Настраивайтесь на YOLO Vision 2025!
25 сентября 2025 г.
10:00 — 18:00 BST
Гибридное мероприятие
Yolo Vision 2024

Передовой мир AI камер видеонаблюдения

Абирами Вина

5 мин чтения

22 марта 2024 г.

Посмотрите, как камеры видеонаблюдения с искусственным интеллектом меняют безопасность и мониторинг. От обнаружения лесных пожаров до краж, будущее видеонаблюдения — за компьютерным зрением.

Камеры видеонаблюдения в настоящее время являются довольно распространенным элементом инфраструктуры. Искусственный интеллект — это элемент, который делает их новым нововведением. Камеры видеонаблюдения с искусственным интеллектом не просто наблюдают и контролируют. Они помогают принимать меры и обеспечивают безопасность нашего общества. Давайте разберемся, как камеры видеонаблюдения с искусственным интеллектом меняют ситуацию: от обнаружения нарушителей до лесных пожаров.

Что такое AI камера видеонаблюдения?

Камера видеонаблюдения с ИИ — это камера, интегрированная с компьютерным зрением. Компьютерное зрение — это подобласть искусственного интеллекта, целью которой является воссоздание способности человека видеть и воспринимать вещи с помощью технологий. Анализируя изображения и видео, компьютерное зрение может понимать наш мир без помощи человека.

Рис. 1. Изображение, объясняющее, как работает компьютерное зрение.

По мере того, как ИИ принимается и внедряется во всем мире, объем мирового рынка AI-камер был оценен в 8,09 миллиарда долларов в 2022 году, и прогнозируется, что он будет расти на 23,1% каждый год с 2023 по 2030 год. AI-камеры видеонаблюдения становятся все более важными для защиты домов и предприятий. Далее давайте подробнее рассмотрим области применения AI-камер видеонаблюдения.

Как используются камеры видеонаблюдения с искусственным интеллектом?

AI-камеры видеонаблюдения можно использовать в различных сценариях для достижения различных целей. Например, AI-камеру видеонаблюдения можно использовать для мониторинга сборочной линии на производственной фабрике или зала в государственной школе на предмет подозрительной деятельности. Давайте рассмотрим несколько примеров того, как можно использовать AI-камеры видеонаблюдения, чтобы изучить, что именно они могут делать. 

Распознавание лиц

Распознавание лиц — это мощное применение AI-камер видеонаблюдения. Системы ручной идентификации, где люди должны проверять удостоверения, могут быть медленными и предвзятыми. Однако AI-алгоритмы работают быстро и могут точно идентифицировать черты лица. 

Эта технология может использоваться службами безопасности и правоохранительными органами. Они могут использовать ее для контроля доступа в правительственных зданиях, финансовых фирмах и корпоративных офисах. Ее даже можно использовать для иммиграционного контроля в аэропортах!

Аэропорт Чанги в Сингапуре — отличный тому пример. Они используют распознавание лиц и радужной оболочки глаз для автоматизации иммиграционного контроля и бесконтактного обслуживания.

Рис. 2. Распознавание лиц в аэропорту Чанги в Сингапуре.

Вот обзор того, как технология распознавания лиц работает для повышения безопасности с помощью ИИ:

  • Камера видеонаблюдения с ИИ фиксирует изображение лица человека.
  • ИИ анализирует лицо, определяя ключевые особенности, такие как расстояние между глазами, форма носа и размер рта.
  • Эти данные сравниваются с лицами в базе данных для поиска совпадений.

Управление дорожным движением

AI-камеры видеонаблюдения можно использовать для улучшения управления городским движением. Управление дорожным движением с использованием AI и компьютерного зрения — это первый шаг к захватывающим инновациям в транспорте, таким как самоуправляемые автомобили. Эти камеры оснащены передовыми алгоритмами компьютерного зрения, которые наблюдают и анализируют движение транспорта. Они могут видеть, когда движение интенсивное или слабое, и соответствующим образом регулировать светофоры. Это означает меньшее время ожидания на красный свет и меньшее количество пробок. 

