מערכת אבטחת וידאו מבוססת בינה מלאכותית מבטיחה התראות מדויקות

This post is also available in: English (אנגלית)

מערכת אבטחת וידאו חדשה המבוססת על בינה מלאכותית משתמשת ברשתות נוירוניות מהירות כדי לספק לארגונים התראות מדויקות לגבי סיכוני אבטחה בזמן אמת, למנוע פשיעה ולהרתיע פולשים בלתי מורשים  מפגיעה בנכסים בעלי ערך.

ה-UmboL Light מתוצרת Umbo Computer Vision הוא מצלמה חכמה שפועלת ללא תיעוד פיזי במקום. המכשיר מחובר דרך חיבורי רשת והענן. ניתן לחבר ברשת מצלמות מרובות  ולנהל אותן ממגוון מקומות באמצעות התחברות רשת אחת, שמשמשת יותר מ-1.5 מיליון לקוחות. ניתן להגיע למערכת מהדסקטופ או מטלפון נייד.

המערכות מוצבות בבתי ספר, מתקני ממשלה ואתרים מסחריים להגנה על תשתיות חיוניות ושמירת ביטחון הציבור.

המכשיר מיועד לשדר נתונים למערכת בינה מלאכותית של רשת נוירונית מבוססת-ענן במטרה להגן על אנשים ואתרים פיזיים באמצעות למידה אינטראקטיבית. ככל שהמכשיר צופה בסביבה הוא יספק עם הזמן התראות חכמות יותר, לפי biometricupdate.com.

הפיתוח ממנף יכולות למידה חישובית המאפשרות קבלת נתונים מדויקים ושיעור נמוך של התראות שווא, בפרט כשמדובר בזירות מורכבות ותנאי מזג אוויר קשים.

הטכנולוגיה פרוסה באמצעות רשת של 200 אינטגרטורי מערכות ויש לה יותר מ-500 משתמשי קצה פעילים ב-13 וורטיקלים בתחום הביטחון הפיזי. המערכת בנתה את היכולת שלה באמצעות ניתוח של יותר מ-2 מיליארד תמונות אבטחה. לפי מחקר שעשתה החברה, 12 מצלמות או יותר למפעיל מספקות יותר מידי נתונים ויזואליים מכדי שגורם אנושי יוכל לעבד אותם. על בסיס הערכה זו, 400 מיליון מצלמות יזדקקו ל-120 מיליון מפעילים כדי לנטר אותן.האלגוריתם של החברה מאפשר אוטומציה של משימת הניטור וביצועה בענן, עם נגישות אונליין ודרך אינטגרציית API.

בנוסף לאיתור תנועה, המערכת לומדת על התנהגויות שונות מתוך התצפיות שלה כך שהיא מבינה טוב יותר את צרכי המשתמש ככל שמשתמשים בה יותר במיקום מסוים. המערכת משתמשת בבינה מלאכותית כדי לסדר תמונות ברצף ולהשוות את הרלבנטיות שלהן אחת לשניה התוצאה היא פיתרון קצה-לקצה שיכול להתריע למשתמשים לגבי ארועי אבטחה קריטיים או לספק נתונים בזמן אמת כבסיס לפעולת מנע.