Security News :: Информационно-аналитическое издание по техническим средствам и системам безопасности
Поиск Контакты Карта сайта
Security News :: информационно-аналитическое издание по техническим средствам и системам безопасности
Security News
Security Focus

Услуги размещения публикаций на сайте Security News
 
 Газета 
 Статьи 
 Зарубежные новости 
 Под знаком PR 
 Новости 
 События отрасли 
 Дайджест СМИ 
 Фоторепортажи 
 Книги 

Получайте новости Security News через Telegram

Получайте новости Security News через Telegram. Это самый оперативный способ читать их с любого устройства.



Security News





Библи видеонаблюдения - 3
Газета "Security News" / Зарубежные новости по системам безопасности / Новости индустрии

Искусственный интеллект приходит в видеонаблюдение


24.01.2018

Искусственный интеллект будет приносить реальную пользу там, где он справляется с какой-то задачей лучше, чем человек. В видеонаблюдении таких задач немало. Во-первых, оператор не так хорошо просматривает изображение от многих камер в реальном времени, как это предполагается при проектировании контрольных центров. Во-вторых, объёмы сохранённых видеозаписей сейчас невероятны.

Однако искусственный интеллект — не замена человеку. У него другие возможности — в чём-то он превосходит двуногое существо, в чём-то уступает. Даже если не брать во внимание тот факт, что маркетологи нередко называют искусственным интеллектом просто автоматизированные системы, интегратору надо понимать, в каком именно виде он принесёт пользу конкретному заказчику, помогая обеспечить безопасность его бизнеса и сберечь ресурсы.

На данном этапе своего развития искусственный интеллект строится по принципу нейронной сети. Она подобна головному мозгу человека, в котором по нейронам передаются биоэлектрические сигналы. Нейроны соединяются между собой в узлах, именуемых синапсами. Чтобы подготовить сеть к работе, нужно провести её обучение, в ходе которого в каждом узле будет установлена некая связь между входным и выходным сигналами.

Пока что более отработаны методы построения нейронной сети свёрточного типа. В ней фильтрация сигнала в синапсе выполняется по определённому математическому алгоритму. Обучение такой сети производится медленно. Ей нужно предъявить тысячи, возможно миллионы примеров, отмеченных как «нужные» и «ненужные». Процесс обучения может включать в себя тысячи или миллионы циклов.

В сети импульсного (спайкового) типа каждый синапс получает импульсы из разных нейронов и складывает их, а когда суммарная интенсивность превысит пороговую, выстреливает дальше итоговый импульс. Определяя, какой импульс дал наибольший вклад в общий результат, он повышает его вклад в последующие суммирования. Такой механизм гораздо быстрее даёт результат и, по утверждению ряда экспертов, лучше копирует работу мозга человека.

Соревнование между этими типами сетей, к которому захотят присоединиться и какие-то новые, ещё впереди. А поскольку областью применения коммерческих продуктов с искусственным интеллектом станет не только видеонаблюдение, то будет иметь значение и то, как определённый вид искусственного интеллекта, отработанный в одной сфере, сможет применяться в других.

Возврат к списку

Передний край

ЗАЩИТА ОТ ВЗЛОМА IP-КАМЕР

Информация о взломах компьютерных систем давно уже перестала считаться фантастикой. Переход на сетевое видеонаблюдение поставил безопасность IP-камер под закономерный вопрос: можно ли при желании обойти защиту, и есть ли она как таковая? Парольная защита предусмотрена во всех без исключения моделях камер видеонаблюдения. Однако уровень её исполнения у разных производителей может оказаться разным. Не секрет, что во многих системах пароли по умолчанию остаются на долгие годы — по сути, до первого прецедента взлома.

КАМЕРЫ ПОД ПРИЦЕЛОМ ЛАЗЕРОВ

Самый высокотехнологичный из способов борьбы с охранными камерами — интенсивный пучок света, направленный в объектив, вызывает избыточную засветку чувствительного элемента — яркость достигает предельного значения, и изображение оказывается полностью либо частично «залито» однородным пятном. Даже при весьма широком динамическом диапазоне с попавшим в кадр прожектором справятся далеко не все камеры. Сам прожектор, скорее всего, будет виден неплохо. А вот разглядеть под ним фигуру человека с автоматом «узи», связкой гранат, украденным из офиса ноутбуком и чертами лица недавно сбежавшего из психушки маньяка — весьма затруднительно.

ОБЛАКА, БЕЛОКРЫЛЫЕ ЛОШАДКИ

Хранение и обработка данных в сети Интернет за счёт ресурсов удалённых серверов, получившие название «облачных» сервисов, приобретают всё большую популярность в отрасли безопасности. Вынос устройств записи/обработки данных, а также функций управления системами за пределы охраняемого объекта и вообще за пределы какой-либо определённой территории позволяет клиенту сэкономить на приобретении аппаратных и программных средств, образующих систему безопасности, а также избежать лишних расходов на содержание персонала. Единственное, что несколько портит красивую картину облачного неба — отсутствие гарантий безопасности данных.

RSSRSS
Присоединиться в ТвиттереTwitter
Присоединиться в FacebookTelegram
Присоединиться в LinkedInLinkedIn
Присоединиться в FacebookFacebook
Присоединиться в Google+Google+
Присоединиться ВКонтактеВКонтакте
Присоединиться в YoutubeYouTube
Присоединиться в ОдноклассникиОдноклассники
Присоединиться в LiveJournaLiveJournal

Книжная полка


Руководство по составлению эксплуатационных требований к системам видеонаблюдения

Руководство по составлению эксплуатационных требований к системам видеонаблюдения




Отбор и прием на работу операторов видеонаблюдения

Отбор и приём на работу операторов видеонаблюдения




IP-видеонаблюдение: наглядное пособие

IP-видеонаблюдение: наглядное пособие




Практическое руководство по обучению операторов систем видеонаблюдения

Эргономика поста видеонаблюдения



Hits 61105883
793
Hosts 5414648
158
Visitors 10239383
193

72

© ИА «Безопасность Сегодня», 2017.
© «Секьюрити Фокус», 2001-2016.
Свидетельство о регистрации электронного СМИ SECURITY NEWS ЭЛ № ФС 77-33582