Როგორ აძლიერებს ჭკვიანი კამერები სახლისა და ბიზნესის უსაფრთხოებას?

Ხელოვნური ინტელექტის ძალით შესრულებული საფრთხეების აღმოჩენა: პასიური ჩაწერიდან ინტელექტუალურ მონიტორინგამდე

Როგორ იყენებენ ჭკვიანი კამერები კომპიუტერულ ხედვას ხმაურის ფილტრაციის და ნამდვილი საფრთხეების იდენტიფიცირების მიზნით

Დღესდღეობით უსაფრთხოების კამერები უკვე არ არის მხოლოდ ჩანაწერის მოწყობილობები. ისინი გახდნენ ჭკვიანი სისტემები, რომლებიც ნამდვილად ფიქრობენ იმაზე, რასაც ხედავენ. ამ თანამედროვე კამერები ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით ანალიზავენ ცოცხალ სურათს მისი მიღების დროს. ხელოვნური ინტელექტი შეძლებს განასხვავოს ნორმალური მოვლენები — მაგალითად, ქარის გამო ტანჯვის შტოები ან გასვლელი ცხოველები — ნამდვილი უსაფრთხოების საკითხებისგან. მაგალითად, ვინმე, რომელიც გარეთ კარის წინ იდგება ან რამე დატოვებს, შეიძლება გამოიწვიოს გაფრთხილება. ამ კამერების უკან მდებარე ღრმა სწავლების ტექნოლოგია მუდმივად მუშაობს, მაგრამ არ აკლებს დამუშავების ძალას ყველა მცირე მოვლენაზე. ის მხოლოდ მაშინ აკენტებს ყურადღებას, როდესაც რამე ნამდვილად შესამოწმებლად მოგვარდნება. ეს მიდგომა არ აძლევს ადამიანებს შეუძლებელი რაოდენობის შეცდომით გაფრთხილებების გამო გადატვირთვის შესაძლებლობას. ამასთანავე, ის საშუალებას აძლევს პრობლემების სწორად დადგენას კონტექსტის მიხედვით. წარმოიდგინეთ, როგორ შეძლებს კამერა განასხვავოს ვინმე, რომელიც სატვირთო გადასაცემად მიდის, ვინმე-გან, რომელიც საეჭვოდ ფანჯრებს აკვლევს.

Პირის, პაკეტის და სატრანსპორტო საშუალების კლასიფიკაცია: ყოველდღიური შეცდომით გამოძახების შემცირება 98%-მდე

Კარგი ობიექტების ამოცნობარობა დღეს ეფექტური ხელოვნური ინტელექტის მონიტორინგის სისტემების ძირშემადგენელი არის. თანამედროვე უსაფრთხოების კამერები მანქანური სწავლების მოდელებზე დაყრდნობით მუშაობენ, რომლებიც მრავალრიცხოვანი სურათების კოლექციების მიხედვით არის განათლებული იმის გასარკვევად, რას ხედავენ: ადამიანებს, რომლებიც ისრულებენ სიარულს, მანქანებს, რომლებიც მიმდებარე ადგილებში არიან დაპარკებული, შეიძლება სახლის შესასვლელში დატოვებული კოლოფები — და ამ ყველაფერს საკმაოდ შესანიშნავი შედეგებით ასრულებენ, რაც დღესდღეობით უმეტეს შემთხვევაში 95%-ზე მეტი სიზუსტის მაჩვენებელს აჩვენებს. ნამდვილი ღირებულება მაშინ გამოიხატება, როდესაც სისტემა შეძლებს განსაზღვრას რეალური საფრთხეებისა და ყოვედღიური საგნების (მაგალითად, კატების სიარული კორიდორში, გასასვლელი მანქანების გამოწვეული სინათლის მოციმციმება ან სინათლის პირობების გამო წარმოქმნილი ჩრდილები) შორის. მიხედვით პატივცემული საინდუსტრიო ჟურნალში გამოქვეყნებული კვლევის და უსაფრთხოების ინდუსტრიის ასოციაციის მიერ მოხსენიებული მონაცემების, ამ სახის ჭკვიანური ფილტრაციის მიღების შემდეგ საწარმოებმა შეძლეს მცდარი შეტყობინებების რაოდენობის შემცირება ზოგჯერ 98%-ით. ეს ნიშნავს, რომ უფრო ნაკლები დრო იხარჯება არაფრის გამოძიებაზე და უფრო მეტი დრო მიეძღვნება ნამდვილი უსაფრთხოების საკითხებს.

