Edge A.I voor buitendetectie: Wat is het en welke voordelen haalt u eruit?

6. Juni 2021

Inleiding

De Cloud.

Künstliche Intelligenz (A.I.)

Das Internet der Dinge (IoT).

En nu Edge Computing.

Die Welt befindet sich in einem digitalen Aufbruch, und es gibt eine große Gewissheit, dass es eine neue Technologie gibt, die "alles verändern kann". Außerdem wird alles in die Cloud verlagert, unsere Geräte werden über das "Internet der Dinge" miteinander verbunden und können dank künstlicher Intelligenz und Deep Learning selbst lernen. Darüber hinaus steht die nächste Innovation für die Zukunft an: "Das nächste große Ding" ist durch die Technologie und die Welt des Edge-Computing.

Und wie man von Secury360 weiß, sind wir schon seit langem in der Lage, den Rest zu überblicken. Wir wollen, dass diese revolutionäre Edge-Technologie auf der Basis unserer patentierten Buitendetectie-Oplossing-Technologie funktioniert.

Mit dieser Funktion können Sie Ihr (bestes) Kameradetektionssystem so einstellen, dass die Daten in Echtzeit und auf dem Bildschirm ausgewertet werden. Ihr System ist genauer, und die Werte werden auf ein Minimum reduziert. Sie werden nicht weniger genau sein, Ihr System muss auch weniger genau sein. Aber Edge (computing), was ist das eigentlich? Und wieso ist das jetzt so ein Gamechanger?

In diesem Artikel werden wir das Thema aufgreifen:

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Edge Computing: Wat is dat juist?

Wenn wir etwas über Edge Computing (im Gegensatz zu Cloud Computing) wissen wollen, müssen wir auch wissen, wo unsere Gebote zu finden sind und wo die korrekte Verarbeitung und Analyse dieser Gebote liegt.

Im Rahmen des Cloud Computing werden Daten, die auf einem Computer oder einem Gerät gespeichert sind, in die Cloud geladen, wo sie gespeichert und verwertet werden. Man denke nur an Google Drive, Dropbox oder iCloud.

Die Cloud kann daher als ein zentraler Punkt für die Datenverwaltung angesehen werden, an dem alle gekoppelten IoT-Geräte ihre Daten speichern können.

Beim Edge-Computing wird die Verflechtung entweder direkt im Gebäude oder über die Cloud verzögert. Im IoT bedeutet dies, dass die Verarbeitung auf dem "Ding"-Niveau - dem angeschlossenen Gerät- stattfindet.

Als Ihre IoT-Randapparatur AI bevat, spreken we over Edge AI, en worden de algoritmen die uw AI aansturen lokaal verwerkt op een hardwareapparaat, met behulp van de gegevens die uw IoT-sensoren verzamelen. Um dies zu erreichen, benötigt Edge AI eine Netzwerkanbindung, um seine Arbeit zu erledigen (z.B. mit dem Secury360-Modul).

In der Welt der Videobearbeitung ist einer der wichtigsten Vorteile von Edge Computing die Möglichkeit, mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (AI) und Deep Learning in oder an der Kamera selbst bessere Analysen durchzuführen. Dies gilt auch für das Secury360-Modul; die Kopplung des Moduls mit Ihrem Kameradetektionssystem ermöglicht ein sofortiges Upgrade (haben Sie kein System? Kein Problem)!

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Naar de rand: Wie verändert Edge Computing die Art und Weise, wie wir Videobearbeitung betreiben?

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Die Anzahl der Geräte am Rande des Netzwerks, die eine entscheidende Rolle für die Sicherheit und den Fortschritt spielen, nimmt zu. Der Vorteil von Edge Computing besteht darin, dass mehr Kapazität in das Gerät selbst eingebaut wird, so dass der Informationsfluss so dicht ist, dass er die Grenze überschreitet.

Für ein Videobearbeitungsnetzwerk ist es wichtig, dass die Kamera selbst mehr Aktionen ausführen kann. Die Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI), des maschinellen Lernens und des Deep Learning in der Videobearbeitung wird immer wichtiger, denn wir können unsere Kameras sozusagen "freilassen", um das, was sie filmen und in Echtzeit analysieren, viel intuitiver zu gestalten. Ist es sinnvoll, im Blickfeld der Kamera ein Auto, einen Bus oder einen Vrachtwagen zu haben? Handelt es sich um eine Frau oder einen Mann, die/der sich in der Nähe Ihres Hauses aufhält? Handelt es sich um einen Gegenstand auf der Unterlage, oder um einen anderen Gegenstand?

