Чи є приховані камери на основі штучного інтелекту майбутнім домашньої безпеки

ШІ змінює те, що можуть робити домашні камери безпеки. Традиційна камера записує рух. Модель із штучним інтелектом-може спробувати визначити, чи походить цей рух від людини, транспортного засобу, домашньої тварини чи іншого об’єкта, а потім вирішити, чи заслуговує подія на сповіщення.

Ця зміна робить спостереження більш корисним, але не робить кожну камеру ШІ надійною, безпечною чи прийнятною. Приховані камери на базі штучного інтелекту, ймовірно, стануть важливою частиною домашньої безпеки за умови, що вони поєднують точне виявлення з надійним апаратним забезпеченням, надійною кібербезпекою та відповідальним використанням.

Що таке прихована камера-на основі штучного інтелекту?

Прихована камера-на основі штучного інтелекту – це непомітний пристрій спостереження, який використовує комп’ютерне зір або відеоаналітику на основі машинного-навчання-для класифікації об’єктів, розпізнавання заздалегідь визначених подій і впорядкування записаного матеріалу.

Камера може бути вбудована в годинник, зарядний пристрій, корпус датчика, корпус-у стилі маршрутизатора або інший об’єкт, який природно вписується в кімнату. Його прихований форм-фактор описує фізичний дизайн. AI описує, як аналізується відео.

Це окремі особливості.

Комп’ютерний зір дозволяє системі досліджувати зображення та ідентифікувати візуальні моделі, пов’язані з людьми, транспортними засобами, тваринами, пакетами чи іншими об’єктами. Моделі машинного навчання порівнюють живе зображення з шаблонами, отриманими під час розробки моделі. Відеоаналітика потім перетворює результат на сповіщення, мітку події або категорію пошуку.

Камера не працює на основі штучного інтелекту-просто тому, що вона під’єднується до Wi-Fi. Віддалений перегляд, циклічний запис, хмарне зберігання, виявлення PIR та керування смартфоном є корисними функціями, але жодна з них сама по собі не доводить, що пристрій виконує аналіз ШІ.

Тому покупцям слід дивитися далі слова «розумний». Змістовна специфікація продукту повинна точно вказувати, що може виявити камера, де відбувається аналіз і що відбувається, коли ідентифікується подія.

Приховані камери зі штучним інтелектом- проти традиційних камер безпеки

Традиційне виявлення руху зазвичай реагує на зміни в зображенні або на тепловий рух, виявлений датчиком PIR. Він знає, що щось змінилося, але не обов’язково, що викликало зміни.

Це створює знайому проблему. Штора, що рухається, сонячне світло, що зміщується, тінь дерев, комаха, домашня тварина або транспортний засіб за вікном можуть викликати таке ж попередження, як і людина, яка входить у кімнату.

Класифікація об’єктів AI додає ще один крок. Після виявлення активності система намагається визначити, що знаходиться у кадрі.

Порівняння двох систем

Різниця не в тому, що AI замінює камеру. Датчик усе ще фіксує зображення. Об’єктив, процесор зображення, система зберігання, джерело живлення та підключення до мережі все ще визначають, чи придатний відзнятий матеріал.

AI додає рівень аналізу.

Низько{0}}якісна камера зі слабким нічним баченням не стане надійним продуктом безпеки лише тому, що вона має функцію виявлення людей. ШІ може аналізувати лише отримане зображення.

Що ШІ насправді додає до домашньої безпеки

Найвагоміша причина використовувати ШІ — не записувати більше відео. Не має значення витрачати менше часу на перегляд відео.

Виявлення людей, транспортних засобів, домашніх тварин і посилок

Функція виявлення особи може попередити власника будинку, коли хтось заходить у під’їзд, гараж, домашній офіс або заборонену закриту зону. Виявлення транспортних засобів може бути корисним для під’їзної алеї або приватної парковки. Виявлення домашніх тварин може відокремити звичайний рух тварини від діяльності людини.

