Videologic Analytics scala fino a 10 mila licenze per telecamere IA con Ultralytics YOLO

Videologic Analytics è uno sviluppatore con sede in Spagna di soluzioni avanzate di video analisi che migliorano la sicurezza e la sorveglianza di siti industriali, parchi solari e complessi residenziali. Implementano soluzioni basate su AI che si integrano con telecamere di sicurezza per monitorare i perimetri e rilevare intrusioni in tempo reale.

Affrontando costi elevati e implementazioni lente con i modelli precedenti, hanno integrato i modelli Ultralytics YOLO per aumentare la precisione di rilevamento, ridurre i costi di sviluppo e i tempi di commercializzazione, ed espandersi in nuovi settori come la vendita al dettaglio e la business intelligence.

Link to this sectionAbilitare la computer vision per la sicurezza con telecamere AI#

Guidata da esperti con oltre 30 anni di esperienza, Videologic Analytics è specializzata nell'integrazione di AI e computer vision in telecamere di sicurezza per il monitoraggio in tempo reale e il rilevamento automatizzato delle minacce. Le loro soluzioni proteggono grandi strutture, impianti di energia rinnovabile e comunità residenziali con prestazioni affidabili.

Servono clienti rinomati come Prosegur, Securitas, Sabico e oltre 4.000 aziende di sicurezza certificate in Spagna. Affrontando sfide legate allo sviluppo e all'implementazione costosi e dispendiosi in termini di tempo dei modelli AI, hanno adottato i modelli Ultralytics YOLO nelle loro innovative soluzioni di Vision AI. In questo modo, sono stati in grado di potenziare le proprie applicazioni di sicurezza e di espandersi in nuovi settori verticali.

Link to this sectionIl bisogno di un rilevamento automatizzato ed economico delle minacce tramite AI#

Videologic Analytics aveva precedentemente integrato modelli AI nelle telecamere di sicurezza offerte ai propri clienti. Questi primi modelli erano programmati per rilevare una gamma limitata di categorie di oggetti, inclusi veicoli generici, esseri umani e piccoli animali. Sebbene questo approccio fondamentale abbia gettato le basi per sistemi di sicurezza avanzati, ha anche presentato opportunità per ulteriori perfezionamenti, in particolare nel migliorare la precisione e i tassi di falsi positivi.

I loro clienti cercavano una soluzione più completa, in grado di offrire capacità di object detection più ampie e precise su una gamma più vasta di oggetti e scenari. Per soddisfare queste esigenze dei clienti, il team di ricerca e sviluppo di Videologic Analytics ha iniziato a sviluppare modelli AI potenziati.

Durante lo sviluppo di questi modelli, Videologic Analytics ha riscontrato rapidamente che l'approccio esistente presentava alcuni problemi, come costi elevati e lunghi tempi di sviluppo. L'azienda si è resa conto di aver bisogno di un approccio più flessibile ed efficiente. Questo nuovo approccio doveva affrontare tali sfide e servire meglio le crescenti esigenze di sicurezza dei propri clienti.

Nello specifico, volevano identificare un modello di computer vision in grado di migliorare l'affidabilità delle proprie Vision AI solutions e aumentare la soddisfazione del cliente. Era inoltre essenziale che il modello rimanesse sia conveniente che adattabile alle esigenze future.

Link to this sectionRidefinire la sorveglianza con il rilevamento delle anomalie basato su AI#

Dopo aver testato diversi modelli AI, Videologic Analytics ha scoperto che i modelli Ultralytics YOLO fornivano la flessibilità e le prestazioni necessarie. Hanno iniziato con modelli YOLO pre-addestrati sviluppati utilizzando il dataset COCO, che include un'ampia gamma di oggetti comuni. Questo pre-addestramento ha offerto una base solida, poiché i modelli potevano già riconoscere molti elementi di base, facilitando l'adattamento a specifiche esigenze di sicurezza.

Ad esempio, Videologic Analytics ha perfezionato questi modelli pre-addestrati utilizzando i propri dati proprietari per applicazioni come il monitoraggio di parchi solari.

