Artificial Intelligence - AI
In der Videoüberwachung wird künstliche Intelligenz (KI) verwendet, um die Analyse von Videodaten zu automatisieren und zu verbessern.
Mit Hilfe von KI-Algorithmen können Überwachungskameras Bewegungen und Verhaltensweisen erkennen und darauf reagieren, was zu einer verbesserten Erkennung von Bedrohungen und Risiken führt.
Artificial Intelligence - Vorteile für die Videoanalyse
- Minimierung von Falschalarme
- Spezifische Klassifizierung von Zielobjekten
- Detaillierte Merkmalanalyse
- Edge-basierte Erkenntnisse 1
- Best-Shot-Technologie zur Bandbreitenoptimierung
- Verbesserte Bildqualität
Intelligente Überwachung mit Artificial Intelligence
Die Einführung von Artificial Intelligence (AI) in Systeme der Videoüberwachung markiert einen Wendepunkt in der Sicherheitstechnologie. AI-gestützte Überwachungssysteme heben die Genauigkeit der Objekterkennung, die Klassifizierung und die Identifikation von Abweichungen im Verhaltensmuster auf eine neue Stufe und tragen somit massgeblich zur Minimierung von Fehlalarmen bei.
Diese Systeme ermöglichen umfassende forensische Suchvorgänge, die auf spezifischen Objektmerkmalen wie Fahrzeugtypen oder demografischen Daten basieren, und bieten dadurch verbesserte Effizienz in der Überwachung sowie Einblicke, die für Business Intelligence von Bedeutung sind. Artificial Intelligence unterstützt Anwender dabei, auf Basis umfangreicher Datenanalysen gut informierte Entscheidungen zu treffen und die Sicherheit zu optimieren. AI-Technologie in der Videoüberwachung symbolisiert somit nicht nur eine präzisere Überwachung, sondern auch tiefere Einsichten und intelligentere Sicherheitsansätze.
1 EDGE-AI-Technologie
Die Entwicklung der Edge-AI-Technologie, bisher bekannt für die Erkennung und Klassifizierung von Objekten, erlebt durch die Integration von Neuralen Verarbeitungseinheiten (NPU) eine beachtliche Evolution. Mit der Einbindung fortschrittlicher NPUs erweitern sich die Kapazitäten von Edge-AI um Bereiche wie Verhaltensanalytik und das Aufspüren ungewöhnlicher Verhaltensmuster. Diese Technologie ermöglicht es, AI-Algorithmen direkt und gezielt nach den Bedürfnissen der Nutzer zu formen und zu optimieren.
Eine NPU ist ein spezieller AI-Prozessor, der selbstständig lernen kann und dabei in der Lage ist, Video, Audio, Text und Bilder parallel zu verarbeiten – ein Prozess, der auf der Nachbildung menschlicher neuronaler Netzwerke beruht. Mit dieser Innovation positioniert sich die Edge-AI-Technologie zunehmend als wegweisend und anpassungsfähig, um den diversen und spezifischen Bedürfnissen in einem breiten Spektrum von Anwendungsfeldern gerecht zu werden.
Integrierte AI-Lösungen für umfassende Sicherheit
Der zunehmende Einsatz von Künstlicher Intelligenz in verschiedenen Bereichen fördert die Integration von Edge-basierter AI in Videoüberwachungssysteme. Diese fortschrittliche Technologie verarbeitet und selektiert Daten unmittelbar auf der Kamera, bevor eine Weiterleitung stattfindet. Dies unterscheidet sich wesentlich von traditionellen Systemen, die aufgezeichnete Daten unmittelbar an zentrale Server übermitteln; Edge-AI führt stattdessen zunächst eine lokale Analyse durch.
Diese Methode verringert den Bedarf, umfangreiche Datenmengen zu Servern zu übertragen und dort zu speichern, was wiederum die Effizienz steigert, Zeit spart und Servernutzungskosten reduziert – Ressourcen, die ansonsten für die Datenanalyse aufgewendet werden müssten.