8 преимуществ компьютерного зрения в сфере безопасности
12 января 2023 г.Кибербезопасность чаще всего приходит на ум, когда люди думают об искусственном интеллекте в сфере безопасности. Такие вещи, как автоматическое сканирование уязвимостей и обнаружение мошенничества, произвели революцию в отрасли, но киберпространство — это только начало потенциала ИИ для обеспечения безопасности.
Он также имеет множество приложений для физической безопасности.
Одним из наиболее полезных типов ИИ для индустрии физической безопасности является компьютерное зрение. Алгоритмы машинного обучения, анализирующие видеоматериалы в реальном времени, начинают широко использоваться в отрасли, и это дало впечатляющие результаты.
Вот восемь наиболее значительных преимуществ компьютерного зрения в сфере безопасности.
1. Биометрическая аутентификация
Наиболее известным примером компьютерного зрения для обеспечения безопасности является биометрическая аутентификация. Используется примерно 96 миллионов телефонов в 2019 году использовалась технология распознавания лиц, и эксперты ожидают, что к 2024 году их число превысит 800 млн.
Это впечатляющий скачок, но эта технология может выйти далеко за рамки простой разблокировки смартфона.
Многие зоны с ограниченным доступом сегодня используют ключи, коды или карточки-ключи для входа авторизованных пользователей, но эти решения подвержены краже. Биометрия лица предлагает более безопасную альтернативу, поскольку преступники не могут украсть чье-то лицо.
Поскольку машинное обучение работает очень быстро, биометрические замки работают быстрее, чем использование ключа или ввод кода. Правительственные учреждения или серверные комнаты могут использовать эти системы, чтобы обеспечить вход только уполномоченным лицам без ущерба для эффективности.
2. Поиск людей, представляющих интерес
Сегодня многие службы безопасности используют компьютерное зрение для обнаружения людей, представляющих интерес, с помощью камер видеонаблюдения. Сотрудники правоохранительных органов с фотографией разыскиваемого преступника могут использовать ИИ для сканирования толпы и нахождения их быстрее и точнее, чем ручной поиск.
Затем офицеры могут задержать их, прежде чем они подвергнут кого-либо опасности.
Использование распознавания лиц для поиска преступников вызывает споры, поскольку вызывает вопросы о конфиденциальности и надлежащей правовой процедуре. Однако это не единственный способ, которым силы безопасности могут использовать компьютерное зрение для поиска людей, представляющих интерес.
Полиция Нью-Дели использовала его, чтобы найти почти 3000 пропавших без вести детей в всего четыре дня.
3. Улучшенное обнаружение оружия
Распознавание лиц может быть наиболее широко известным применением компьютерного зрения в сфере безопасности, но далеко не единственным. Средства машинного зрения также могут обнаруживать оружие и другие опасные объекты.
Алгоритмы глубокого обучения могут использовать кадры из реальной жизни, а также изображения и сцены из фильмов для распознавания оружия. Затем они могут сканировать информацию с камер видеонаблюдения в режиме реального времени, чтобы предупредить службы безопасности, когда кто-то в толпе может иметь опасный предмет.
Поскольку искусственный интеллект работает быстрее и точнее, чем люди, он предлагает более эффективный и надежный способ охраны территорий, чем обыски или другие ручные проверки.
Более 20 штатов разрешают скрытое ношение без разрешения, но осужденные преступники обычно не может носить огнестрельное оружие на законных основаниях. Алгоритмы обнаружения оружия могут решать эту проблему, сопоставляя свои результаты с распознаванием лиц, чтобы определить, является ли кто-то, скрывающий оружие, осужденным преступником.
Это простой и надежный способ отделить законных владельцев оружия от преступной деятельности.
4. Быстрее реагировать на подозрительные ситуации
Одним из самых больших преимуществ компьютерного зрения для обеспечения безопасности в любом контексте является его скорость. Многие службы безопасности не имеют достаточного количества сотрудников для круглосуточного наблюдения за видеозаписями с камер видеонаблюдения, и даже если бы они были, люди все равно могли что-то пропустить.
ИИ может быстрее и точнее обнаруживать подозрительные ситуации, что позволяет быстрее и эффективнее реагировать.
