Posted by Já imaginou como seria se pudéssemos “ensinar” as câmeras de vigilância a serem mais intuitivas sobre o que filmam e analisam em suas cenas? E se eu te contar que isso já é real?
Hoje, a inteligência artificial na borda permite que a análise dos dados de uma imagem seja mais rápida e automatizada, dependendo cada vez menos das interferências humanas.
Por exemplo, o seu sistema de videomonitoramento detectou um veículo na cena, mas é necessário saber se ele é um carro, um ônibus ou um caminhão para que você tome uma decisão sobre qual procedimento irá adotar. É graças a inteligência artificial (AI – Sigla em inglês) que realizar essa diferenciação se tornou possível.
Os seus benefícios vão além da diferenciação de objetos. Com ele é possível acelerar o tempo de resposta de uma situação de risco podendo até auxiliar em futuras investigações.
Quer saber mais sobre o que a inteligência artificial em borda pode fazer pelo seu videomonitoramento? Então é só continuar nesse post! ?
O que é inteligência artificial (AI)?
Na verdade, é bem simples. A inteligência artificial é a inteligência similar à humana exibida por um sistema de software. Ela simula a capacidade humana de raciocinar, perceber, tomar decisões e resolver problemas de forma eficaz.
Extra: A análise de borda se refere à análise de dados de algum ponto não central de um sistema como um comutador de rede, nó periférico ou dispositivo ou sensor conectado.
Como ela pode transformar a sua vigilância por vídeo?
Atualmente a maior parte das análises de imagens de câmeras de segurança na borda mostram apenas quando algo ou alguém está em movimento. Após essa análise inicial do sistema de gerenciamento de vídeo (VMS) em servidores centralizados, é preciso de um ser humano para interpretar exatamente o que é o evento e se o mesmo apresenta alguma ameaça ou risco à segurança.
Para entender se um objeto é um veículo, um ser humano, um animal ou qualquer outra coisa, podemos “treinar” um sistema de vídeo para detectar e classificar o objeto.
Como exemplo, a análise detectaria o veículo e acionaria um alerta e com a tecnologia de aprendizado profundo (deep learning) inteligente da Axis e poderia entrar em mais detalhes como que tipo de veículo é? É uma área que pode causar problemas ou há perigo imediato? É um ônibus quebrado que pode colocar as pessoas em perigo durante o desembarque?
Benefícios da análise na borda
A maior precisão da análise de borda e a capacidade de distinguir entre várias classes de objetos reduzem a taxa de falsos positivos. Com isso, diminui também o tempo e os recursos para investigar falsos alarmes. De forma proativa, a análise de borda cria uma resposta mais apropriada e efetiva. Por exemplo, a execução de análises de AI na borda pode identificar objetos em uma rodovia e alertar os motoristas.
Além disso, a capacidade de aprendizagem ajuda a distinguir entre um ser humano e um veículo, podendo ajudar a definir o nível de gravidade dos avisos emitidos aos motoristas. Se as câmeras avistassem alguém em perigo na estrada, poderiam ativar automaticamente e de maneira autônoma a sinalização para reduzir a velocidade do tráfego e alertar os serviços de emergência.
Com o tempo, os desenvolvedores por trás da análise são capazes de identificar tendências úteis para o planejamento e gerenciamento de tráfego, assim como para outras autoridades interessadas no comportamento e conservação de animais silvestres que possam atravessar a pista, por exemplo.
Ser capaz de diferenciar o tipo de tráfego (pedestres, ciclistas, motoristas, veículos comerciais) fornece informações valiosas sobre tendências que colaboram com o trabalho dos engenheiros civis no planejamento das cidades inteligentes do futuro.
Converta dados em informações
Um benefício importante da análise de borda é que o processo é realizado nas imagens de vídeo da mais alta qualidade, o mais próximo possível da fonte. Em um modelo tradicional, quando a análise ocorre em um servidor, o vídeo geralmente é compactado antes de ser transferido, portanto, a análise é feita em vídeo de qualidade reduzida.
Além disso, quando a análise é centralizada, ocorrendo em um servidor, quanto mais câmeras são adicionadas à solução, mais dados são transferidos, criando a necessidade de adicionar mais servidores para lidar com a análise.
Implementar análises poderosas na extremidade significa que apenas as informações mais relevantes são enviadas pela rede, reduzindo o uso da largura de banda e de armazenamento.
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A Axis é uma empresa sueca fundada em 1984. Pioneira em fornecer soluções de vigilância por vídeo IP, lançando em 1996 a primeira câmera de rede do mundo.
Desde sua fundação, a Axis vem aprimorando e inovando em seus produtos e tecnologias e disponibiliza ao mercado os melhores equipamentos em rede com as tecnologias mais avançadas para uma análise eficaz, incluindo a inteligência artificial em borda.
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