Videologic Analytics & Ultralytics YOLO für die Videoüberwachung

Videologic Analytics ist ein in Spanien ansässiger Entwickler von fortschrittlichen Videoanalyselösungen, die die Sicherheit und Überwachung von Industrieanlagen, Solarparks und Wohnkomplexen verbessern. Das Unternehmen setzt KI-gestützte Lösungen ein, die mit Sicherheitskameras integriert werden, um Perimeter zu überwachen und Eindringlinge in Echtzeit detect . 

Angesichts der hohen Kosten und der langsamen Einführung früherer Modelle integrierten sie die YOLO Ultralytics , um die Erkennungsgenauigkeit zu erhöhen, die Entwicklungskosten und die Markteinführungszeit zu senken 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.

Das Unternehmen betreut renommierte Kunden wie Prosegur, Securitas, Sabico und über 4.000 zertifizierte Sicherheitsunternehmen in Spanien. Angesichts der Herausforderungen, die die teure und zeitaufwändige Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen mit sich bringt, übernahm das Unternehmen dieYOLO von Ultralytics in seine innovativen Vision-KI-Lösungen. Dadurch waren sie in der Lage, ihre Sicherheitsanwendungen zu verbessern und auch in neue Bereiche vorzudringen.

Die Notwendigkeit einer kosteneffizienten, automatisierten Bedrohungserkennung mithilfe von KI

Videologic Analytics hatte zuvor KI-Modelle in die Sicherheitskameras integriert, die sie ihren Kunden anboten. Diese frühen Modelle waren darauf programmiert, eine begrenzte Anzahl von Objektkategorien detect , darunter allgemeine Fahrzeuge, Menschen und kleine Tiere. Dieser grundlegende Ansatz legte zwar die Basis für fortschrittliche Sicherheitssysteme, bot aber auch Möglichkeiten zur weiteren Verfeinerung, insbesondere zur Verbesserung der Präzision und der Falsch-Positiv-Raten.

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, entdeckte das Unternehmen, dass dieYOLO Ultralytics die erforderliche Flexibilität und Leistung bieten. Sie begannen mit vortrainierten YOLO , die mit dem COCO entwickelt wurden, der eine breite Palette gängiger Objekte enthält. Dieses Vortraining bot eine solide Grundlage, da die Modelle bereits viele grundlegende Objekte erkennen konnten, was ihre Anpassung an spezifische Sicherheitsanforderungen erleichterte.

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 haben sie mit YOLO auch Sicherheitslösungen für Industrie und Privathaushalte sowie Proof-of-Concept-Module für Computer-Vision-Innovationen im Einzelhandel und für Business Intelligence entwickelt. Während sie in erster Linie die Objekterkennung verwenden, nutzen sie auch von YOLO unterstützte Computer-Vision-Aufgaben, wie z. B. Posenschätzung und Objektverfolgung.

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Warum dieYOLO Ultralytics ?

Videologic Analytics entschied sich für dieYOLO Ultralytics , weil das Unternehmen eine robuste Lösung benötigte, die zahlreiche Kamerakanäle unterstützt und gleichzeitig schnelle, präzise Schlussfolgerungen liefert. 

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

Optimierte Modellbereitstellung für intelligente Videoüberwachung

Seit der Integration derYOLO Ultralytics konnte Videologic Analytics beeindruckende Verbesserungen bei Leistung und Effizienz verzeichnen. Ihre neue Vision AI-Lösung hat eine schnelle Echtzeit-Bedrohungserkennung in einer Vielzahl von Anlagen ermöglicht - von Solarparks und Industrieanlagen bis hin zu Wohnkomplexen. 

Tatsächlich setzt Videologic Analytics jährlich etwa 10.000 Lizenzen ein, die jeweils einem speziellen Kamerakanal entsprechen, wobei alle Lizenzen jetzt auf die Unterstützung der Ultralytics YOLO umgestellt wurden. Die Umstellung auf YOLO hat zu einer erheblichen Verringerung von Fehlalarmen und einer allgemeinen Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit geführt. Infolgedessen profitieren die Kunden von zuverlässigeren Sicherheitssystemen, und die Betriebskosten konnten gesenkt werden. 

Außerdem haben die schnelleren Inferenzgeschwindigkeiten und die Skalierbarkeit der Ultralytics YOLO die Time-to-Market für neue KI-Funktionen verkürzt. Dies hat es Videologic Analytics ermöglicht, sein Kernangebot im Bereich Sicherheit zu erweitern und neue Möglichkeiten in vertikalen Bereichen wie Einzelhandel und Business Intelligence zu erschließen. Insgesamt hat die Einführung der Ultralytics YOLO sowohl unmittelbare betriebliche Verbesserungen als auch langfristige Wachstumsaussichten für das Unternehmen mit sich gebracht.

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Intelligente Videoanalyse für Sicherheit: Der Weg in die Zukunft

Videologic Analytics arbeitet aktiv an der Erweiterung seiner Lösung, indem es dieYOLO Ultralytics nutzt, um über die grundlegende Erkennung von Eindringlingen hinauszugehen. Die nächsten Schritte umfassen die Bereitstellung umfassenderer, besser verwertbarer Erkenntnisse durch erweiterte Analysen wie Verhaltensanalyse, Trendverfolgung und vorausschauende 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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