Системы обнаружения вторжений являются неотъемлемой частью большинства систем физической безопасности, защиты критически важной инфраструктуры и приложений безопасности на транспорте и производстве.
Современный мониторинг определенных областей использует компьютерное зрение, в частности алгоритмы глубокого обучения, для автоматического обнаружения событий вторжения. Обнаружение и распознавание событий на основе зрения ИИ применяются с использованием видеопотока в реальном времени обычных камер видеонаблюдения.
Основные характеристики обнаружения вторжений
Современные методы обнаружения вторжений позволяют выявлять аномалии, используя распознавание активности в реальном времени.
- Алгоритмы обнаружения объектов в реальном времени для обнаружения людей и объектов на видео с нескольких камер (высокая масштабируемость).
- Интересующие области можно визуально определить, нарисовав и назвав конкретные области в кадрах камеры.
- Разработана специальная логика для срабатывания оповещений на основе того, как объекты обнаруживаются в этих областях (например, после того, как человек входит в область более чем на 5 секунд).
- Периферийный ИИ с машинным обучением на устройстве позволяет создавать высокопроизводительные и надежные (возможности автономного режима) системы обнаружения периметра, сохраняющие конфиденциальность.
Ценность обнаружения вторжений с помощью глубокого обучения
Мониторинг периметра с помощью компьютерного зрения и обнаружением вторжений полностью автоматизирован и легко масштабируется на нескольких камерах с вычислительными конечными точками для обработки изображений на устройстве (Edge AI).
- Полностью автоматизированный контроль периметра с распознаванием вторжений экономит затраты на необходимый ручной персонал.
- Глубокое обучение обеспечивает системам охраны периметра наилучшую точность распознавания среди всех сравнительных методов.
- Более высокая точность по сравнению с традиционными методами, больше информации можно извлечь с помощью ИИ.
- Повышение уровня безопасности за счет масштабного обнаружения аномалий на основе машинного обучения.