Камеры также могут определять места скопления транспорта и помогать в устранении этих проблемных зон. Благодаря более интеллектуальному управлению светофорами транспортные средства движутся более плавно и быстро. Это сокращает время, которое люди тратят на дорогу, и облегчает вождение в городе. В целом, это более эффективный способ управления движением в оживленных районах.

Как это возможно с помощью компьютерного зрения? Используя такие модели, как YOLOv8, камеры видеонаблюдения с искусственным интеллектом могут использовать такие методы, как отслеживание объектов, для улучшения управления дорожным движением. Это включает в себя не только распознавание и подсчет транспортных средств, но и понимание их поведения и закономерностей на дороге. Благодаря этому детальному анализу транспортные системы становятся более интеллектуальными, что способствует более плавному и эффективному движению транспорта.

Обнаружение краж 

Торговые центры постоянно сталкиваются с угрозой краж в магазинах. Дорогостоящие охранные услуги не всегда практичны. Для малого бизнеса они могут быть слишком дорогими, а крупные компании могут не видеть в них ценности из-за большого потока посетителей. Традиционные системы не справляются с обработкой такого количества людей. AI камеры видеонаблюдения - лучшее решение в данном случае.

AI-камеры видеонаблюдения могут обнаруживать подозрительное поведение в режиме реального времени, используя мощные алгоритмы машинного обучения. Они могут предупредить вас, когда кто-то пытается украсть товар.

Вот как камеры видеонаблюдения с искусственным интеллектом работают для предотвращения краж в магазинах:

  • Камеры непрерывно записывают видео в магазине.
  • Алгоритмы машинного обучения анализируют видео в режиме реального времени.
  • Они ищут определенные закономерности, соответствующие известным подозрительным действиям.
  • При обнаружении такого поведения система отправляет предупреждение.
  • После этого сотрудники магазина могут проверить оповещение и быстро отреагировать.

Этот процесс помогает ловить магазинных воров более эффективно, чем традиционные методы.

Обнаружение лесных пожаров и дыма

AI-камеры видеонаблюдения могут обнаруживать лесные пожары и дым на ранней стадии. Они используют передовые алгоритмы для анализа видеоматериалов в режиме реального времени. Эти камеры выявляют признаки дыма и изменения в окружающей среде, которые сигнализируют о пожаре. Когда они обнаруживают дым или огонь, они немедленно предупреждают власти. Это быстрое реагирование может помочь предотвратить распространение лесных пожаров, защищая жизни, имущество и дикую природу.

Рис 3. Изображение лесного пожара. Фотография Сиппакорна Ямкасикорна.

Это быстрое обнаружение является ключом к борьбе с лесными пожарами. Камеры следят за большими территориями, такими как отдаленные леса, где людям трудно постоянно наблюдать. Обнаружение ранних признаков пожара означает, что пожарные могут быстрее реагировать. Они также получают полезную информацию о том, где находится пожар и как он движется. Это помогает им более эффективно бороться с огнем. Благодаря этой технологии мы все лучше защищаем окружающую среду и предотвращаем стихийные бедствия.

Каковы преимущества использования камер видеонаблюдения с ИИ?

AI-камеры видеонаблюдения предлагают множество преимуществ для повышения безопасности и операционной эффективности:

  • Улучшенное обнаружение и реагирование: Они могут выявлять подозрительные действия или несанкционированный доступ в режиме реального времени, обеспечивая немедленное реагирование.
  • Круглосуточный мониторинг: Обеспечение постоянного наблюдения без усталости гарантирует безопасность круглосуточно.
  • Эффективное управление данными: AI-системы анализируют и классифицируют видеоматериалы, упрощая поиск конкретных видеоклипов без ручного поиска.
  • Экономическая эффективность: Сокращая потребность в большом количестве рабочей силы, AI-камеры предлагают экономически эффективное решение для обеспечения безопасности. Исследование McKinsey оценивает потенциал автоматизации задач, связанных с безопасностью, до 68%.
  • Адаптируемость: AI-камеры можно обновлять и обучать распознаванию новых угроз, обеспечивая долгосрочную эффективность и актуальность. По данным Gartner, более 30% корпоративных камер видеонаблюдения будут обладать возможностями AI к 2025 году.

