So verbessern Partnerschaften Überwachungssysteme

Bis vor kurzem waren die Einstellungen der Überwachungssysteme nicht intelligent und die Anwender mussten im Dunkeln tappen – doch das können enge Partnerschaften entscheidend ändern. Viele Stunden wertvollen Videomaterials wurden gespeichert und es gab kaum eine Möglichkeit, Informationen zu finden. Doch die erweiterten Möglichkeiten der Videoanalysen haben all das geändert.

Die Kombination von Erkenntnissen aus einer Reihe von Geräten mit der Analyse der Daten ermöglicht es den Benutzern, das Geschehen vor Ort detaillierter zu verstehen. Sogar Ereignisse in Echtzeit und Alarme wurden genau dargestellt. Auch für Unternehmen ergeben sich neue Möglichkeiten zur Überwachung überfüllter Räume und der Nutzung von Bereichen, wodurch neue Wege zur Effizienzsteigerung, Kosteneinsparung und sogar zur Umsatzsteigerung geschaffen werden. 

„Saimos“ ist eine solche Videoanalyseplattform mit einer breiten Palette von Funktionen. Die „Saimos Suite“ kann Objekte erkennen, einen Perimeter überwachen, Gesichter und Fahrzeugkennzeichen erkennen, Videomaterial analysieren und vieles mehr. Ermöglicht wird dies durch Partnerschaften, die Lösungsanbieter wie „Saimos“ mit der Intel Distribution vom „Open Vino Toolkit“ (Open Vino – Offene visuelle Inferenz und neuronale Netzwerkoptimierung) und Videoverwaltungssystemen (VMS) wie Milestone eingegangen sind.

In Kombination beschleunigt „Saimos“ die Leistung von Computer-Vision-Modellen und verkürzt die Forschungs- und Entwicklungszeit (F&E) für neue Vision-Lösungen, während die Intel-Distribution vom „Open Vino Toolkit“ die Entwicklung von Deep-Learning-Anwendungen vorantreibt. Ohne Partnerschaften wie diese würden Innovationen, die in F&E entwickelt werden, viel länger brauchen, um auf den Markt zu kommen und in Unternehmen eingesetzt zu werden.

Je zugänglicher die Videoanalysen für Unternehmens- und Sicherheitsverantwortliche werden, desto mehr Anwendungen werden von zukunftsorientierten Unternehmen erforscht. Beispielsweise werden Führungskräfte im Einzelhandel Video einsetzen, um das Verhalten der Kunden in den Geschäftsräumen besser zu verstehen und ihre Geschäftsräume anzupassen, um das Kundenerlebnis zu verbessern und Upselling zu steigern.

Ebenso können Analysen zur Personenzählung und Heatmaps dabei helfen, Menschenmengen in einem Stadion zu kontrollieren, und Verkehrskameras können Kfz-Kennzeichen bei Rotlichtverstößen identifizieren. Die über alle Kameras und Sensoren gesammelten Daten können erfasst und analysiert werden, um längerfristige Trends zu erkennen. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse können in alle Bereiche einfließen, von Ihrer zukünftigen Sicherheits- oder Geschäftsstrategie bis hin zu Personal- und Wartungsplänen.

Zur weiteren Verbesserung der Teameffizienz können vordefinierte Bereiche, die zu überwachen sind, festgelegt werden, wobei ein Alarm ausgelöst wird, sobald ein sich bewegendes Objekt in einem geschützten Bereich erkannt wird. Betreffende Objekte können automatisch von Kameras verfolgt werden, um eine Bedrohung visuell zu bestätigen und Informationen an ein Sicherheitsteam weiterzuleiten.

Das Ergebnis? Eine Vielzahl von Anwendungen, die unsere Städte, Arbeitsplätze, Geschäftsräume, sozialen Einrichtungen und Wohnungen viel intelligenter und sicherer machen werden. So werden beispielsweise im Fall der „Saimos Suite“ die Videoanalysen auf die Lidar-Technologie (Lichterkennung und Entfernungsmessung) angewandt, um einen Bereich rund um die Uhr und bei den meisten Wetter- und Lichtverhältnissen zu überwachen.

Unternehmen können jetzt riesige Mengen an Videodaten analysieren und damit die Reaktionsfähigkeit in Echtzeit, die situative Wahrnehmung, den täglichen Betrieb und die langfristige Planung verbessern. Für menschliche Anwender ist es jedoch eine Herausforderung, diese Informationen manuell zu durchsuchen.

Zum Glück gibt es inzwischen eine Reihe von KI-Lösungen, die Videomaterial und Sensordaten kontinuierlich scannen und so die Anwender anschließend auf alles aufmerksam machen, was sie überprüfen müssen. So können sie sich auf andere Aufgaben konzentrieren und haben die Gewissheit, dass ihnen keine Ereignisse oder verdächtige Objekte entgehen. Noch besser ist, dass diese Lösungen dank der Partnerschaften in der Branche immer effizienter auf Maschinen laufen. Die „Saimos“ Videoanalysen nutzen beispielsweise einen CPU-Ansatz und die Intel-Distribution vom „Open Vino“-Toolkit, um ihre Leistung auf Computern zu optimieren.

Die Grundlage für das harmonische Zusammenspiel all dieser Systeme ist natürlich eine Open Platform. Offene Umgebungen ermöglichen es Unternehmen, eine videobasierte Lösung genau auf ihre Bedürfnisse zuzuschneiden – einschließlich IoT-Geräte, Zutrittskontrolle oder Perimeterschutz.

Darüber hinaus bietet die Flexibilität eines offenen Systems wie Milestone eine größere Zukunftssicherheit, und die Unternehmen sind nicht auf eine vordefinierte Liste von Anbietern beschränkt. Wenn sich die Anforderungen und Bedrohungen weiterentwickeln und neue Technologien auftauchen, können Sicherheitsverantwortliche neue Funktionen zu ihren Systemen hinzufügen.

Jos Beernink, VP der EMEA-Region bei Milestone, erklärt: „Die heutigen Videoanalyselösungen bieten ein grenzenloses Potenzial für Sicherheitsteams, Stadtverwaltungen, kritische Infrastrukturen und vieles mehr. Partnerschaften sind dabei von zentraler Bedeutung, da die Anbieter zusammenarbeiten, um Sicherheitssysteme zu entwickeln, welche die Stärken von Video, IoT, Lidar und anderen neuen Technologien nutzen. Offene Plattformen ermöglichen mehr Flexibilität bei Partnerschaften und Kooperationen, da kein Unternehmen an eine begrenzte Anzahl von Anbietern gebunden ist. Sie führt zu spannenden und zukunftsweisenden Partnerschaften, welche die Sicherheit und die Geschäftsergebnisse an allen möglichen Standorten und in allen Branchen verbessern.“

Die Partnerschaften zwischen Intel, Milestone und „Saimos“ leiten eine neue Ära der Sicherheit ein – eine Ära, in der Anwender besser informiert sind und schneller reagieren können, in der Videoanalysen sicherstellen, dass nichts übersehen wird und dank Deep Learning die Anzahl der Fehlalarme reduziert wird.