Tehnički sustavi zaštite trebali bi, pored čovjeka, biti ključni segment izgradnje bilo kojeg suvremenog sigurnosnog sustava.
Sve više i više fokusa pridaje se sustavu video nadzora te njegovim mogućnostima u prevenciji, detektiranju i razrješavanju određenih sigurnosnih situacija i događaja.
No suvremeni video nadzor više je od same kamere koja snima i šalje snimku na tvrdi disk kako bi je po potrebi ponovno reproducirali.
Suvremeni sustavi video nadzora u sebi mogu sadržavati inteligente računalne komponente koje nam pomažu u svakodnevnom radu. Ovo se posebno odnosi na sigurnosne operatore koji vrše monitoriranje kamera, odnosno zaprimaju alarme.
Nama kao investitoru, naručitelju ili pak onome tko je vlasnik takvog sustava suvremeni pametni sustavi mogu donijeti određene uštede u vidu novca i ljudstva.
Što analitika radi u pogledu sustava video nadzora?
Sjetimo se samo mobitela i kamera koji su bili u pogonu prije 15-20 godina. To su uglavnom bili „teški“ uređaji koji nisu imali ni približne sposobnosti kao što ih to imaju današnji pametni telefoni i današnje video kamere.
Ista je situacija i sa sustavom video nadzora, koji je u posljednjih 20-30 godina doživio veliku revoluciju u smislu napretka tehnologije i korištenja računalnih kapaciteta, posebice u svrhu analitike.
Od starih analognih sustava prešli smo na suvremene moderne digitalne sustave s IP rješenjima koji na sebi često puta sadržavaju neki oblik analitičkog računalnog programa. On u pozadini obavlja puno posla te nam daje mogućnost za donošenje smislenih zaključaka.
Postali smo pametniji i možemo pokrivati više toga odjednom
Suvremene tvrtke koje implementiraju ovakve inteligente sustave video nadzora s jednim udarcem mogu poklopiti više muha. Pametna rješenja nam osim u sigurnosne svrhe mogu poslužiti u poslovno-inteligentne svrhe, gdje analiziramo ponašanje kupaca.
Tvrtke i pojedinci danas sve više traže sustave koji analiziraju točno određene unaprijed zadane situacije. U tome vide dodatnu vrijednost za svoj kolektiv, odnosno za svoje poslovne rezultate.
Ovaj suvremeni tip analitike za sobom povlači pitanje prikupljanja velike količine podataka, a EU je tome doskočila pisanjem i implementiranjem GDPR-a.
Kako bi sve to skupa normalno funkcioniralo, velika količina podataka zahtjeva veliku količinu računalne snage i pohrane.
Potrebno je jasno razlikovati procese prikupljanja i analize podataka
Prikupljanje podataka odnosi se na pohranu sirovog sadržaja. U slučaju video nadzora to su snimke, a pod analizu možemo svesti sve radnje koje kasnije obavljamo kako bi izvukli zaključke.
Naša analiza mora producirati smislene odgovore na točno određena pitanja koja smo postaviti i na kojima smo temeljili implementaciju sustava video nadzora (kamera). Kako smo već rekli, suvremeni analitički računalni programi u tom smislu donose uštede u ljudstvu i novcu.
Procesi koji bi sigurnosnom timu oduzeli sate i sate rada sada se obavljaju u svega nekoliko minuta. „Moždana energija“ osoblja oslobađa se i ostavlja za neke druge zadatke.
Kako funkcionira analitika sustava video nadzora?
Kamere snimaju okruženje te „inpute“ šalju u računalne programe koji dalje analiziraju dobivenu situaciju. Programi operiraju po zadanim parametrima i traže ono što smo ih naučili. Doslovno ih treniramo na prepoznavanje određenih situacija i događaja.
Kada sustav uoči sigurnosno interesantni događaj šalje se upozorenje u centar. To sve monitorira čovjek, on je krajnji korisnik koji zaprima dojave. Tada počinje planiranje reakcije i adekvatnog odgovora na moguću sigurnosnu prijetnju.
Ako se oslanjamo samo na čovjeka tada dio incidenata i problema može ostati neopažen, upravo se ovdje ogleda snaga analitike i snaga računala.
Međutim, valja zapamtiti i ponoviti da je čovjek i dalje jako važan segment ukupnog sustava video nadzora, kao i ukupnog sustava sigurnosti određenog kolektiva.
Kako pametni analitički programi mogu pomoći u poslovnoj inteligenciji (BI)?
Osim što ovakvi sustavi mogu biti trenirani za traženje počinitelja određenih prekršaja i kaznenih djela poput krađa, vandalizama i dr., mogu biti utrenirani i za prepoznavanje točno određenih radnji, odnosno razna brojanja.
