Maďarský startup může způsobit revoluci v bezpečnostní ochraně

Výjimečná přesnost detekce člověka dosažená výukou 3 milionů obrázků - György Balogh
Výjimečná přesnost detekce člověka dosažená výukou 3 milionů obrázků – György Balogh

Jedním z největších problémů v bezpečnostním průmyslu je dnes – a to zejména vzdálené monitorování – to, že existuje mnoho falešných poplachů. Většina kamerových systémů na trhu pracuje s relativně jednoduššími mechanismy detekce pohybu, a proto je ruční validace pozorování významnou prací navíc. Doma vyvinutý U-Alarm si klade za cíl dosáhnout pokroku v tomto, což významně snižuje počet falešných poplachů pomocí strojového učení.

Nedávno společnost Ultinous Zrt. Oznámila komerční spuštění své nové verze softwaru.

U-Alarm je mezinárodně uznávaný software pro maďarské vývojové inženýry, který efektivně analyzuje obrazy kamerových systémů. Je tedy schopen rozlišit pohyb lidí od jeho objektů téměř v reálném čase, dokáže spočítat osoby v obraze a rozpoznané objekty a na základě naučené množiny okamžitých upozornění na výsledek analýzy spustí pravidla.

„Bez ohledu na to, zda se díváme na mezinárodní či domácí úroveň, je bezpečnostní technologie velmi konzervativní odvětví.“ Uplatnění nejnovějších výsledků umělé inteligence ve kamerových monitorovacích systémech je v současné době pouze kolem jednoho až dvou procent. Velkolepým trendem v posledních letech však je, že ve zpracování obrazu dochází téměř k exponenciálnímu vývoji. Dnes jsou k dispozici přesné programy, které byly před čtyřmi nebo pěti lety nepředstavitelné. Proto očekávám, že umělá inteligence může přinést průlom v oblasti videoanalýzy již letos, “řekl György Balogh, výkonný ředitel společnosti Ultinous Zrt.

Podstatou strojového učení, které používají, je to, že se algoritmus učí z velkých datových sad.

„Výukou 3 milionů obrázků jsme dosáhli vynikající přesnosti detekce lidí a naše platforma může rychle naučit detekci dalších objektů, jako jsou vozidla, lodě, ale náš systém dokáže dokonce detekovat, zda lidé na stavbách nenosí ochranné přilby.“ . Na základě našich dosavadních ostrých testů detekuje U-Alarm lidský pohyb s vynikající spolehlivostí ze vzdálenosti 300 metrů, a to i v nočních podmínkách, a to v případě stacionárních i pohyblivých kamer, “podrobně popsal György Balogh.

Jejich vývoj také využívá takzvané modely hlubokého učení a umělé neuronové sítě.

„Představujeme si to jako analýzu, která funguje jako lidský mozek, takže informace procházejí mnoha vrstvami ve stále abstraktnější podobě.“ Výpočetní složitost je ilustrována skutečností, že dnes můžeme hovořit o modelech s velmi velkým počtem parametrů – až 500 milionů. Přesnost klasifikace těchto algoritmů hloubkového učení se také neustále zlepšuje, takže stroj již má něco, co funguje lépe než člověk, nebo se blíží úrovni lidského vnímání, “vysvětlil výkonný ředitel.

Aplikace U-Alarm je v současné době testována jejich partnerskými společnostmi v 6 zemích – kromě Maďarska, Švédska, Anglie, Izraele, Itálie a Řecka.

„Například ve Švédsku je barva auta běžným problémem rozptýlit vlaky metra graffiti.“ Z tohoto důvodu musí být určené místo pozorováno v noci v okruhu 400 metrů. Náš software je součástí tříkomponentního systému: nejprve radar indikuje detekovaný pohyb, poté bezpečnostní kamery PTZ přiblíží tuto oblast a nakonec U-Alarm klasifikuje, o jakou událost jde. Efektivitu našeho řešení ukazuje fakt, že se nám podařilo snížit dříve 100 falešných poplachů denně prakticky na nulu, “uvedl odborník skutečný příklad toho, jak díky strojové inteligenci mohou bezpečnostní služby být ještě spolehlivější.

U-Alarm také pomáhá společnostem v oblasti dálkového monitorování kamer při střežení ochrany optimalizovat počet lidí se silnou ochranou člověka, což je také vážný nákladový faktor. S pomocí uživatelsky přívětivé aplikace mohou společnosti poskytovat kvalitnější a efektivnější služby a jejich bezpečnostní profesionálové se mohou soustředit na složitější úkoly.