Videologic Analytics & Ultralytics YOLO für Videoüberwachung

Videologic Analytics ist ein in Spanien ansässiger Entwickler von fortschrittlichen Videoanalyselösungen, die die Sicherheit und Überwachung von Industriestandorten, Solarparks und Wohnanlagen verbessern. Sie setzen KI-gestützte Lösungen ein, die in Überwachungskameras integriert sind, um Perimeter zu überwachen und Eindringlinge in Echtzeit zu erkennen. 

Angesichts hoher Kosten und langsamer Bereitstellung mit früheren Modellen integrierten sie Ultralytics YOLO-Modelle, um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern, die Entwicklungskosten und die Markteinführungszeit zu reduzieren und in neue Bereiche wie Einzelhandel und Business Intelligence zu expandieren.

Computer Vision für Sicherheit mit KI-Kameras ermöglichen

Videologic Analytics, unter der Leitung von Experten mit über 30 Jahren Erfahrung, ist auf die Integration von KI und Computer Vision in Überwachungskameras für Echtzeitüberwachung und automatisierte Bedrohungserkennung spezialisiert. Ihre Lösungen schützen große Einrichtungen, erneuerbare Energieanlagen und Wohngebiete mit zuverlässiger Leistung.

Sie bedienen namhafte Kunden wie Prosegur, Securitas, Sabico und über 4.000 zertifizierte Sicherheitsunternehmen in Spanien. Angesichts der Herausforderungen durch die teure und zeitaufwändige Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen integrierten sie Ultralytics YOLO-Modelle in ihre innovativen Vision-KI-Lösungen. Dadurch konnten sie ihre Sicherheitsanwendungen verbessern und in neue Bereiche expandieren.

Die Notwendigkeit einer kosteneffizienten, automatisierten Bedrohungserkennung mithilfe von KI

Videologic Analytics hatte zuvor bereits KI-Modelle in die Überwachungskameras integriert, die sie ihren Kunden anboten. Diese frühen Modelle waren so programmiert, dass sie eine begrenzte Anzahl von Objektkategorien erkennen konnten, darunter generische Fahrzeuge, Menschen und kleine Tiere. Dieser grundlegende Ansatz legte zwar den Grundstein für fortschrittliche Sicherheitssysteme, bot aber auch Möglichkeiten für weitere Verbesserungen, insbesondere bei der Erhöhung der Präzision und der Reduzierung von Fehlalarmen.

Ihre Kunden suchten nach einer umfassenderen Lösung, die in der Lage ist, eine breitere und genauere Objekterkennung über eine größere Bandbreite von Objekten und Szenarien hinweg zu liefern. Um diesen Kundenbedürfnissen gerecht zu werden, begann das Forschungs- und Entwicklungsteam von Videologic Analytics mit der Entwicklung verbesserter KI-Modelle. 

Bei der Entwicklung dieser Modelle stellte Videologic Analytics schnell fest, dass der bisherige Ansatz einige Probleme aufwies, wie z. B. hohe Kosten und lange Entwicklungszeiten. Das Unternehmen erkannte, dass es einen flexibleren und effizienteren Ansatz benötigte. Dieser neue Ansatz sollte diese Herausforderungen bewältigen und die sich entwickelnden Sicherheitsbedürfnisse seiner Kunden besser erfüllen. 

Insbesondere wollten sie ein Computer-Vision-Modell identifizieren, das die Zuverlässigkeit ihrer Vision-KI-Lösungen verbessern und die Kundenzufriedenheit steigern könnte. Es war auch wichtig, dass das Modell sowohl kostengünstig als auch an zukünftige Bedürfnisse anpassbar blieb.

Neudefinition der Überwachung mit KI-gestützter Anomalieerkennung

Nachdem Videologic Analytics mehrere KI-Modelle getestet hatte, stellte das Unternehmen fest, dass die Ultralytics YOLO-Modelle die Flexibilität und Leistung boten, die es benötigte. Sie begannen mit vortrainierten YOLO-Modellen, die mit dem COCO-Datensatz entwickelt wurden, der eine breite Palette gängiger Objekte enthält. Dieses Vortraining bot eine solide Grundlage, da die Modelle bereits viele grundlegende Elemente erkennen konnten, was es einfacher machte, sie an spezifische Sicherheitsbedürfnisse anzupassen.