Mogu se brojati posjetitelji, pratiti ponašanje unutar trgovina i dr. Putem praćenja ponašanja unutar trgovina dobivaju se podaci o tome koje su police najposjećenije, što se najviše traži i gleda, kada kupac odustaje od kupovine proizvoda, kada ga mijenja drugim proizvodom i dr.
Ovakvi analitički sustavi imaju višestruke primjene, te se kao takvi ne smiju promatrati kao trošak, već kao investicija u bolje i uspješnije poslovanje, odnosno investicija u gradnju snažnijeg sustava sigurnosti.
AI u svijetu video nadzora donosi spoj sigurnosti i poslovne inteligencije. Videonadzor iz dana u dan postaje sve proaktivniji alat. Nije više isključivo reaktivni alat koji nam služi da situaciju analiziramo nakon što se ona dogodi.
Situaciju možemo sveobuhvatno pratiti u realnom vremenu te na prijetnje adekvatno odgovarati primjerenim mjerama. Detekcija događaja u realnom vremenu u kombinaciji s post-event analizom daje nam dublji uvid u samu prirodu incidenta ili ponašanja osoba.
Čovjek sam ne može pratiti sve, zamor je realan
Istraživanja su pokazala kako čovjek nije uvijek dobar u praćenju kamera sustava video nadzora. Jedan od razloga jest što istovremeno ne može kvalitetno popratiti nekoliko desetaka kamera.
Drugi razlog je što su istraživanja pokazala da čak 95% operatera koji monitoriraju kamere sustava video nadzora doživi zamor nakon svega 22 minute gledanja. Nakon toga moraju uzeti pauzu ili je njihov rad značajno nekvalitetniji.
Tu nam pomaže AI, odnosno analitika koja umjesto nas obavlja većinu posla, ostavljajući operatorima vremena i snage kako bi se bavili drugim stvarima i sačuvali svoj fokus.
Također, istraživanja su pokazala kako AI ima manje šanse da propusti nekakav kritični moment (eng. „missed critical events“). Sve navedeno daje nam povećanu šansu za preventivno djelovanje, odnosno veće su šanse da sigurnosni incident neće nastati.
3 vrste video analitike koje se koriste u suvremenom svijetu
Fiksirana algoritamska analitika: služi za detekciju sumnjivog djelovanja putem slanja upozorenja operatoru. Ovaj tip analitike bazira se na uočavanju onoga što je programu zadano (pr. ulazak ili izlazak iz određene zone, detekcija automobila, razlikovanje kamiona od motora i dr.).
AI-learning algoritamska analitika: također se bazira na detekciju sumnjivih događaja, ali razlikuje se u tome što tijekom svojih operacija on uči. Analizira ono što bi trebalo predstavljati „sigurno“ i ono što predstavlja „nesigurno“. Tako može naučiti raspoznavati dan i noć, životinje od ljudi, micanje stabala od micanja neke osobe i dr.
Facial recognition: koristi se za kontrolu pristupa i detektiranje prijetnji. Također, postoje suvremena rješenja koja koriste tzv. „faceless recognition“. Putem visine, oblika tijeka, tetovaža, držanja mogu detektirati o kojoj se osobi radi.
Edge analitika ili centralizirana obrada podataka
Kada instalirate kamere i sve popratne elemente, oni podatke može analizirati na licu mjesta ili sve te podatke mogu slati u centralizirani sustav koji vrši analitički rad.
Netko kaže da je bolje jedno, netko da je bolje drugo. Sve ovisi o tome koja računalna snaga vam treba, odnosno koliko je kompleksna vaša okolina koju morate nadzirati.
Postoje mnoge prednosti i mane kod oba sustava. Prednost centralizirane analitike (koja je udaljena) su u tome što pruža veću računalnu snagu te se software redovnije ažurira i nadograđuje. S druge strane može postojati opasnost od nestanka interneta pa podaci neće završiti na serverima (prekinuta veza između kamere i centralnog cloud sustava).
Korisnik koji koristi centralizirani sustav analitike odriče se dijela vlastite autonomije te uvijek ovisi o nekom drugom kako bi dobio rezultate. Sve to možemo imati unutar svoje tvrtke, ali tu ovisimo o dostupnim kapacitetima i resursima.
On-site analiza traži manje resursa jer se sve obrađuje na licu mjesta, dok se alarm šalje direktno putem unutarnjih resursa. S druge strane, centraliziranom obradom alarmi se šalju iz centra, što traži više propusnosti i potrošnje podataka.
Današnji trendovi govore da se sve više velikih tvrtki odlučuje za centraliziranu cloud-based obradu snimki video nadzora. Ona im je povoljnija s obzirom da je velike sustave iznimno teško održavati ako su on-site.
Najčešća suvremena primjena video analitike
Praćenje objekata: objekt se detektira i prati kroz jednu kameru. Ako pređe zadani virtualni perimetar oglašava se alarm. Praćenje može biti i kroz više kamera. Ovaj tip praćenja može služiti u praćenju vozila, osoba, predmeta, interakcija, gesta i dr.