In questo scenario, i modelli sono stati utilizzati per il rilevamento delle anomalie basato su AI, distinguendo tra minacce reali - come personale non autorizzato o veicoli - ed elementi innocui come piccoli animali o detriti mossi dal vento. Questa chiara differenziazione è stata essenziale per ridurre i falsi allarmi e migliorare le prestazioni complessive della sicurezza.

Oltre al monitoraggio di parchi solari, hanno anche sviluppato soluzioni di sicurezza sia industriali che residenziali utilizzando YOLO, oltre a moduli proof-of-concept per innovazioni di computer vision nella vendita al dettaglio e nella business intelligence. Sebbene utilizzino principalmente l'object detection, sfruttano anche compiti di computer vision supportati da YOLO, come la stima della posa e il tracciamento degli oggetti.

Fig 1. Videologic Analytics utilizza i modelli Ultralytics YOLO per monitorare gli impianti di energia solare.

Link to this sectionPerché scegliere i modelli Ultralytics YOLO?#

Videologic Analytics ha scelto i modelli Ultralytics YOLO perché richiedevano una soluzione robusta in grado di supportare numerosi canali video fornendo al contempo un'inferenza veloce e accurata.

YOLO supporta vari formati di esportazione e si integra perfettamente con framework come CUDA, TensorRT, ONNX e OpenVINO. Questa flessibilità rende possibile per Videologic Analytics perfezionare i modelli utilizzando PyTorch e implementarli in modo efficiente in produzione. Con ottimizzazioni specifiche per l'hardware, YOLO soddisfa le esigenze impegnative della video analisi in tempo reale meglio dei modelli precedenti.

Link to this sectionImplementazione semplificata dei modelli per il monitoraggio video intelligente#

Dall'integrazione dei modelli Ultralytics YOLO, Videologic Analytics ha riscontrato miglioramenti impressionanti sia nelle prestazioni che nell'efficienza. La loro nuova soluzione Vision AI ha consentito un rilevamento rapido e in tempo reale delle minacce in un'ampia gamma di installazioni, da parchi solari e siti industriali a complessi residenziali.

Infatti, Videologic Analytics implementa circa 10.000 licenze all'anno, ognuna corrispondente a un canale video dedicato, con tutte le licenze ora aggiornate per supportare i modelli Ultralytics YOLO. Il passaggio a YOLO ha portato a una riduzione significativa dei falsi allarmi e a un aumento complessivo della precisione di rilevamento. Di conseguenza, i clienti godono di sistemi di sicurezza più affidabili e i costi operativi sono stati ridotti.

Inoltre, le velocità di inferenza più elevate e la scalabilità dei modelli Ultralytics YOLO hanno accorciato il time-to-market per le nuove funzionalità AI. Ciò ha reso possibile per Videologic Analytics migliorare le proprie offerte di sicurezza principali ed esplorare nuove opportunità in settori verticali come la vendita al dettaglio e la business intelligence. Nel complesso, l'adozione dei modelli Ultralytics YOLO ha guidato sia miglioramenti operativi immediati che prospettive di crescita a lungo termine per l'azienda.

Fig. 2. Videologic Analytics utilizza i modelli Ultralytics YOLO per monitorare ambienti urbani.

Link to this sectionSmart video analytics per la sicurezza: La strada da percorrere#

Videologic Analytics sta lavorando attivamente all'espansione della propria soluzione sfruttando i modelli Ultralytics YOLO per andare oltre il semplice rilevamento delle intrusioni. I prossimi passi prevedono di fornire approfondimenti più ricchi e azionabili attraverso analisi avanzate come l'analisi del comportamento, il tracciamento dei trend e l'intelligence predittiva.

Questi miglioramenti aiuteranno i clienti a ottimizzare le operazioni di sicurezza e a sbloccare nuove possibilità nella vendita al dettaglio e nella business intelligence, guidando l'innovazione continua e la crescita nella video analisi in tempo reale.

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