SECURITY REPORT, SE 09

3 | Μάιος 2024 AI CCTV SECURITY REPORT Αξιοποιώντας τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης, τα εν λόγω συστήματα ανιχνεύουν αυτόματα ύποπτες συμπεριφορές, εντοπίζουν πιθανούς κινδύνους και προσφέρουν αυτό που σή- μερα αποκαλούμε επιχειρηματική ευφυΐα. Με απαράμιλλη ακρί- βεια και αποτελεσματικότητα, τα σύγχρονα συστήματα βιντε- οεπιτήρησης θα τα βρει κανείς σε πολυσύχναστους δρόμους, εμπορικά κέντρα, πολυώροφα γραφεία, ακόμα και στο σπίτι. Μικρές επιχειρήσεις, εκπαιδευτικά ιδρύματα, κρατικοί φορείς και δημόσιοι χώροι, αξιοποιούν τις AI κάμερες και τα έξυπνα καταγραφικά, διασφαλίζοντας την ασφάλεια των εγκαταστάσεων και του προσωπικού τους. Σε τι διαφέρει, όμως, η λειτουργία των εν λόγω συσκευών από αυτές που χρησιμοποιούσαμε πριν από μία δεκαετία; Κατανοώντας την τεχνητή νοημοσύνη  και τα video analytics Η τεχνητή νοημοσύνη και τα VA αποτελούν ακρογωνιαίο λίθο των σύγχρονων κλειστών κυκλωμάτων τηλεόρασης, παρέχοντας δυνατότητες που κάποτε θα φάνταζαν σενάρια επιστημονικής φαντασίας. Στην πραγματικότητα, το λεγόμενο AI αναφέρεται στην ικανότητα μιας μηχανής να αναπαράγει τις γνωστικές λει- τουργίες του ανθρώπινου εγκεφάλου. Η μηχανή, αφού προσο- μοιώνει τις ανθρώπινες διαδικασίες, μαθαίνει από τα δεδομένα που παράγονται και στη συνέχεια, εκτελεί μία σειρά από ενέργειες αυτόνομα. Στο πλαίσιο της βιντεοεπιτήρησης, οι αλγόριθμοι AI μιμούνται τις ανθρώπινες γνωστικές λειτουργίες για την ανάλυση και την ερμηνεία οπτικών δεδομένων που καταγράφονται από τις εκάστοτε κάμερες. Τα video analytics, από την άλλη, περιλαμβάνουν την αυτομα- τοποιημένη ανάλυση περιεχομένου βίντεο για την εξαγωγή ση- μαντικών πληροφοριών, τον εντοπισμό προτύπων και πολλών ακόμα πληροφοριών. Αξιοποιώντας προηγμένους αλγόριθμους βαθιάς εκμάθησης και τεχνικές μηχανικής μάθησης, οι αλγόριθμοι ανάλυσης βίντεο είναι σε θέση να επεξεργάζονται τεράστιες ποσότητες δεδομένων με μεγάλη ταχύτητα και ακρίβεια. Η εξέλιξη των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και των τεχνικών υπολογιστικής όρασης (πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης, το οποίο αναπαράγει αλγοριθμικά την αίσθηση της όρασης, σε ηλεκτρονικό υπολογιστή), έχει παίξει καθοριστικό ρόλο στην προώθηση των δυνατοτήτων της τεχνητής νοημοσύνης και της ανάλυσης βίντεο στην τεχνολογία του CCTV. Οι πρώτες προ- σεγγίσεις στην ανάλυση βίντεο βασίζονταν σε προκαθορισμένους κανόνες, περιορίζοντας την αποτελεσματικότητά τους σε πολύ- πλοκα περιβάλλοντα και δυναμικά σενάρια. Ωστόσο, με την εμφάνιση των τεχνικών βαθιάς μάθησης και των συνελικτικών νευρωνικών δικτύων, το πεδίο της όρασης των υπολογιστών γνώρισε επανάσταση. Αυτά τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης διακρίνουν πολύπλοκα μοτίβα και αντι- κείμενα σε εικόνες και βίντεο. Ως αποτέλεσμα, οι κάμερες και τα DVR που ενσωματώνουν τις εν λόγω τεχνικές είναι σε θέση να εκτελούν εργασίες, όπως η ανίχνευση αντικειμένων, η αναγνώριση προσώπου και η αναγνώριση δραστηριότητας με πρωτοφανή ακρίβεια και αποτελεσματικότητα. Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στις κάμερες και τα καταγραφικά να προσαρμόζονται σε μεταβαλλόμενα περιβάλ- λοντα και σενάρια, μαθαίνοντας συνεχώς από νέα δεδομένα. Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης βελτιώνουν την απόδοσή τους με την πάροδο του χρόνου, ενισχύοντας την ακρίβεια και την αξιοπιστία τους.