Detekcija ostavljenih i uklonjenih objekata: putem ovog načina možemo pratiti pojavu novih objekata u okruženju, odnosno pomicanje postojećih. Primjerice, u lukama i na aerodromima možemo pratiti ostavljanje nepraćane prtljage. Putem dobivenog alarma sigurnosni tim provjerava o čemu se radi.
Detekcija zaustavljanja: možemo pratiti osobe ili vozila koja na nekom mjestu stoje dugo vremena.
Brojanje posjetitelja: iznimno korisna funkcija za otvorene događaje kada se ne prodaju ulaznice ili nemamo drugačiju evidenciju broja posjetitelja.
Detekcija gužvi: ova funkcionalnost može se primijeniti u video nadzoru javnih površina. Npr. tijekom prosvjeda, većih okupljanja i dr.
Detekcija pokreta: računalni program prati i najmanje pokrete, može biti korisno za kritične infrastrukture gdje moramo detektirati i najmanje prijetnje.
Detekcija registarskih oznaka: implementira se na parkinzima ili tamo gdje vrši kontrola pristupa vozila (pr. ulaz u logističko-operativne centre).
Auto-tracking: inteligentni sustavi mogu pratiti određene objekte koji uđu u kadar. Ovo je korisno imati na PTZ kamerama koje imaju mogućnost rotacije za 360 stupnjeva. Objekt se može pratiti tijekom cijelog vremena.
Trebamo li napredni AI u videonadzoru?
Suvremena rješenja koja se oslanjaju na naprednu umjetnu inteligenciju u nekim su slučajevima skupa. U većini slučajeva ne treba nam toliko moćna analitika, stoga je potrebno postaviti pitanje opravdanosti troškova ulaganja u taj sustav.
AI se danas prezentira kao rješenje za gotovo sve probleme. Kao nešto što će nam pružiti sve ono što nam treba. Međutim valja podsjetiti kako mnogima ne trebaju te napredne funkcije i napredna analitika, tj. možete lako baciti novac u vjetar.
U većini slučajeva standardna video analitika donijet će odlične rezultate. Ulaganje u napredna rješenja može predstavljati dodatni nepotrebni trošak. Treba dobro odvagati sve realne potrebe.
3 najveća izazova kod implementacije video analitike?
Ekspertiza onoga tko nam instalira sustav: pošto je ovakav sustav analitike visoko sofisticiran potrebno je da ga instalira onaj tko dobro poznaje struku. Uvijek nabavljate od ovlaštenog dobavljača te zahtijevajte najkvalitetniju opcije ugradnje. Također, dobavljač mora dati garanciju da će navedeno raditi unutar postojećeg sustava (ako postoji) i da neće ometati druge operacije koje konzumiraju bandwidth.
Okruženje koje nadziremo: ako je vaše okruženje toliko kompleksno da niti jedan suvremeni alat ne može producirati pouzdane rezultate, onda bacate novac. Ako kreirate sustav od više pametnih kamera onda je okruženje samo od sebe kompleksno. Treba vam netko tko će to sve uvezati na profesionalan način.
Troškovi: budžetiranje ovakvih projekata nije mala stvar. Angažirajte nekoga tko će vam reći jesu li svi troškovi opravdani.
Kako odabrati ono što vam treba?
Kroz proces planiranja, nabavke i implementacije sustava video nadzora koji ima nekakav oblik analitike možete proći sami, a možete angažirati sigurnosnog savjetnika da vam na tom putu pomogne.
Neka od pitanja koja morate postaviti kako bi utvrdili stvarne potrebe su:
- Koji problem rješavam ugradnjom ovakvog sustava?
- Koje su najčešće prijetnje s kojima sam se do sada suočavao na području kojeg želim nadzirati?
- Koje funkcije želim da video analitika ima?
- Koliki postotak detekcije želim? Što želim da mi garantira dobavljač? Je li to npr. 80% ili 95%?
- Koliko lažnih alarma prihvaćam? Od 100 upozorenja, koliko ih može biti lažno?
- Imam li postojeću infrastrukturu na koju mogu nadograditi video analitiku?
- Je li kvaliteta slike s postojećih kamera dovoljna za sve ovo?
- Koliko je kompleksno moje okruženje?
- Koji mi je budžet?
- Trebam li pomoć?
Portus et Navem savjetuje tvrtke i privatne osobe prilikom postavljanja sustava videonadzora. Od samog planiranja, pa do utvrđivanja stvarnih potreba i provjeravanja vjerodostojnosti dobavljača.
Obratite nam se s povjerenjem.
- Što je to sigurnost?
- Sigurnost velikih događaja i okupljanja
- Popularizacija znanosti i forenzike
- Što je poslovna tajna?
- Kako odabrati sigurnosnog savjetnika?