Виявлення пакетів також стало актуальним у під’їздах, хоча воно частіше зустрічається у системах дверних дзвінків і вуличних камер, ніж у невеликих прихованих камерах для приміщень.

Не кожна камера безпеки AI підтримує всі категорії. Деякі продукти забезпечують лише розпізнавання людини. Інші додають транспортні засоби, домашніх тварин, пакунки, перетин лінії або видалення предметів. Покупці повинні розглядати кожну функцію як окрему специфікацію, а не припускати, що «камера зі штучним інтелектом» включає їх усі.

Більше корисних сповіщень

Загальне сповіщення про рух повідомляє користувачеві дуже мало. Класифіковане сповіщення надає більше контексту.

Наприклад:

• Виявлено особу в гаражі
• Автомобіль виїхав на під'їзд
• Домашня тварина зайшла в заборонену зону
• Діяльність виявлена ​​поза запланованим періодом

Це не гарантує, що подія небезпечна. Це допомагає користувачеві вирішити, чи варто відкривати програму та переглядати її.

Деякі постачальники камер зі штучним інтелектом повідомляють про зниження більш ніж на 95% нерелевантних сповіщень про рух за певних умов тестування. Цей рівень не слід розглядати як універсальний результат. Фактична продуктивність змінюється залежно від освітлення, положення камери, відстані виявлення, розміру цілі та якості моделі.

Навіть помірне зниження може мати суттєве значення. Користувачі часто вимикають сповіщення, коли камера надсилає занадто багато безглуздих сповіщень. Краще фільтрування робить систему більшою ймовірністю залишатися корисною.

Швидший пошук відео

Розумний пошук може бути таким же цінним, як і розумне виявлення.

Традиційна система запису зазвичай вимагає від користувача вибору дати, відкриття шкали часу та перегляду серії кліпів руху. Система пошуку відео зі штучним інтелектом може позначати відзнятий матеріал такими категоріями, як людина, транспортний засіб, домашня тварина або нічна діяльність.

Тоді користувач може шукати певний тип події замість того, щоб дивитися все.

Це стає особливо корисним у будинках з кількома камерами, безперервним записом або тривалими періодами між перевірками. Цінність проста: менше часу на пошук і швидший доступ до відповідних доказів.

Виявлення-активності на основі правил

Досконаліші системи можуть підтримувати вторгнення в зону, перетин лінії, незвичайний час перебування або діяльність поза налаштованими годинами.

Ці функції корисні, коли вони прив’язані до чітких правил. Людина, яка входить до позначеної складської зони о 2:00 ночі, є більш специфічною, ніж загальний рух у тій самій кімнаті.

ШІ може позначати незвичну діяльність. Він не може достовірно зрозуміти намір людини або передбачити, що злочин станеться.

Edge AI проти Cloud AI

Важливим питанням продукту є те, де відбувається аналіз.

Обробка штучним інтелектом може відбуватися всередині камери, на локальному шлюзі чи NVR, на хмарному сервері або через комбінацію цих місць. Архітектура впливає на швидкість, конфіденційність, вартість і роботу в автономному режимі.

Edge AI

Edge AI обробляє зображення на камері або на локальному пристрої поблизу.

Його основні переваги:

• Менша затримка сповіщень
• Менше відео надсилається через Інтернет
• Використання меншої пропускної здатності
• Продовження роботи деяких функцій під час збою в Інтернеті
• Кращий локальний контроль над конфіденційним відео
• Обмеженням є апаратне забезпечення.

Невелика прихована камера має обмежений внутрішній простір. Більша обчислювальна потужність може збільшити вартість компонентів, споживання тепла та електроенергії. Ці компроміси-особливо важливі для компактних продуктів із-живленням від батарей, де безперервний аналіз ШІ може скоротити час роботи.

Edge AI також не гарантує безпеки. Камера з локальною обробкою все ще може мати вразливе мікропрограмне забезпечення, слабкі паролі, ненадійну програму або незашифроване сховище.

Хмарний ШІ

Cloud AI надсилає відео або дані про події на віддалений сервер для аналізу.