В 2021 году службы экстренного реагирования использовали машинное зрение реагировать на обрушение здания, что позволяет им как можно быстрее оказать жизненно важную помощь. Подобные приложения могут предупреждать службу безопасности аэропорта о подозрительных сумках, помогая им реагировать на возможные попытки террористических атак до того, как они причинят какой-либо ущерб.
Кроме того, камеры в людных местах могут обнаруживать драку и посылать полицию, чтобы помочь ограбить жертв до того, как преступники скроются.
5. Помогаем понять поведение толпы
Компьютерное зрение особенно полезно на многолюдных мероприятиях, таких как концерты или крупные спортивные мероприятия. Эти алгоритмы могут анализировать кадры из прошлых сценариев, чтобы узнать, как люди склонны реагировать в различных обстоятельствах.
Затем они могут показать, какие изменения могут уменьшить путаницу и повысить безопасность в будущем.
Модель ИИ может показать, что толпы на стадионе часто толпятся у единственного выхода, препятствуя безопасной и упорядоченной эвакуации. Затем команды могут решить эту проблему, сделав знаки других маршрутов более заметными или расширив пути к дополнительным дверям.
Эти постоянные изменения могут сделать экстренные меры более безопасными с течением времени.
6. Виртуальное ограждение
Еще одним преимуществом компьютерного зрения в сфере безопасности является возможность установки виртуальных ограждений. Эта технология использует машинное зрение, чтобы обнаруживать, когда люди или объекты пересекают определенную область, даже без физического барьера.
Таким образом, группы безопасности могут поймать злоумышленников в зонах ограниченного доступа без необходимости в персонале и без возможности человеческой ошибки, которые возникают при ручном мониторинге.
Более простые технологии, такие как лазерные растяжки, могут обнаруживать движение, но не могут различать разные объекты. Современные алгоритмы машинного зрения могут отличать людей от диких животных и даже распознавать нескольких злоумышленников модели поведения.
Этот нюанс позволяет более эффективно реагировать на различные ситуации и сводит к минимуму ложные срабатывания.
7. Идентификация автомобиля
Системы машинного зрения также могут помочь службам безопасности идентифицировать транспортные средства. Эти алгоритмы могут сканировать записи с камер видеонаблюдения и видеорегистраторов на предмет номерных знаков и других идентификаторов, чтобы помочь правоохранительным органам или страховым компаниям.
Автокатастрофы происходят каждые 43 секунды, что затрудняет привлечение людей к ответственности за травмы или материальный ущерб. Машинное зрение может анализировать кадры, чтобы идентифицировать автомобиль преступника, если эти аварии происходят в поле зрения камеры видеонаблюдения.
Затем другие системы компьютерного зрения по всему городу могут искать машину, о которой идет речь, помогая поймать виновного.
Точно так же полицейские управления могут использовать компьютерное зрение для сканирования видеозаписи дорожного движения в поисках угнанных автомобилей. Затем они могут отслеживать эти автомобили гораздо быстрее и точнее, сводя к минимуму возможность человеческой ошибки.
8. Оптимизация просмотра видеозаписи с камер наблюдения
Системы компьютерного зрения с видеозаписями с камер видеонаблюдения упрощают процесс рассмотрения инцидентов. Команды часто просматривают эти видеопотоки после взлома, дорожно-транспортного происшествия или других происшествий, чтобы узнать больше о том, что произошло.
Однако делать это вручную может означать просеивание нескольких часов неотредактированных кадров в поисках мельчайших деталей. ИИ предлагает более быстрое решение.
После просмотра достаточного количества видеопотоков модели машинного обучения узнают, как выглядит нормальная деятельность. Затем они могут точно определить, когда происходит что-то необычное, что позволяет им направлять группы безопасности точно в тот момент, когда произошел инцидент.
Это, в сочетании со способностью компьютерного зрения выделять подозрительных людей и объекты, делает процесс проверки намного более эффективным, что приводит к более быстрым ответам.
Компьютерное зрение может революционизировать безопасность
Искусственный интеллект изменил кибербезопасность и может сделать то же самое для физической безопасности. Некоторые проблемы остаются, но продуманное внедрение компьютерного зрения может сделать мир безопаснее. С помощью этой технологии команды могут реагировать быстрее, точнее и с меньшими препятствиями.
Оригинал