Эти преимущества делают камеры видеонаблюдения с ИИ незаменимыми для современной безопасности и бизнес-операций.

Предприятия, использующие AI камеры видеонаблюдения

Многие ведущие компании сейчас используют камеры видеонаблюдения с искусственным интеллектом в своей деятельности. Возможно, вы узнаете некоторые из них. Например, Amazon Go - это мини-маркет площадью 1800 квадратных футов, в котором используются камеры видеонаблюдения с искусственным интеллектом и датчики для слежения за покупателями и проверки того, что они покупают. Благодаря их технологии "Just Walk Out Technology" вы можете совершать покупки, не нуждаясь в кассире. Просто возьмите то, что вам нужно, и с вас автоматически будет списана плата.

Автомобили Tesla, включая их самоуправляемые модели, также используют ИИ для интеллектуальных систем безопасности. У них есть камеры и датчики, которые могут обнаруживать попытки взлома или странные действия вокруг автомобиля. Если он обнаруживает что-то подозрительное, срабатывает сигнализация и отправляются оповещения владельцу.

Аналогично, Google Nest использует камеры видеонаблюдения с искусственным интеллектом в своих системах безопасности для умного дома. Камеры могут различать обычные действия и возможные проблемы безопасности. Они также позволяют осуществлять удаленный мониторинг дома, отправляя периодические оповещения домовладельцам, обеспечивая безопасность и защиту дома.

Компании, разрабатывающие решения для AI камер видеонаблюдения

Инновационные компании со всего мира осознают истинный потенциал камер видеонаблюдения с искусственным интеллектом. Эти стартапы вносят огромный вклад в эту область и демонстрируют, как ИИ можно применять для продвижения инноваций в индустрии видеонаблюдения. 

Вот несколько отличных AI-стартапов в сфере видеонаблюдения:

  • Shield AI - Они сотрудничают с Министерством обороны США, Министерством внутренней безопасности и различными федеральными, государственными и местными агентствами для предоставления передовых систем разведки, рекогносцировки и наблюдения. 
  • Verkada — американская компания, предлагающая IoT-платформу, которая объединяет простые в использовании камеры видеонаблюдения с искусственным интеллектом и интеллектуальное облачное программное обеспечение.
  • Everseen — компания со штаб-квартирой в Ирландии, специализирующаяся на использовании компьютерного зрения для предотвращения краж в кассах самообслуживания.
  • Deep Sentinel — американская компания с финансированием в размере 38 миллионов долларов, производящая ряд домашних камер, работающих на основе глубокого обучения, которые могут оценивать угрозы на территории.
  • Voxel — еще одна американская компания с финансированием в 30 миллионов долларов, которая использует компьютерное зрение и искусственный интеллект, чтобы камеры видеонаблюдения могли автоматически распознавать опасности и действия с высоким риском в режиме реального времени.

Использование потенциала камер видеонаблюдения с ИИ

Мы видим, как AI-камеры видеонаблюдения преобразуют все, от шопинга до обнаружения лесных пожаров. Благодаря таким преимуществам, как улучшенное обнаружение и экономическая эффективность, они становятся незаменимыми инструментами для защиты наших домов, предприятий и окружающей среды.

AI-камеры видеонаблюдения, несомненно, будут играть все более важную роль в обеспечении безопасности по мере развития технологий. Может быть, в следующий раз, когда вы увидите камеру видеонаблюдения, вам будет интересно, оснащена ли она искусственным интеллектом.

Примите участие в формировании завтрашнего дня ИИ!

В Ultralytics мы стремимся поднять AI на новую высоту. Посмотрите наш репозиторий на GitHub, чтобы увидеть наши последние достижения в области искусственного интеллекта. От переосмысления здравоохранения до преобразования сельского хозяйства, мы стремимся продвигать инновации с помощью AI!

Давайте строить будущее
ИИ вместе!

Начните свой путь в будущее машинного обучения

Начать бесплатно
Ссылка скопирована в буфер обмена