Хмарні платформи можуть запускати більші моделі, підтримувати централізоване оновлення, керувати кількома пристроями та забезпечувати розширений віддалений пошук. Вони також зменшують навантаження на камеру.

Компроміси-очевидні:

• Може знадобитися доступ до Інтернету
• Сповіщення можуть надходити із затримкою через завантаження та обробку сервером
• Для розширених функцій може знадобитися підписка
• Більш конфіденційні дані можуть залишитися з дому

Користувачі повинні розуміти, де зберігається відзнятий матеріал і хто має до нього доступ

Віддалений перегляд – це не те саме, що хмарний штучний інтелект. Камера може підтримувати доступ зі смартфона під час локального аналізу AI.

Гібридний ШІ

Гібридна обробка є найбільш практичним напрямком для багатьох майбутніх систем.

Камера може здійснювати базове виявлення людей або транспортних засобів локально, тоді як хмара обслуговує віддалений доступ, оновлення моделі, довгостроковий-пошук подій або більш складний аналіз. Деякі системи можуть завантажувати лише вибрані кліпи подій, а не безперервне відео.

Таке розташування може збалансувати продуктивність і конфіденційність, але виробник повинен чітко пояснити потік даних. Користувачам не доведеться здогадуватися, чи передаються повні записи, мініатюри, дані обличчя чи мітки подій.

Де приховані камери підійдуть у системі домашньої безпеки

Прихована камера автоматично не є більш безпечною, ніж видима камера. Це служить іншій меті.

Стриманий дизайн може поєднуватися з під’їздом, гаражем, складським приміщенням, підсобним приміщенням, домашнім офісом або вільним приміщенням. Менш імовірно, що його випадково від’єднають, накриють або пошкодять. Це також може зменшити візуальні перешкоди в приміщеннях, де велика камера буде нав’язливою.

Однак прихована камера забезпечує мало видимого стримування. Чітко встановлена ​​камера відеоспостереження може запобігти проникненню та повідомити людям, що ведеться спостереження.

Приховані та видимі камери виконують різні ролі

Найнадійніший план безпеки будинку може використовувати обидва. Видима зовнішня камера може запобігти вторгненню, тоді як непомітний внутрішній блок може забезпечити резервний доказ у відповідній зоні.

Приховування є-вибором форм-фактора, а не доказом кращої безпеки.

Ніколи не слід рекламувати приховані камери в спальнях, ванних кімнатах, роздягальнях або інших місцях, де люди дуже сподіваються на конфіденційність. Фізичний дизайн продукту не скасовує юридичних чи етичних зобов’язань користувача.

Поточні обмеження прихованих камер із- штучним інтелектом

Виявлення ШІ залишається недосконалим. Маркетинг продукту часто зосереджується на зменшенні помилкових тривог, але пропущені події мають не менше значення.

Помилкові позитивні та помилкові негативні результати

Помилковий результат виникає, коли камера повідомляє про відповідну подію, яка не відбулася. Відображення може бути класифіковане як людина, або тварина може бути віднесена до неправильної категорії.

Помилковий негатив виникає, коли справжня подія не виявлена.

Це може статися, коли:

• Тема частково прихована
• У кімнаті занадто темно
• Людина з'являється лише на краю кадру
• Ціль занадто далеко від камери
• Потужне підсвічування прибирає видимі деталі
• Рух занадто швидкий
• Невдало підібраний ракурс

У системі домашньої безпеки повторні помилкові тривоги викликають розчарування. Пропущена особа може створити справжню прогалину в безпеці.

Якість зображення все ще на першому місці

Продуктивність ШІ сильно залежить від джерела відео. До важливих факторів належать якість датчика, кут об’єктива, продуктивність-за слабкого освітлення, стиснення зображення, цільовий розмір і частота кадрів.

Вища роздільна здатність може допомогти, але самої роздільної здатності недостатньо. Невдало розташована камера 4K може забезпечити менш ефективне виявлення, ніж правильно розташована камера 1080p із кращою нічною продуктивністю.

