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ビデオ監視業界に対する人工知能の影響を調査する

王林

リリース： 2024-01-09 18:30:32

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最新の人工知能ソリューションは、ビデオデータを他の情報ソースと組み合わせることで、オブジェクトやイベントを識別するだけでなく、複雑な人間の行動や相互作用を理解することもできます。その結果、受動的な観察のためのツールから、能動的でインテリジェントなアクションのためのツールへと大きく飛躍しました。

ビデオ監視業界に対する人工知能の影響を調査する

人間の目から見て、数十のカメラシーンをリアルタイムで監視することは、退屈で疲れる作業です。人間のオペレーターだけで数百台のカメラを効果的に監視することはほぼ不可能です。観察できるビデオストリームが限られている場合でも、特に長期的には、異常なイベントを特定したり、複雑なパターンを理解したりすることが困難になる場合があります。誤報はよくあることですが、オペレーターが監視しすぎて疲れて重要なイベントを見逃すこともあります

AI 主導の分析 – ゲームチェンジャー

最新ビデオ分析ソリューションは、人工知能技術を使用してシーンの理解、動作分析、異常検出を自動化し、オペレーターの作業負荷を軽減します。ビデオデータを継続的にスキャンして監視することで、AI が異常を検出し、重大なイベントについて意思決定者に警告することができます

AI 主導のビデオ分析ソリューションは、膨大なデータ処理機能を提供し、ビデオ管理に統合できます。複数のプラットフォームに対応し、事実上無制限の数のカメラに展開され、24 時間対応します。時間の経過とともに、アルゴリズムは標準的な動作パターンを認識し、新たな脅威を特定する点でさらに賢くなります。 AI 分析がセキュリティ運用をどのように強化できるかを示す実際の例をいくつか紹介します。

#喧嘩、転倒、犯罪行為などの危険な人間の相互作用を特定する

他の施設システムからのデータを相互に関連付けます統合されたセキュリティソリューションを形成します。

これらの機能により、AI はオペレーターが最も重要なことに集中できるようにし、人間の判断を活用して洞察を検証し、最適な対応を決定します。

監視における人工知能の未来

人工知能により、セキュリティシステムはこれまで以上に正確、高速、拡張性が高く、強力になります。 before 人間の理解に似ています。スマートテクノロジーは、セキュリティ専門家が潜在的なセキュリティ脅威を監視、理解し、対処する方法を今後も変えていくでしょう。

##近い将来、人工知能は次のような新しいツールを通じて、ビデオ監視分野のさまざまな側面で大きな進歩をもたらすでしょう。 #高度なアルゴリズム: ニューラルネットワークとディープラーニングを使用する人工知能ツールは、人間の行動の理解、イベントの予測、潜在的な脅威の特定において進歩を続けています。

大規模言語モデル (LLM): LLM とビデオ監視システム (LVM) を組み合わせると、オペレーターは音声コマンドまたはテキストクエリを通じて監視システムを操作できるようになり、より直感的に向上します。安全運転。システムは人間の言語リクエストを理解し、関連するビデオクリップや分析的洞察で応答できます。

自動化の強化: ロボティックプロセスオートメーションを使用したソリューションは、データの取得などの基本的なタスクを処理できるため、担当者は次の作業に集中できます。付加価値のある活動。マシンは、ビデオデータの大規模なアーカイブを迅速に検索し、説明的なキーワードの識別と学習および観察された行動の詳細なリストに基づいて、シーン、人物、車両、その他の物体を特定できます。

生成 AI: 新しいテクノロジーは、より優れた匿名分析トレーニングとシステムテストのために、合成でありながら非常に現実的なビデオシミュレーションを生成できます。テクノロジーが成熟するにつれて、人間の対応プロトコルを評価および改善するために、いつか模擬緊急事態を作り出す可能性があります。

消費者は人工知能の合法的な使用を必要としています

人工知能テクノロジーは、人工知能の開発と使用に関する新しい規制を導入するとともに、ユーザーや一般消費者に対する責任ある使用の問題に対処する必要性により、ビデオ監視業界を変革します。新しいツールや機能も実装されます

#人工知能はビデオ監視の大きな可能性を解き放つ一方で、その開発と応用にはプライバシーと透明性に関する考慮事項がもたらされます。人工知能に関する規制により、ビデオ技術の発展の道筋が変わりつつあります。では、ベンダーは AI ソリューションが責任を持って開発され、使用されるようにするにはどうすればよいでしょうか?

人工知能に関する現在の新たな規制環境では、すべての開発企業は注意を払い、開発プロセスが G7 行動規範に準拠していることを確認する必要があります。具体的には、関連する技術開発原則は次のとおりです:

先進的な AI システムの開発全体を通じて、展開および市場へのリリース前およびその全体を通して、AI ライフサイクル全体を通じてリスクを特定、評価、軽減するための適切な措置を講じます。

脆弱性を特定して軽減し、必要に応じて、市場への投入を含む展開後の悪用イベントとパターンを特定します。
AI ライフサイクル全体を通じて、物理的セキュリティ、サイバーセキュリティ、内部脅威保護などの強力なセキュリティ管理に投資し、実装します。
技術的に可能な場合は、透かしやその他のテクノロジーなど、信頼性の高いコンテンツ認証および出所メカニズムを開発および導入して、ユーザーが AI によって生成されたコンテンツを識別できるようにします。
適切なデータ入力慣行と個人データと知的財産の保護を徹底します。

人工知能を設計する企業では、多くの場合、責任ある開発アプローチを採用するために、倫理、公平性、透明性の原則を設計プロセスの早い段階で確立する必要があります。健全な内部プロセスを導入することで、効果的な準備が整い、不必要なリスク問題が回避されます。イノベーションと責任の適切なバランスが達成されます

人工知能システムを作成する場合、開発者はユーザーのプライバシーとセキュリティを優先する必要があります。 GDPR 法はこのアプローチの概要を規定しており、設計およびデフォルトでデータを保護することを義務付けています。これは、個人データを保護し、データの収集と使用を制限し、倫理的な慣行を確保するための安全策をテクノロジーに組み込むことを意味します。

透明性は、AI ソリューション開発における重要な原則です。これにより、ユーザー、規制当局、社会全体を含むすべての関係者が、AI システムの内部動作と意思決定プロセスを明確に理解できるようになります。透明性には、システムがどのように開発されたか、どのようにトレーニングされたか、使用されたデータ、およびその結果がどのように得られたかを開示することが含まれます。人間のオペレーターはアラートと洞察によってガイドできますが、最終的な決定は人間が行う必要があります。人工知能はセキュリティチームに取って代わるものではなく、むしろチームの作業を強化して効率と精度を高めることを目的としています。