A videovigilância está se propagar-se amplamente na sociedade contemporânea. Desde espaços públicos e o aumento rápido das câmaras de segurança em residências, a implementação deste tipo de tecnologia é evidente. No entanto, a análise manual de vídeos é uma tarefa árdua e ineficaz. Portanto, a automação e análise por meio de algoritmos e inteligência artificial são cada vez mais essenciais para otimizar o processo de videovigilância de aspaços.
A expansão e utilização cada vez mais frequente das tecnologias de videovigilância estão diretamente relacionados à crescente adesão aos equipamentos da Internet das Coisas (IoT) como um dos setores de maior crescimento nesta crescente evolução. Com este crescimento assim como da implementação de tecnologia videovigilância, uma progressão lógica é integrar práticas analíticas para otimizar o uso destas soluções. A utilização de algoritmos permite que os responsáveis de segurança, respondam eficientemente a situações que exigem evidências nas capturas de vídeo antes e/ou depois de um incidente. Ao aplicar algoritmos complementares, há um potencial na deteção de objetos, pessoas ou veículos por meio de cálculos matemáticos.
Os Algoritmos que envolvem o machine learning e a inteligência artificial
Quando se trata dos tipos de algoritmos que melhoram as capacidades da videovigilância, a Machine Learning tem relevância e automatiza significativamente a visão computacional e o processamento de imagens digitais. Graças aos avanços no Streaming de grandes quantidades de dados, na computação na Cloud e nas tecnologias de processamento das imagens, os algoritmos Machine Learning têm agora a capacidade de identificar objetos, pessoas, cores ou situações nas transmissões de vídeo em direto. Dependendo do tipo de Machine Learning automatizada, existem diversos algoritmos e assim como o acesso a dados específicos para processar imagens digitais, detetar pontos de referência na realização do reconhecimento facial, detetar padrões específicos e identificar veículos com base em referências comportamentais inteligentes.
Alguns algoritmos, como o Gaussian Mixture Model (GMM), são eficazes na diferenciação de objetos em movimento, mesmo em condições de baixa iluminação, ao operar em nível do pixel com a análise detalhada dos vídeos recolhidos nos sistema NVR . Ou seja, a segmentação e classificação de objetos em movimento é o passo básico para o sistema de vigilância. O Gaussian Mixture Model é um dos melhores modelos para lidar com movimentos repetitivos num ambiente dinâmico e complexo nos sistemas de videovigilância.
Por outro lado, o modelo do algoritmo YOLO procura emular a função de uma retina humana ao usar a probabilidade de deteção e seguimento de objetos com base num sistema de interpretação das imagens recolhidas e as necessidades do local onde os sistemas de videovigilância estão instalados e de acordo com as necessidades do local.
Algoritmos nos sistemas de videovigilância
Diversos algoritmos podem ser integrados na análise de tráfego digital nos sistemas de videovigilância, seja nos vídeos recolhidos assim como em tempo real. Algoritmos específicos podem ser desenvolvidos para setores especiais, como tráfego nas grandes cidades, organismos públicos, nas grandes superfícies comerciais, assim como para necessidades muito específicas, como reconhecimento facial, deteção de movimentos comportamentais, identificação de cores ou objetos específicos.
A integração técnica dos algoritmos pode ser realizada centralmente, integrados nos servidores NVR ou Cloud ou diretamente nas câmaras de videovigilância. De acordo com as necessidades do local e com algoritmos específicos, é possível realizar uma vasta gama de deteção e processamento de imagens recolhidas.
A incorporação da inteligência artificial tem aperfeiçoado significativamente os sistemas de videovigilância. Esta evolução natural resultou no desenvolvimento de novas plataformas e na evolução dos fabricantes de tecnologia, permitindo análises em tempo real e processar uma grande quantidade de dados para investigações numa fração do tempo comparativamente à pesquisa manual por vários operadores de segurança.
Estes sistemas de videovigilância integrados com algoritmos de Inteligência Artificial, capacita as equipas de segurança nos locais a efetuar um mapeamento e rastreio de várias pessoas e objetos conhecidos, muito para além de um simples reconhecimento de padrões ou características físicas. Além disto, permitem análises baseadas nos comportamentos, acompanhado não apenas com objetos, mas também identifica padrões de movimento e anomalias comportamentais.
À medida que as base de dados dos vídeos recolhidos nos NVR são armazenadas, a inteligência artificial desempenha um papel fundamental na análise dos dados na procura de eventos específicos, anomalias ou outras pistas que podem informar ou prever eventos para empresas. A automação proporcionada pela IA reduz substancialmente a dependência de intervenções humanas na tarefa manual de supervisionar gravações obtidas. As análises de vídeo podem ser integradas nos sistemas de gestão de vídeo (VMS) aumentando assim as soluções instaladas com inteligência artificial (IA).