Ეს სიზუსტე საშუალებას აძლევს ადაპტური რეაგირების განხორციელებას: კამერები ავტომატურად მასშტაბირებენ არ იდენტიფიცირებულ პირებზე, ხოლო განსაკუთრებულად განსაზღვრული მიწოდებების გარდა უგულებელყოფენ. როდესაც ისინი ინტეგრირებულია წვდომის კონტროლის სისტემებთან, ისინი ახდენენ გამოვლენილი სახეების შედარებას უფლებამოსილი პერსონალის სიასთან — რაც ნებისმიერი ვიდეოჩანაწერის გარდაქმნას დამტკიცებულ და მოქმედების შესაძლებლობას მომავალში მოსახერხებელ ინტელექტს.

Რემოტული მონიტორინგი და რეალური დროის შეტყობინებები პროაქტიული უსაფრთხოების უზრუნველყოფისთვის

Მუდმივად მოქმედებაში მყოფი მობილური წვდომა დაშიფრული ღრუბლოვანი სტრიმინგით და მყისიერი გამოტანის შეტყობინებებით

Დღევანდელი უსაფრთხოების სისტემები მოძრაობენ იმ მიმართულებით, რომ არ შეზღუდავენ თავიანთ მოქმედებას მხოლოდ იმ შემთხვევაში, როცა რამე უკვე შეიძლება განხორციელდეს ან მოხდეს შეცდომა, არამედ ახდენენ პროაქტიულ მოქმედებას და აჩერებენ პრობლემებს მათი წარმოშობის სტადიაში. ამჟამად უმეტესობა სისტემების საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს ნებისმიერ დროს და ნებისმიერ ადგილას შეამოწმონ ცხადი ტრანსლაციები ან ძველი ჩანაწერები, რაც შესაძლებელია დაშიფრული ღრუბლოვანი სივრცის საშუალებით, რომელიც უსაფრთხოებას უზრუნველყოფს მონაცემების ქსელებში გადაცემის დროს. საჭიროების შემთხვევაში სისტემები მოქმედებას იწყებენ მოძრაობის სენსორების მეშვეობით, რომლებიც ამჩნევენ უცნაურ აქტივობას ან არაჩვეულებრივ მოვლენებს საკუთრების ტერიტორიაზე. ამ მომენტში სისტემა საჭიროების შემთხვევაში მყისიერად აგზავნის გაფრთხილებებს პირდაპირ ტელეფონებზე ან ტაბლეტებზე. ამ სახის გაფრთხილება აძლევს ადამიანებს დროს, რომ თავად შეამოწმონ სიტუაცია — მაგალითად, ვინმე გარეთ დატოვა პაკეტი, ვინმე არ უფლებოს შესვლის სცადებას შეამჩნიოს ან რამე სერიოზული მოვლენის შემთხვევაში დახმარების მოწვევა მოახდინოს მისი გამწვავების წინ.

Ამ შესაძლებლობის საშუალებით, რომელიც აცილებს დაფიქსირებისა და რეაგირების შორის დაყოვნებას, სახლის მესაკუთრეებსა და ბიზნეს ოპერატორებს შეუძლიათ წამებში ჩართონ შეჩერების საშუალებები — მაგალითად, ორმხრივი აუდიო გაფრთხილებები — ან დაკავშირდნენ აღკვეთის სამსახურებს. უწყვეტი დაშორებული ხელმისაწვდომობა ასევე სამართლიანი აუდიტის ისტორიას ქმნის, რაც მხარს უჭერს გამოძიებებს და შესაბამისობის მოთხოვნებს.

