I sistemi di videosorveglianza sono ormai un elemento imprescindibile per la security di aziende ed enti pubblici. Le telecamere, però, hanno un’efficacia limitata se non adeguatamente supportate da funzioni di video analisi basate su intelligenza artificiale, meccanismo indispensabile per la rilevazione e la segnalazione tempestiva di oggetti ed eventi specifici.
Sistemi di video analisi: cosa sono e perché integrarli
I sistemi di video analisi sono basati su potenti algoritmi presenti direttamente a bordo delle telecamere o nel VMS (Video Management System). Queste applicazioni possono individuare uno o più specifici asset sia sul live che sul registrato, generando alert al personale preposto.
I sistemi di video analisi sono in grado di vedere anche ciò che all’occhio umano può sfuggire: essi consentono di intervenire tempestivamente in caso di atti criminosi o, addirittura, di prevenirli in determinate condizioni, riuscendo a cogliere movimenti o intenzioni non sempre notate dagli operatori. Possono essere applicati in molteplici contesti, sia in ambienti esterni che interni per finalità di security, safety o marketing.
Regole dei sistemi di video analisi per la security
Per garantire la sicurezza di un sito è possibile programmare una o più regole con cui i software di video analisi potranno riconoscere azioni o movimenti sospetti. Le regole più diffuse nei sistemi sono:
- oggetto nel campo,
- attraversamento linea,
- presenza prolungata,
- cambio condizione,
- esecuzione percorso,
- manomissione,
- oggetto rimosso,
- oggetto inattivo,
- entrata nel campo,
- uscita dal campo,
- ricerca somiglianza,
- rilevazione folla,
- contatore,
- occupazione.
Intelligenza artificiale nei sistemi di video analisi: Deep Learning vs Machine Learning
I sistemi di video analisi basano il proprio funzionamento su algoritmi di Machine Learning o Deep Learning. Il Machine Learning rappresenta la forma più semplice di apprendimento che consente ai sistemi di imparare a riconoscere le caratteristiche di un’immagine. Per farlo, i sistemi vengono addestrati attraverso grandi quantità di dati annotati. Al contrario, il Deep Learning è una forma avanzata di apprendimento che costruisce legami e correlazioni tra le informazioni, secondo la logica della rete neurale. Tramite il Deep Learning i sistemi possono apprendere una mole di dati maggiore e più variegata, permettendo alle telecamere di individuare automaticamente soggetti anche molto complessi in molteplici situazioni.
A seconda delle finalità e del contesto il system integrator adotterà tecnologie dotate di machine o deep learning, ottimizzando i risultati.
Per realizzare un sistema di videosorveglianza realmente efficace non è sufficiente solamente collegare una serie di tecnologie tra loro: è importante sviluppare una soluzione completa costituita dalle giuste componenti hardware e software customizzate sulla base dell’analisi dei rischi e delle necessità, tenendo conto dello storico e del contesto.