Uma preocupação pertinente relacionada com a integração de sistemas de videovigilância com algoritmos de Inteligência Artificial e Machine Learning diz respeito à redução de falsos positivos assim como na preocupação com a preservação da privacidade individual e o direito à expectativa razoável de privacidade. A integração e implementação de algoritmos têm o potencial de aperfeiçoar ainda mais a inteligência nestes sistemas, promovendo a segurança e a consciencialização da sociedade atual e em constante evolução tecnológica.
mais avançados, surge a necessidade por uma maior automação, a capacidade de supervisionar transmissões e gerar informações sobre os dados de vídeo de forma eficaz, enquanto otimiza a eficiência e a gestão tanto na transmissão quanto no armazenamento. Nesse contexto, a inteligência artificial (IA) desempenha um papel fundamental face ao contexto atual e exigências do mercado da videovigilância.
Neste enquadramento, a Inteligência Artificial (IA) avançada está no caminho de todo o seu potencial, é necessária uma abordagem mais local que não dependa somente da Cloud e serviços associados. Será importante que as Câmaras e os Sistemas de Gestão NVR/ Video Network Service Manager tenham a capacidade assumir muitas funções importantes de processamento de dados de forma autônoma com uma capacidade substancial de processamento de IA.
Melhor qualidade de imagem significa melhor análise dos dados
À medida que os dados de vídeo captado por câmaras de alta resolução se tornam cada vez mais comuns nos sistemas de videovigilância inteligentes, surge a necessidade de processar grandes volumes de informação com o objetivo de identificar objetos mais complexos e detalhados e executar uma vasta gama de tarefas de acordo com o contexto e necessidades dos locais com o processamento altamente sofisticados na integração da IA.
Como a análise de vídeo com IA pode melhorar segurança nos espaços públicos
O panorama das infraestruturas de rede e acesso à internet nas diversas áreas, sofreu uma profunda transformação nos últimos anos. Desta forma, as soluções de videovigilância inteligente vai tirar partido do poder dos algoritmos de IA para melhorar as capacidades de vigia, deteção de ameaças e rápidas resposta, garantindo assim a segurança das pessoas em bens num enquadramento escolar, nas empresas e serviços e até nas grandes superfícies comerciais.
Deteção de ameaças em tempo real no ensino.
Um dos principais benefícios da utilização da IA na segurança nas escolas é a deteção de ameaças em tempo real. Os algoritmos de IA têm a capacidade de analisar transmissões de vídeo em direto e identificar prontamente possíveis ameaças ou comportamentos suspeitos. Neste contexto, a deteção de pessoas não autorizados nas instalações, atividades inadequadas em áreas previamente definidas ou restritas e também a identificação de objetos perigosos com o auxílio de algoritmos de analise integrados no sistema de gestão da videovigilância.
A IA possui a capacidade de reconhecer padrões de comportamento e ao aprender os padrões normais de tráfego ou o fluxo de pessoas, o sistema pode distinguir entre atividades normais no decorrer das atividades escolares e comportamentos anômalos. Isso resulta em uma redução significativa de falsos alarmes, garantindo uma utilização mais eficiente dos recursos de segurança nas infraestruturas de ensino.
Análise comportamental e segurança nas grandes superfícies comerciais
As empresas de segurança que operam nas grandes superfícies comerciais (Retalho e Centro Comerciais) têm a possibilidade de utilizar tecnologia de videovigilância com recursos IA para incorporar técnicas e práticas avançadas, tais como reconhecimento facial e de objetos, identificar formas e cor de vestuário, distinguir malas e caixas e gestão dos parques de estacionamento, com a análise proativa e sistemas de alarmística automatizada. Este contexto tecnológico vai oferecem colaboração de segurança significativa nos espaços comuns e lojas com a redução de perdas por furto ou danos materiais e colabora diretamente na melhoria da experiência global dos clientes.
Com o sistema IA a analisar as imagens captadas em tempo real, facilmente podem reconhecer e identificar indivíduos, como os funcionários de um hipermercado previamente assinalados ou indivíduos com um historial de comportamento abusivo ou violento que foram identificados e reportadas em situações anteriores.
Uma vez que uma ou mais ameaças são identificadas, o sistema pode enviar alertas instantâneos para a equipa de segurança no local de forma mais efetiva. Facilmente conseguem avaliar a situação concreta e rapidamente tomam medidas preventivas.
IA integrada na videovigilância perto do caminho do “Minority Report”
A integração da inteligência artificial nos sistemas de videovigilância está prestes a revolucionar várias indústrias, incluindo segurança nos espaços privados ou públicos, assim como na automação industrial, gestão e controlo de tráfego rodoviário e muito mais. Esta mudança de paradigma está a conciliar e a revolucionar a análise das infraestruturas e dados. A combinação da IA e do vídeo já está a ter um impacto significativo, e juntos têm o potencial de transformar positivamente a vida cotidiana.
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