Ჭკვიანი კამერების ავტომატიზაცია: შეჩერების, რეაგირების და ავარიული სიტუაციების პროტოკოლების ინტეგრაცია

Შემოწმებული საფრთხის დაფიქსირების შემდეგ სინათლეების, კონტროლის ხელსაწყოების, სიგნალების და ორმხრივი აუდიოს ჩართვა

Ახლა ჭკვიანი კამერები ავტომატური ფიზიკური რეაგირების მართვის კვანძებად მოქმედებენ — დაცვის საშუალებების ჩართვა მხოლოდ მაშინ ხდება, როდესაც ხელოვნური ინტელექტი საფრთხეს ადასტურებს. დადასტურებული არაუფლებოს შესვლის შემთხვევაში სისტემები კოორდინირებულ მოქმედებას იწყებენ:

• Სინათლეები შეჭრის ზონებს განათებენ, რათა შემჭრელები დაიბნეონ და გამოვლინდნენ
• Ჭკვიანი კონტროლის ხელსაწყოები ავტომატურად ჩართებიან დაზარალებული არეების იზოლირების მიზნით
• 110+ დეციბელიანი სიგნალები შემდგომი განვითარების შეჩერებას უწყობს და სახლის მოსახლეებს გაფრთხილებს
• Ორმხრივი აუდიო საშუალებას აძლევს დაშორებული ვერბალური გაფრთხილების ან უშუალო კომუნიკაციის ჩართვას ავარიული სიტუაციების სამსახურებთან

Ეს დამოწმებული საფრთხის ავტომატიზაცია ჩაანაცვლებს ვარაუდებს სიზუსტით შესრულებული შემოქმედებითი ზომებით და გადაკვეთს ადამიანის მიერ შესრულებული ვერიფიკაციის დაყოვნებას. სამართლის ეროვნული ინსტიტუტის მიერ ჩატარებული ურბანული უსაფრთხოების კვლევები აღნიშნავენ, რომ ხელოვნური ინტელექტის მიერ დამოწმებული ავტომატიზაციის გამოყენების შემთხვევაში საშუალო რეაგირების დრო 85%-ით გაუმჯობესდება.

Უწყვეტი ინტეროპერაბელობა Matter და Thread-ის მეშვეობით ერთიანი უსაფრთხოების ეკოსისტემებისთვის

Matter და Thread-ის მსგავსი ღია სტანდარტები სმარტ კამერებს საშუალებას აძლევს მოქმედების ცენტრალური კოორდინატორების როლს შეასრულონ ჰეტეროგენული უსაფრთხოების ეკოსისტემებში. ეს პროტოკოლები მხოლოდ ერთი ბრენდის მოწყობილობებთან თავსებადობაზე შეზღუდული პროპრიეტარული პლატფორმებისგან განსხვავდებიან და მოიცავს:

• Უსაფრთხო, თავად აღდგენადი მეშ ქსელებში სხვადასხვა წარმოებლის მოწყობილობებს შორის კომუნიკაციას
• Ინტერნეტის გათიშვის დროს ლოკალური მოქმედება — ძირითადი ფუნქციონალობის შენარჩუნება ღრუბლის დამოკიდებულების გარეშე
• Კამერების, შეიძლება ალარმების, კონტროლის ხელსაწყოების და სენსორების ერთიანი მართვა ერთი დასაბორდოს ან ხმოვანი ასისტენტის მეშვეობით
• Ინტეგრაციის ხარჯების შემცირება მდე 60%-ით, რაც შეესაბამება კავშირგაბარობის სტანდარტების ალიანსის 2023 წლის ეკოსისტემის ბენჩმარკს

Ეს ინტეროპერაბელობა უზრუნველყოფს კამერების იზოლირებულ მუშაობას. მაგალითად, ტერიტორიის საზღვრის დარღვევის დროს ისინი შეძლებენ ავტომატურად ჩართვას ავარიულ სინათლეს, დახუჭვას მიმდებარე კარებს და შეტყობინებას ადგილზე მყოფ პერსონალს — ყველა ეს ერთდროულად და სინქრონულად, რაც ქმნის რამდენიმე დონიან და ადაპტურ დაცვას, რომელიც მორგებულია როგორც საყოფაცხოვრებო, ასევე კომერციულ გარემოებზე.

