Er is geen productcategorie binnen de beveiligingssector die zo snel ontwikkelt als videobeveiliging. Sinds de introductie van de eerste netwerkcamera, inmiddels 26 jaar geleden, is er veel veranderd. De laatste jaren hebben video analyse door middel van Artificiële Intelligentie en Deep learning hun opgang gemaakt, en werden het veiligheidsniveau en de doeltreffendheid verder verbeterd. Dergelijke technologie was lange tijd alleen beschikbaar voor bedrijven met grote budgetten, maar is inmiddels ook toegankelijk voor alle eindgebruikers.

Kunstmatige Intelligentie in de videobeveiliging

Artificiële Intelligentie en Deep learning spelen een steeds grotere rol in de huidige videobeveiligingsmarkt. Software die zelf in staat is om de opgenomen beelden te analyseren en kiezen of al dan niet een alarm getriggerd moet worden maakt het beveiligen van panden nog betrouwbaarder en makkelijker. Immers, niemand wil midden in de nacht zijn bed uit omdat er een blaadje van een boom is gevallen of omdat de kat van de buren op strooptocht is.

Dit is echter maar één van de vele mogelijkheden die Artificële Intelligentie biedt. Dezelfde technologie zorgt er bijvoorbeeld ook voor zorgen dat kentekens bij het op- en afrijden van een parkeerterrein automatisch geregistreerd en herkend worden, en is iets wat de meeste weggebruikers inmiddels al niet meer doet opkijken.

Het kan mensen ook onderscheiden op basis van gezicht¬sherkenning of afwijkend gedrag detecteren, en dit kan dan zowel beveiligend als beschermend worden ingezet. Zo worden in fitness centra gedragingen die erop wijzen dat een persoon zich onwel voelt, automatisch gedetect¬eerd en gesignaleerd. Kortom, Artificiële Intelligentie in combinatie met een goede camera biedt oneindig veel mogelijkheden, alsook een passende oplossing voor (nagenoeg) elke situatie.

Wat is Artificiële Intelligentie eigenlijk?

Artificiële Intelligentie heeft betrekking op systemen of machines die zelf kunnen ‘denken’ door het nabootsen van de menselijke intelligentie om bepaalde taken uit te voeren. Tijdens het uitvoeren van deze taken verzamelt de A.I. data en gebruikt deze om verder te ontwikkelen. Het zogenaamd ‘leren op basis van verzamelde data’ wordt deep learning gen¬oemd. Het leren vanuit data die door externe systemen of de mens wordt toegevoegd, noemen we machine learning.

Video analyse en deep learning

Artificiële Intelligentie biedt niet alleen de mogelijkheid om de geprogrammeerde situaties te herkennen en te melden, het is ook in staat om van de verzamelde data zelf te leren en hieruit conclusies te trekken. Voor de videobeveiliging betekent dit dat processen die voorheen een menselijke interventie vereisten nu volledig automatisch kunnen worden uitgevoerd met de hulp van video management software. Dit proces, deep learning, biedt twee grote voordelen ten opzichte van het uitvoeren van het werk door een mens: het systeem kan de beelden sneller (in real-time) analyseren en is in staat om dit nauwkeuriger te doen dan een mens.

We kunnen van operators ook niet verwachten dat ze continu op een geconcentreerde manier de beelden van meerdere cameras bekijken en analyseren. Zelfs mocht dit fysiek mogelijk zijn, dan zou het proces te vermoeiend zijn, met een reële kans op het missen van onregelmatigheden.

Een grote hoeveelheid data vereist de juiste opslag

De opkomst van Artificiële Intelligentie in videobeveiliging heeft tot het gevolg dat er meer data dan ooit moeten worden verzameld en geanalyseerd. De oplossing vereist immers voortdurend meer data, om zich zelf via deep learning te kunnen blijven ontwikkelen. Daarom is het uitermate belangrijk om voor de juiste opslagmedia te zor¬gen. En ook hierbij is er de afgelopen jaren veel ontwik¬keld en veranderd. Van steeds grotere harde schijven die meer data sneller kunnen opslaan en verwerken, tot le¬veranciers die herstelservices aanbieden voor het geval dat de harde schijf beschadigd wordt en u alsnog de beelden nodig hebt.