Інсталяцію слід розглядати як частину системи ШІ. Зони виявлення повинні виключати вікна, світловідбивні поверхні, жваві дороги та інші зони, які створюють несуттєвий рух.

Компроміс-вартості та потужності

ШІ може збільшити вартість:

• Процесори і пам'ять
• Ліцензування алгоритму
• Хмарні обчислення
• Розробка додатків
• Обслуговування прошивки
• Оновлення кібербезпеки
• Довгострокова-технічна підтримка

Приховані камери-з живленням від акумуляторазіткнутися з додатковим викликом. Частий аналіз, зв’язок Wi-Fi та push-сповіщення споживають енергію. Виробники можуть використовувати сплячі режими або активацію-на основі події, але це може вплинути на швидкість реакції.

AI вартий уваги, коли функція вирішує реальну проблему. Платити більше за розпливчасту позначку "AI" – це не так.

Конфіденційність, кібербезпека та відповідальне використання

Конфіденційність і кібербезпека не є другорядними характеристиками. Вони визначають, чи покращує домашня камера безпеки зі штучним інтелектом безпеку чи створює нову вразливість.

Законне та належне розгортання

Закони прихованого записувідрізняються залежно від країни, штату, провінції та налаштування встановлення. Запис звуку може регулюватися інакше, ніж запис відео. Правила також можуть змінюватися залежно від того, чи територія є приватною, спільною, орендованою чи використовується працівниками чи опікунами.

ШІ не робить приховане записування автоматично законним.

Користувачі повинні враховувати:

• Мета запису
• Розташування камери
• Чи ввімкнено звук
• Хто може входити в зону спостереження
• Чи потрібне повідомлення чи згода
• Як довго зберігатимуться записи

Виявлення особи зазвичай менш чутливе до конфіденційності-, ніж розпізнавання обличчя. Виявлення того, що хтось присутній, може бути достатнім для безпеки будинку. Точна ідентифікація цієї особи створює біометричні дані та викликає додаткові юридичні та етичні проблеми.

Безпека даних і облікових записів

Захищена камера штучного інтелекту повинна надавати більше, ніж екран пароля.

Важливі засоби захисту включають:

• Примусова заміна облікових даних за замовчуванням
• Надійні унікальні паролі облікових записів
• Дво{0}}факторна автентифікація
• Зашифрована передача відео
• Підписана та регулярно оновлювана прошивка
• Журнали доступу та керування пристроєм
• Чіткий контроль над спільними користувачами
• Розумні налаштування-збереження даних
• Спосіб видалення метаданих,-згенерованих штучним інтелектом
• Прозора інформація про хмарне сховище та навчання моделей

Камера, яка точно ідентифікує особу, але показує домашнє відео через слабкий захист, не є вдосконаленим продуктом безпеки.

Виробникам також потрібна чітка політика підтримки. Камера,-підключена до Інтернету, може залишатися встановленою роками. Якщо його програму, хмарну платформу чи мікропрограму буде залишено, пристрій з часом може стати менш корисним і менш безпечним.

Перевірка людьми все ще має значення

Мітки ШІ повинні спрямовувати увагу, а не замінювати судження.

Попередження про особу не є доказом незаконного проникнення. Збіг обличчя не є доказом особи. Повідомлення про аномалію не є доказом злочинних намірів.

Користувачі повинні переглянути оригінальний запис, перш ніж повідомляти про інцидент, протистояти комусь, подавати страхову претензію або робити серйозні висновки. AI швидкий. Остаточна інтерпретація все ще належить людині.

Як оцінити приховану камеру-на основі штучного інтелекту

Покупці повинні оцінювати весь продукт, а не одну характеристику на упаковці.

Почніть із продуктивності виявлення:

• Які категорії об'єктів підтримуються?
• Чи працює ШІ вдень і вночі?
• Що таке ефективна відстань виявлення?
• Чи може користувач визначити зони виявлення?
• Чи можна фільтрувати сповіщення про домашніх тварин?
• Чи підтримує система інтелектуальний пошук подій?
• Чи чітко пояснено умови тестування?