Მასშტაბირებადი უსაფრთხოება: რატომ აკმაყოფილებენ ჭკვიანი კამერები სახლებისა და პატარა და საშუალო ბიზნესების (SMB-ების) განსხვავებულ საჭიროებებს

Ჭკვიანური კამერების სისტემები სთავაზობენ მორგებად უსაფრთხოების ამონახსნებს მათი მოდულური დიზაინისა და პროგრამული უზრუნველყოფით მართვადი არქიტექტურის წყალობით, რაც ნიშნავს, რომ განახლების დროს ძირეული ინფრასტრუქტურული ცვლილებები არ არის საჭიროებული. სახლის მომხმარებლებისთვის სამonitorინგო სფეროს გაფართოება არ ყოფილა ასე მარტივი. უმეტესობა თანამედროვე სისტემების საშუალებით ადამიანებს შეუძლიათ დამატებითი კამერების დამატება თავიანთი სმარტფონების მეშვეობით, ახალი სადენების ჩაყენების ან ტექნიკოსების მიღების გარეშე. ბიზნესის ყველა ზომის მონაწილეებიც ამ ტენდენციაში მონაწილეობენ. ღრუბლის საფუძველზე მოწყობილი მართვის საშუალებები საშუალებას აძლევს პატარა და საშუალო ზომის საწარმოებს ერთი ცენტრალური კონტროლის პანელიდან რამდენიმე ადგილის მონიტორინგს. 2023 წლის MarketsandMarkets-ის ბაზრის კვლევა აჩვენებს, რომ ამ მასშტაბირებადი სისტემები საწყისი დაყენების ხარჯებს 30–50 პროცენტით ამცირებენ ძველი სადენე ალტერნატივებთან შედარებით. ამასთანავე, რადგან ისინი უსადენოა, მათი მუდმივი მომსახურების ხარჯები დროთა განმავლობაში გაცილებით დაბალი რჩება.

Ღია სტანდარტების, მაგალითად Matter-ის გამოყენება საშუალებას აძლევს უფრო მოსახერხებლად ინტეგრირებას არსებულ სისტემებში, მათ შორის შეძლების სისტემებში, კარის ჩაკეტვის სისტემებში და იმ პატარა IoT სენსორებში, რომლებიც სახლის გარშემო ტემპერატურასა და მოძრაობას აკონტროლებენ. როდესაც სხვადასხვა მოწყობილობა ერთმანეთთან ურთიერთქმედებს, პრაქტიკაში მივიღებთ უკეთეს ავტომატიზაციის წესებს. მაგალითად, გარე სინათლეები ავტომატურად ჩაირთვება, როდესაც ხელოვნური ინტელექტი ღამით ვინმეს მიახლოებას აღმოაჩენს, მაგრამ ჩვეულებრივ სამუშაო საათებში გამორთული რჩება. უსაფრთხოების კამერები ჩაიწერებენ ვიდეოს, რომელიც ზუსტად ემთხვევა წვდომის ჟურნალში ჩანაწერებს ვინ იყო ადგილზე. როგორც ადამიანების უსაფრთხოების მოთხოვნები დროთა განმავლობაში იცვლება — ისე, როგორც ერთი ადამიანის საცხოვრებლად გამოყენების შემთხვევაში, ასევე ქალაქის სხვადასხვა ადგილზე მრავალი მაღაზიის მართვის შემთხვევაში — ეს ჭკვიანური კამერების ქსელი იზრდება ისე, რომ არ შეიძლება სრულიად ერთი ბრენდის გამოყენება სამუდამოდ. ეს ნიშნავს, რომ სამომავლოდ ბიზნესები ეკონომიზირებენ, რადგან მათი საწყისი ინვესტიციები ტექნოლოგიის განვითარებასთან ერთად აგრევ მუშაობს.