Cosa significano Deep learning e videosorveglianza oggi?

Dall’evoluzione dell’intelligenza artificiale ai sistemi integrati di telecamere IP, Access Management e IOT.

Se volessimo ripercorrere le tappe fondamentali dell’evoluzione della videosorveglianza, dovremmo partire dalla Televisione a circuito chiuso. Questa tecnologia ha consentito per anni di mettere in sicurezza perimetri, accessi, attraverso flussi video interni su reti chiuse. Successivamente le tecnologie hanno iniziato a fare passi avanti, la TVCC (Televisione a circuito chiuso) (CCTV) è stata sdoganata dall’arrivo delle telecamere IP segnando un cambiamento che tutt’ora sta condizionando questo settore.

La svolta IP ha, infatti, permesso la gestione e la fruizione anche da remoto della videosorveglianza e ha dato il via a un nuova cultura a riguardo. Oggi, il processo innovativo continua la sua evoluzione e plasma un nuovo concetto di videosorveglianza connotandola non solo come una singola tecnologia, ma come un sistema più ampio, evoluto, che ha bypassato la semplice funzionalità deterrente.

Tra gli aspetti più rilevanti di questo nuovo “sistema” c’è l’avvicinarsi delle tecnologie video IP al mondo IoT. La telecamera IP, infatti, può diventare componente di un sistema di sensori intelligenti (IoT). Parliamo di un vero e proprio sistema integrato, all’interno del quale la telecamera non è più solamente “l’occhio” che si occupa di registrare, ma diventa “cervello” capace di discriminare e raccogliere dati e informazioni in modo selettivo, per poi condividerli con il data center in grado a sua volta di omogeneizzarli con i metadati ricevuti dagli altri sensori. L’ingresso di algoritmi di auto apprendimento (machine e deep learning), pilastri fondamentali dell’intelligenza artificiale, ha accelerato in modo esponenziale questo processo di evoluzione della videosorveglianza.

Ma vediamo insieme qualche breve definizione che ci aiuti a contestualizzare.

Cos’è il machine learning?

Il machine learning è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI) che si occupa di creare sistemi che apprendono—o migliorano le performance—in base ai dati che utilizzano. È un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI) che si occupa di creare sistemi che apprendono—o migliorano le performance—in base ai dati che utilizzano e gli algoritmi sono i motori che alimentano il Machine Learning.

Cos’è il deep learning?

Il machine learning è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI) che si occupa di creare sistemi che apprendono—o migliorano le performance—in base ai dati che utilizzano. È un sottoinsieme Il deep learning (apprendimento profondo) è quel campo di ricerca dell’apprendimento automatico (machine learning) e dell’intelligenza artificiale che utilizza un insieme di tecniche basate su reti neurali artificiali organizzate in diversi strati, dove ogni strato calcola i valori per quello successivo affinché l’informazione venga elaborata in maniera sempre più completa.

Deep Learning è, dunque, sinonimo di conoscenza profonda: è la tecnologia che alimenta sé stessa in un processo inarrestabile di evoluzione della qualità di rilevazione e degli algoritmi che ne regolano le performance. Ed è gestione e indicizzazione di dati e immagini in modo da rendere tutto fruibile, sotto forma di informazioni.

Come viene applicato il deep learning ai sistemi di videosorveglianza?

Il Deep Learning applicato ai sistemi di videosorveglianza consente di riconoscere e classificare, in maniera sempre più intelligente e accurata, intrusioni, minacce e potenziali pericoli, attraverso avanzati algoritmi:

Classificazione di oggetti e persone, Analisi comportamentale, protezione perimetrale, monitoraggio della salute, prevenzione crimini, Riconoscimento facciale, prevenzione incendi
Classificazione di oggetti e persone, Analisi comportamentale, protezione perimetrale, monitoraggio della salute, prevenzione crimini, Riconoscimento facciale, prevenzione incendi

Queste applicazioni sono diventate parte integrante delle tecnologie all’interno delle telecamere IP e hanno permesso alla sorveglianza di fare un salto in avanti nella propria definizione. Hanno consentito a questi dispositivi IP di parlare con altri sistemi e diventare alleati importanti in settori come l’Internet of Things e il marketing.

Quali scenari si sono aperti per la videosorveglianza negli ultimi anni considerando le applicazioni del deep learning?

Tra i trend maggiormente sotto i riflettori ci sono:

🏙️
Smart
City

🏢
Smart Building & Smart Home

🛒
Smart
Retail

🏭
Automazione Industriale

Uno dei concetti più trasversali a questi sistemi è l’Access Management, dato che è l’insieme di un ecosistema di dispositivi il cui ruolo è regolamentare, monitorare e sorvegliare i varchi  fisici di strutture di tutti i tipi. A tal proposito la  videosorveglianza essendo perfettamente integrata gioca un ruolo estremamente importante.

Curiosità, lo sapevi che?

Integrazione citofonia – telecamere
Molti citofoni hanno la possibilità di catturare il flusso RTSP di una camera di contesto, sicché oltre al video proveniente dalla camera del citofono stesso, si potrà passare dalla visione dell’una all’altra mentre si è in chiamata con il posto interno

Integrazione Citofonia – Tool di TVCC/VMS
I videocitofoni potranno essere integrati nel TVCC/VMS alla stregua di una qualsiasi altra telecamera del sistema grazie ai protocolli ONVIF/RTSP


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