Aan het einde van het jaar worden de dagen korter en de nachten langer. Dit is een periode waarin het aantal inbraken fors toeneemt. Om gebouwen en terreinen te beveiligen, maken veel organisaties gebruik van camera’s. Het bekijken van de beelden gebeurt vaak handmatig, wat arbeidsintensief en soms uitdagend is, vooral onder lastige omstandigheden. Video AI Analytics kan helpen om dit probleem op te lossen. Hoe? Dat lees je in dit artikel.
Het handmatig bekijken van videobeelden is een intensieve klus. Centralisten monitoren meestal meerdere camerabeelden tegelijkertijd, waarbij ze constant moeten schakelen tussen verschillende schermen. Dit verhoogt het risico dat een ongewenste situatie over het hoofd wordt gezien. Dat is natuurlijk niet de bedoeling, maar wel menselijk. Zo schreven we eerder in dit artikel dat een mens met twee ogen een gezichtsveld heeft van 180 graden, waarvan slechts 2 tot 3 graden écht scherp is. De conclusie? Het is voor een centralist vrijwel onmogelijk om alles te zien wat er op beeld gebeurt.
In hetzelfde artikel beschreven we ook hoe AI, en specifiek Video AI Analytics, centralisten kan ondersteunen. Video AI Analytics voegt intelligentie toe aan bestaande camerasystemen. Slimme algoritmen analyseren videobeelden real-time en herkennen personen, objecten, voertuigen, dieren en patronen. Bij een ongewenste situatie, zoals een inbraak, stuurt het systeem automatisch een melding naar bijvoorbeeld de meldkamer. Hierdoor kan er snel en adequaat worden gereageerd.
Hoewel er veel technologie beschikbaar is voor inbraakpreventie, heeft Video AI Analytics duidelijke voordelen ten opzichte van traditionele methoden. Conventionele technologieën, zoals sensoren, bewegingsdetectie of inbraakalarmen, werken op zich prima, maar genereren vaak ongewenste of valse meldingen door externe factoren. Denk aan een vallend blad of een voorbijlopende kat. Deze meldingen moeten worden geverifieerd, wat vaak inhoudt dat beveiliging op locatie moet controleren.
Camerasystemen lossen dit probleem deels op, doordat ze het mogelijk maken om op afstand mee te kijken. Echter, het handmatig uitkijken van beelden door centralisten brengt ook kosten met zich mee, vooral als er veel onnodige meldingen zijn.
Dit is het punt waar Video AI Analytics van grote meerwaarde kan zijn. Deze technologie is gebaseerd op Deep Learning en Machine Learning. Dat klinkt wat complex, maar betekent dat het getraind is om objecten, zoals personen, te herkennen en niet te verwarren met bijvoorbeeld een dier. Wil je weten hoe dit precies zit, lees dan dit artikel waarin we dieper ingaan op de technologie achter Video AI Analytics. Simpel gezegd is de nauwkeurigheid van detectie ontzettend hoog, tot wel 99%. Dit betekent dat het alleen meldingen uitstuurt die er echt toe doen. Bij een melding kan een centralist vervolgens ook live meekijken voor verificatie.
Maar hoe goed werkt dit onder moeilijke omstandigheden, zoals weinig licht, regen, sneeuw of mist? Deze factoren kunnen invloed hebben op de nauwkeurigheid van detecties, omdat een inbraak zichtbaar moet zijn in het gezichtsveld van de camera. Toch blijft Video AI Analytics effectief dankzij de training met Deep Learning en Machine Learning. Het systeem is in staat personen te onderscheiden van bijvoorbeeld een voorbij waaiende vuilniszak, een wapperende tak of een kat die ’s nachts door het beeld sluipt. Hierdoor worden veel onterechte detecties automatisch gefilterd.
Daarnaast worden de AI-modellen voortdurend getraind op situaties uit de praktijk waarin de omstandigheden niet optimaal zijn. Dit zorgt ervoor dat de nauwkeurigheid hoog blijft, zelfs bij slechte weersomstandigheden of donkere nachten.
Bekijk de onderstaande voorbeelden om te zien hoe krachtig deze technologie in actie is. Zou jij de inbraakpogingen kunnen opmerken als je meerdere beeldschermen tegelijk in de gaten moet houden?
Zoals blijkt, biedt Video AI Analytics een waardevolle upgrade voor je bestaande camerasystemen. Het voegt intelligentie toe zonder dat je hoeft te investeren in nieuwe hardware. Dit resulteert in een hogere nauwkeurigheid bij het detecteren van verdachte situaties. Bovendien bespaar je kosten, omdat de meldkamer minder onnodige meldingen hoeft te verifiëren. Op deze manier haal je het maximale uit je bestaande cameranetwerk en zorg je ervoor dat jouw eigendom veilig blijft, zelfs tijdens de donkere wintermaanden.
Wil je meer weten over wat Video AI Analytics voor jouw situatie kan betekenen? Neem gerust contact met ons op. Onze specialisten helpen je graag verder.
