Системы видеонаблюдения были эффективным средством сдерживания преступности благодаря своей способности фиксировать и представлять доказательства произошедших событий.
Такие системы могут иметь неоценимое значение для защиты людей и имущества. Криминалистическая работа была и остается основным вариантом использования инфраструктуры видеонаблюдения.
Этот типичный пост-событийный ответ является реакцией на инцидент, которого мы предпочли бы избежать с самого начала. Процесс просмотра видеозаписей и поиска действенных доказательств может занять много времени и ресурсов.
Если личности преступников не установлены, правоохранительные органы не могут добиться обвинительного приговора, и мы возвращаемся к исходной точке.
Достижения в аналитике на основе искусственного интеллекта, переход от простого движения пикселей к распознаванию объектов для людей и транспортных средств, снятых на видео, значительно повысили нашу эффективность и способность находить интересующие людей или транспортные средства.
Использование ИИ для определения таких атрибутов, как цвет, марка, модель или предметы, которые вы носите или носите, еще больше сокращает время поиска. Все это по-прежнему является реакцией на произошедшее событие.
В то время как успехи в криминалистическом поиске были значительными, злоумышленники продолжали оттачивать свои навыки, чтобы избежать обнаружения. Они научились закрывать лица или носить низкие бейсбольные кепки, чтобы скрыть свою личность. Организованные розничные преступные группировки особенно искусны в сокрытии своей личности. Они стараются заранее обследовать заведение, тщательно отмечая расположение и высоту камер видеонаблюдения.
Учитывая это, как организации могут лучше защитить себя?
Принятие активной позиции
В идеальном сценарии мы хотели бы предотвратить серьезные инциденты до того, как они произойдут. В конце концов, пресечение преступления до его совершения требует значительно меньше времени и ресурсов, чем сбор воедино событий постфактум. Камеры сами по себе являются хорошим сдерживающим фактором, но преступники не понимают, что камеры на основе ИИ делают больше, чем захватывают изображения. Они также могут искать закономерности. При анализе событий часто обнаруживаются явные признаки того, что что-то плохое должно было произойти или происходило в реальном времени. Люди могли слоняться возле входов или возле двери склада.
Есть масса случаев, когда люди или транспортные средства явно находились там, где их быть не должно. Используя аналитику с помощью ИИ, можно искать закономерности, такие как праздношатание, и обнаруживать, когда люди и транспортные средства находятся там, где их быть не должно.
После обнаружения следующим шагом будет отправка предупреждений сотрудникам службы безопасности, которые четко показывают, где происходит подозрительное поведение, чтобы они могли потенциально вмешаться. Такая активная позиция возможна благодаря тому, что операторы получают больше информации по мере того, как события разворачиваются в режиме реального времени. Это требует правильных технологий, но также требует поддержки со стороны руководства и сотрудников.
Правильная технология
Наличие способных камер на основе ИИ, которые могут не только обнаруживать объекты, но и фиксировать полезные атрибуты (цвет, пол, возраст, очки и головной убор) этих объектов, является ключом к получению действенной информации. Если по пятницам вечером в сообществе совершаются преступления, связанные с разгромом и захватом красного фургона, то было бы очень полезно знать, когда красный фургон подъезжает в эти часы. Может быть, это ничего, но дополнительные глаза, которые может предоставить камера на основе искусственного интеллекта, могут иметь большое значение для групп безопасности, которые растянуты.
Конечно, преимущества камер с искусственным интеллектом бесполезны без VMS, которая может интерпретировать и в полной мере использовать огромные объемы метаданных, поступающих от этих камер. Например, подключаемый модуль i-PRO Active Guard предоставляет расширенный пользовательский интерфейс, который интегрирует эти данные непосредственно в Genetec, Milestone и собственную VMS Video Insight компании i-PRO. Камеры i-PRO AI способны обрабатывать 47 различных атрибутов объектов, которые они обнаруживают, но без системы VMS, способной устанавливать правила и сигналы тревоги на основе этих расширенных параметров, решение будет неполным.
Чем больше доступных параметров, тем более полными могут быть правила для уведомления групп безопасности о необычных действиях. Лучшие системы могут отображать местоположение на карте красным цветом, когда событие отмечено, что делает время отклика почти мгновенным. Например, в нерабочее время доставки к погрузочной платформе не должно подъезжать транспортное средство.
Если они есть, это может заслуживать предупреждения. Возможно, в серверной комнате не должно быть никого после 9 часов вечера. Службы безопасности теперь могут знать, есть ли там человек по сравнению с изменением освещения. В этом прелесть камер на основе ИИ и хорошей VMS — может быть, голубь пройдёт по погрузочной площадке, вас не уведомят, или если тень от облака пройдёт мимо окна серверной. Ложные тревоги остались в прошлом.
Получение поддержки от команды
Переход к активной позиции требует согласия и организации от руководства до всех сотрудников. По мере того, как вы переходите на более активную позицию в области безопасности, важно обучать и расширять возможности своего персонала в соответствии с утвержденными шагами и передовыми практиками для смягчения потенциальных угроз до того, как ситуация обострится. Это может быть так же просто, как четко ощутить присутствие команды с мобильными телефонами, готовыми задокументировать момент.
Это может включать в себя автоматические голосовые сообщения, вызывающие тревогу, отправку полиции и все находится под наблюдением. Выбор в конечном итоге зависит от уникальных обстоятельств вашего бизнеса. Хорошей новостью является то, что с технологией на основе ИИ у охранных организаций есть больше инструментов, чем когда-либо, для снижения преступности, а также сокращения запасов.