This post is also available in: enEnglish (אנגלית)

אנחנו חיים בעולם מרושת במצלמות – בלונדון כבר פרוסות כיום 50 מצלמות על כל  1,000 איש. הדור החדש של טכנולוגיות וידאו אנליטיקס מספק מענה אוטומטי חכם לצורך בניתוח כמויות הנתונים העצומות, הפקת התראות ואף חיזוי ארועים לפני שהם מתרחשים. 

כך עולה מהכנס והתערוכה וידאו אנליטיקס שארגנה iHLS ב-19.12, ארוע שהפגיש את ענקיות הטכנולוגיה כגון IBM ו-Amazon Web Services, עם גורמי טכנולוגיה מצה"ל והמשטרה, יזמים ומומחים מהאקדמיה.

מצלמות הווידאו הן יצרניות הדאטה הגדולות ביותר. לאור העובדה שעד שנת 2030 יחיו יותר מ-60% מאוכלוסיית העולם בתוך הערים, עומס עצום צפוי על כל מערכות הווידאו הקריטיות במרחבים אלה, כך ציין מנחה הכנס, אל"מ (מיל.) אריק דוידי, iHLS, שהדגיש כי ישראל מובילה עולמית בתחום זה בהיבטים של ביטחון ו-HLS. 

רס"ן אור דהן, רמ"ד הדמאה, החטיבה הטכנולוגית ליבשה (חט"ל), צה"ל, תיאר תהליכי ספין-אוף בחטיבה, כאשר לוקחים מוצר שפותח לשוק האזרחי ועושים לו יבוא מהיר לצבא תוך התאמות לצרכי צה"ל. בין הטכנולוגיות האלה – פיתרון חסכוני לראיית לילה על בסיס גלאי סיליקון פשוטים, המותקן על ראש הלוחם, התאמת רחפנים לצרכים מבצעיים, ועוד.

גם משטרת ישראל מחפשת באופן אקטיבי שותפויות עם התעשיות, ורפ"ק גל לוי, קצין פרויקטים, מפא"ט (מחלקת פיתוח אמצעים טכנולוגיים), דיבר על הצרכים היחודיים של המשטרה בפתרונות וידאו אנליטיקס בעלי ערך מבצעי.

את חברת IBM ייצגו שניים, אלכס דרוקרמן, אדריכל פתרונות, ובר שמרלינג, מומחה תחום בינה מלאכותית, קבוצת החומרה, שהציגו את הדור הבא של הווידאו אנליטיקס. הדור הרביעי, המבוסס דיפ לרנינג, לא רק מנתח ארועים בהתרחשותם אלא אף יודע לתת התראה מראש. הניתוח הוא לא רק ברמת הפריים אלא ניתוח רציף על מגוון פריימים. 

רועי פַן, מהנדס יישומים, Systematics, הציג את השימוש בדיפ לרנינג בשפת הפיתוח MATLAB לצורך פיתוח מערכות בינה מלאכותית. לדבריו, כיום זמינים לרשותנו מאגרי מידע מתויגים של מיליוני תמונות. יכולת זו, לצד עוצמת מחשוב ומודלים של דיפ לרנינג מאפשרים הישגים מרחיקי לכת בווידאו אנליטיקס.

קובי גרודקה, מנהל פרוייקטים מודיעין, מפעל מודיעין תקשוב ול"א, אלתא – מרום, דיבר על המעבר מווידאו אנליטיקס למודיעין חכם, וסקר פתרונות שמעבירים את האנליטיקה באופן אוטומטי עד משתמש הקצה – הקמ"ן, מנהל הזירה וכו'.

פרופ' יוסי קלר, הפקולטה להנדסה, ראש המעבדה ללמידה עמוקה, אוניברסיטת בר אילן, הרצה על התאמה וריגיסטרציה של תמונות מסנסורים שונים. הטכנולוגיה שהתפתחה משימושי ביטחון מקבלת כיום תנופה בתעשיית האוטוטק.

את הזווית של אבטחת הסייבר הציג יובל סיני, ראש תחום מתודולוגיה במערך הסייבר הלאומי, שדיבר על צמצום סיכוני סייבר ממצלמות אבטחה, וציין כי חלק מהארגונים אינם מודעים כלל לסיכונים אלה וכי המערך מציע מתודות להגנה, במסמך שעומד לרשות כולם באתר המערך.

הרצאתו של פרופ' גיא גלבוע, מעבדת VISL, הפקולטה להנדסת חשמל, הטכניון, התמקדה במתמטיקה שחבויה בעיבוד תמונה ותלת מימד.

אריאל פרישוף, סמנכ"ל מכירות אירופה ואסיה, Agent Vi, דיבר על מערכת מבוססת-ענן לאיתור ארועים אוטומטי ממצלמות מעקב – innoVi, בעלת אבטחת סייבר בילט-אין ובנויה מארכיטקטורה עכשווית.

מערכת זיהוי פנים שלומדת מעצמה ללא תיוג ידני של מערכי תמונות הוצגה על ידי ערן רוזן, מנהל שותפויות, Cortica. הטכנולוגיה שלהם משמשת ליישומי רכב אוטונומי, סריקת כבודה וזיהוי איומים, אבטחה פיזית של קהל ועוד.

ליאוניד רבינוביץ', ארכיטקט ענן בכיר, תיאר את הטכנולוגיה של COMM-IT, המחברת יחד את שירותי היסוד מהעננים הציבוריים, כולל יכולות זיהוי אובייקטים ואנשים ומפיקה ערך מוסף מהם. הפיתרון מבוסס על שירות הענן של אמזון.

אין ספק שהיכולות המגוונות של הבינה המלאכותית מילאו תפקיד מרכזי בכל הפתרונות של וידאו אנליטיקס שהוצגו בארוע המרתק.