Потім перегляньте архітектуру обробки та зберігання:

• ШІ працює на камері, NVR чи хмарі?
• Які функції продовжують працювати без доступу до Інтернету?
• Чи доступне локальне сховище?
• Чи потрібна підписка?
• Чи завантажуються повні записи чи лише кліпи подій?
• Чи можуть користувачі самостійно встановлювати період зберігання?

Кібербезпека та термін служби продукту повинні мати однакову вагу:

• Чи підтримує система дво{0}}автентифікацію?
• Як часто оновлюється прошивка?
• Чи існує процес-реагування на вразливі місця?
• Чи можна оновити модель ШІ?
• Що станеться, якщо хмарну службу буде припинено?
• Чи працюватимуть локальний запис і локальний штучний інтелект?

Для брендів, імпортерів і покупців OEM тестування зразків має охоплювати фактичні умови використання. Перевірте виявлення людини за денного світла, слабкого освітлення, контрового освітлення, часткової перешкоди, різних відстаней і кількох кутів установки. Порівняйте точність сповіщень, пропущені події, затримку програми, нагрівання, енергоспоживання та поведінку пам’яті.

Специфікація може описувати цю функцію. Тільки тестування показує, чи готовий він до ринку.

Чи справді майбутнє за прихованими{0}}камерами зі штучним інтелектом?

Так, але лише як частина ширшої системи безпеки будинку.

Виявлення людей, класифікація транспортних засобів, розумніші сповіщення та відео з можливістю пошуку вирішують реальні проблеми. Ймовірно, ці функції стануть більш поширеними, оскільки периферійні процесори вдосконалюються, а апаратне забезпечення AI стане легше інтегрувати в компактні пристрої.

Приховані камери зі штучним інтелектом-не замінять видимі камери, сигналізацію, замки, освітлення, дверні датчики чи людське судження. Кожен продукт із маркуванням штучного інтелекту також не заслуговує місця вдома.

Майбутнє належить камерам, які є корисними за своєю конструкцією, безпечними за своєю конструкцією та відповідально застосованими-, а не просто прихованими за своєю конструкцією.

Allcamрозробляє та виробляє продукти дискретного моніторингу для брендів, дистриб’юторів і постачальників рішень безпеки. Зв’яжіться з нашою командою, щоб обговорити інтеграцію функцій штучного інтелекту, конфігурацію апаратного забезпечення, налаштування OEM або оцінку зразка для наступногопроект прихованої камери.

FAQ

Чи приховані камери на основі штучного інтелекту-точніші?

Класифікація об’єктів штучного інтелекту зазвичай надає більш релевантні сповіщення, ніж базове{0}}виявлення зміни пікселів. Він може неправильно класифікувати об’єкти або пропускати реальні події. Точність залежить від датчика, освітлення, відстані, кута встановлення, якості моделі та налаштувань виявлення.

Чи може прихована камера ШІ працювати без Інтернету?

Це залежить від архітектури. Камера з локальним або периферійним ШІ може продовжувати запис і виявляти вибрані події без доступу до Інтернету. Хмарний -аналіз, віддалений перегляд і push-повідомлення зазвичай потребують підключення.

Чи законно використовувати приховані камери штучного інтелекту вдома?

Законність залежить від місця встановлення, мети запису, аудіоспроможності, місцевого законодавства та очікувань конфіденційності людей, які записуються. Функціональність штучного інтелекту не скасовує згоду, сповіщення або зобов’язання щодо конфіденційності.

Чи крайовий штучний інтелект кращий за хмарний?

Edge AI пропонує меншу затримку, скорочену передачу даних і потужніший локальний контроль. Хмарний штучний інтелект може підтримувати складніший аналіз, централізоване оновлення та віддалений пошук. Гібридна система часто забезпечує найкращий баланс, коли чітко пояснюється її практика обробки даних.