Videologic Analytics hat diese vortrainierten Modelle beispielsweise mithilfe ihrer eigenen proprietären Daten für Anwendungen wie die Überwachung von Solarparks feinabgestimmt. 

In diesem Szenario wurden die Modelle für die KI-gesteuerte Anomalieerkennung verwendet, wobei zwischen echten Bedrohungen - wie unbefugtem Personal oder Fahrzeugen - und harmlosen Elementen wie kleinen Tieren oder vom Wind verwehten Trümmern unterschieden wurde. Diese klare Differenzierung war entscheidend, um Fehlalarme zu reduzieren und die allgemeine Sicherheitsleistung zu verbessern.

Neben der Überwachung von Solarparks entwickelten sie auch industrielle und private Sicherheitslösungen mit YOLO sowie Proof-of-Concept-Module für Innovationen im Bereich Computer Vision im Einzelhandel und in der Business Intelligence. Sie verwenden zwar hauptsächlich Objekterkennung, nutzen aber auch Computer-Vision-Aufgaben, die von YOLO unterstützt werden, wie z. B. Pose-Schätzung und Objektverfolgung.

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Warum Ultralytics YOLO-Modelle wählen?

Videologic Analytics hat sich für Ultralytics YOLO-Modelle entschieden, weil sie eine robuste Lösung benötigten, die in der Lage ist, zahlreiche Kamerakanäle zu unterstützen und gleichzeitig eine schnelle, genaue Inferenz zu liefern. 

YOLO unterstützt verschiedene Exportformate und lässt sich nahtlos in Frameworks wie CUDA, TensorRT, ONNX und OpenVINO integrieren. Diese Flexibilität ermöglicht es Videologic Analytics, Modelle mit PyTorch zu verfeinern und effizient in der Produktion einzusetzen. Mit hardwarespezifischen Optimierungen erfüllt YOLO die hohen Anforderungen der Echtzeit-Videoanalyse besser als frühere Modelle.

Optimierte Modellbereitstellung für intelligente Videoüberwachung

Seit der Integration von Ultralytics YOLO-Modellen hat Videologic Analytics beeindruckende Verbesserungen sowohl in der Leistung als auch in der Effizienz festgestellt. Ihre neue Vision-KI-Lösung hat eine schnelle Echtzeit-Bedrohungserkennung in einer Vielzahl von Installationen ermöglicht – von Solarparks und Industriestandorten bis hin zu Wohnanlagen. 

Tatsächlich setzt Videologic Analytics jährlich rund 10.000 Lizenzen ein, die jeweils einem dedizierten Kamerakanal entsprechen, wobei alle Lizenzen jetzt auf die Unterstützung von Ultralytics YOLO-Modellen aktualisiert wurden. Die Umstellung auf YOLO hat zu einer deutlichen Reduzierung von Fehlalarmen und einer allgemeinen Steigerung der Erkennungsgenauigkeit geführt. Infolgedessen profitieren die Kunden von zuverlässigeren Sicherheitssystemen, und die Betriebskosten wurden gesenkt. 

Auch die schnelleren Inferenzgeschwindigkeiten und die Skalierbarkeit der Ultralytics YOLO-Modelle haben die Markteinführungszeit für neue KI-Funktionen verkürzt. Dies hat es Videologic Analytics ermöglicht, seine wichtigsten Sicherheitsangebote zu verbessern und neue Möglichkeiten in Branchen wie Einzelhandel und Business Intelligence zu erkunden. Insgesamt hat die Einführung von Ultralytics YOLO-Modellen sowohl unmittelbare operative Verbesserungen als auch langfristige Wachstumsaussichten für das Unternehmen gefördert.

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Intelligente Videoanalyse für Sicherheit: Der Weg in die Zukunft

Videologic Analytics arbeitet aktiv daran, seine Lösung zu erweitern, indem es Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um über die einfache Erkennung von Eindringlingen hinauszugehen. Die nächsten Schritte umfassen die Bereitstellung umfassenderer, verwertbarer Erkenntnisse durch fortschrittliche Analysen wie Verhaltensanalyse, Trendverfolgung und prädiktive Intelligenz. 

Diese Verbesserungen werden Kunden helfen, Sicherheitsabläufe zu optimieren und neue Möglichkeiten in den Bereichen Einzelhandel und Business Intelligence zu erschließen, was zu kontinuierlicher Innovation und Wachstum in der Echtzeit-Videoanalyse führt.

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