollevare la necessità di un’azione.

E mentre Brecher afferma che l’IA sta già aiutando a ridurre significativamente i falsi allarmi, Zhu aggiunge che un grande vantaggio della tecnologia sarà cambiare efficacemente la funzione di sicurezza dal fornire prove post-incidente ad avvisare gli operatori attraverso una previsione accurata prima degli eventi.
In altre parole, il sistema di protezione perimetrale invia un allarme solo quando si verificano movimenti indesiderati causati da esseri umani o veicoli, risparmiando agli utenti azioni inutili causate da falsi allarmi.

Mentre le persone che si entusiasmano per le nuove tecnologie hanno buone ragioni per essere entusiaste di ciò che sta arrivando, vale anche la pena notare che l’IA è semplicemente un altro strumento nell’arsenale dei fornitori.
L’IA non svilupperà (ancora) una strategia o una roadmap di prodotto per aziende o clienti che cercano di proteggere la propria attività, proprietà o casa.
Piuttosto, fornirà modi per aggiungere valore e offrire un servizio migliore, migliorando la capacità di erogazione del servizio nell’area della sicurezza e della protezione.
Ma è sempre stato così nella sicurezza.
Non sei più sicuro perché hai installato alcune telecamere, sei più sicuro perché le telecamere installate sono state posizionate nella posizione corretta e selezionate perché forniscono il tipo di servizio di cui hai bisogno e sono integrate in una piattaforma di gestione efficace e operano secondo una strategia di sicurezza attentamente progettata.

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