Diese Einsichten können den menschlichen Input, der für die Analyse und Beseitigung von Problemen wichtig ist, verdeutlichen. Dies gilt auch für die Reaktionsfähigkeit - wie z.B. das Erkennen von Lebewesen - und für andere wichtige Faktoren, die den Erfolg unserer Gebäude, Städte und Transportsysteme beeinflussen können.

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Dank Edge können Sie Ihr Erkennungssystem weiter verwenden.

Am Anfang steht die Edge-Analyse von Videokamerabildschirmen, bei der man nicht weiß, was derjenige will. Na verdere analysis door videobeheersystemen op gecentraliseerde servers (bij Secury360 wordt dit ook gedaan door A.I gestuurde software!), er (voorlopig) er nog een mens nodig om te interpreteren wat het precies is, en of het een bedreiging of veiligheidsrisico vormt. Diese Rolle wird von einer lokalen Alarmzentrale wahrgenommen.

Um ein Objekt wie einen Menschen, eine Person, ein Tier oder was auch immer zu erkennen, müssen wir ein Kamerasystem "trainieren", um das Objekt zu erkennen und zu klassifizieren. Dies kann uns helfen, eine bestimmte Anzahl von Objektklassen und Kontexten zu erkennen, und die Genauigkeit des Systems zu verbessern.

Standardanalysen können feststellen, dass ein Alarm ausgelöst wurde. Aber dank einer intelligenten Edge Deep Learning-Anlage können wir im Alltag noch mehr ins Detail gehen: Was für eine Art von Vertrauen ist das? Liegt es an einem Ort, an dem Probleme vernachlässigt werden können, oder liegt es an der Person, und gibt es eine direkte Antwort? Handelt es sich um einen Vrachtwagen mit loser Vracht, der aus dem Weg geräumt werden kann?

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Edge & Buitendetectie: Was sind nun die Ziele von Analysen "am Rande"?

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Die größere Nützlichkeit von Edge A.I. - und die Möglichkeit, zwischen mehreren Objektklassen zu unterscheiden - vermindert die Anzahl der positiven Werte erheblich.

Das bedeutet, dass weniger Zeit und Mittel zur Verfügung stehen , um diese Abfälle zu beseitigen. Niet onbelangrijk aangezien 98% van de meldingen die een meldkamer ontvangt vals zijn, en elke valse melding die hun ontglipt geld kost. Und was noch wichtiger ist: wie viel wertvollere Geldmittel, wie viel mehr Geld die Geldkassette kostet oder wie viel Geld man bei einer echten Unterbrechung nicht zurückerhält.

Mit Edge A.I. können Sie auch Ihr Gebäudedetektionssystem (z.B. Secury360!) nutzen, um proaktiv zu sein. Eindringlinge werden beim Betreten des Geländes erkannt und es wird für eine schnellere und schnellere Reaktion gesorgt (als bei herkömmlichen Systemen mit Edge A.I.).

Ein weiterer wichtiger Aspekt von Edge Analytics ist die Tatsache, dass die Analyse auf Videoaufnahmen von höchster Qualität basiert, die für die Zielgruppe so wichtig sind. In einem traditionellen Modell - wenn die Analyse auf einem Server stattfindet - wird das Video vor dem Übertragen auf den Server vorbereitet, so dass die Analyse auf ein Video mit geringerer Auflösung angewendet werden kann. Bei einem effektiven Einbruch und den damit verbundenen Auswirkungen auf die Politik kann dies den Unterschied zwischen brutal bewiesen - oder gar nicht.

Wenn die Analysen zentralisiert sind - und daher auf einem Server (in der Cloud) platziert werden - und mehr Kameras an den Betrieb angeschlossen sind, werden mehr Daten erfasst, weil mehr Server für die Analysen zur Verfügung stehen. Durch die Durchführung von umfangreichen Analysen am Rande des Netzes werden alle relevanten Informationen über das Netz verzögert, wodurch die Belastung durch Bandbreiten und Betriebszeiten verringert wird.

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Die Suche nach dem Edge A.I. für die Gebäudediagnose beginnt nach der Installation, und das ist erst der Anfang. Durch den Einsatz von Edge A.I. können Sie die Genauigkeit des Systems erhöhen und die damit verbundenen Kosten senken. Die Mängel sind werkelijk eindeloos.

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