インテリジェントプラットフォームを活用してビデオ監視データの津波に対処する方法

システム設計者は、高度なセンサー技術の急激な拡大と、それを安全または生命/安全の環境にどのように適用するかという課題に直面することがよくあります。センサーのネットワークは、音声アラーム、ガス漏れ、温度変動などのイベントを聞き、嗅ぎ、感じることができます。しかし、クラウドベースのインテリジェント分析の登場により、膨大な量のさまざまなデータを制御および活用して、実用的なリアルタイムの対応が可能になり、ビデオ監視はセキュリティにおいて主要な力となりました。

世界的な調査会社 Memoori は最近のレポート「物理的セキュリティのビジネス 2020-2025」で次のように述べています。「2019 年、ビデオ監視に人工知能 (AI) 技術が適用されたことで、市場は 2020 年までに AI が主流になり、ビデオ監視カメラによって生成される膨大な量のデータを最大限に活用するという差し迫ったニーズに対する唯一の実行可能な答えは AI ベースのソリューションであると確信しました。AI ソフトウェアを搭載した最新のチップ アーキテクチャは、大量のデータを精査してセキュリティを向上させることができます。確かに、この分野ではまだ多くの開発が見られていませんが、AI への道筋は非常に明確です。」

Memoori のレポートでは、次のように付け加えています。「AI はスマート テクノロジー エコシステムに頭脳を追加し、これらのシステムが幅広い感覚入力を理解し、センサー ハードウェアによって提供される膨大な量のデータを処理できるようにします。これは、大量のビデオ監視映像から情報を引き出し、人間のチームが監視できる以上のデータを作成するコンピューター ビジョンにとって特に重要です。人間の脳と同様に、AI ビデオ分析は、人数を数え、個人を認識し、アクティビティを特定して、安全性、効率性、行動予測アプリケーションを推進し、犯罪と戦うのにも役立ちます。」

VMSからAIへの移行

単純な事実として、セキュリティ業界はデータ収集のために従来の VMS からセンサー管理プラットフォームに移行しつつあります。エンドユーザーや技術スタッフと話をすると、移行は避けられないことがわかります。データの収集、データ生成、そして最終的にはデータの解釈に対するプレッシャーは、日々複雑化しています。毎日膨大な量のデータが生成されますが、そのうち約 80% は非構造化データ、つまり「ダーク データ」であり、そのうち 37% はビデオ データです。これにより、プロセスを開始する前にデータを検索、整理、入力する作業に大きな負担がかかります。

Fredrik Wallberg 氏と Airship AI の技術チームは、ダーク データをリアルタイムで実用的なインテリジェンスに変えるという課題に取り組んでいます。 Airship のマーケティング担当副社長であるウォールバーグ氏は、Airship はデータとセキュリティの状況に重点を置いており、同社の代理店や企業クライアントは大量のデータを作成しているものの、その情報を具体的な方法で収集することにまだ苦労していると指摘した。

「私たち（セキュリティ）は、ライブ視聴からほぼ完全に離れてしまいました。ライブストリームを視聴していた人たちは圧倒されて、このサルの姿が見えなかったという報告を多く目にしています。そのため、多くのビデオが再生モードで視聴されています」とウォールバーグ氏は述べ、今週ラスベガスで開催されるISC West 2022で展示されるライブ監視からの移行という重要なトレンドを指摘した。「既存の顧客や、私たちが協力しているフォーチュン100の大手企業の一部を通じて私たちが行ったことは、既存のデータとメタデータを抽出し、そのデータとメタデータをビデオフィードから抽出してセキュリティをさらに向上させ、ビジネスを成長させることに関する深い専門知識を持っています。」

「私たち（セキュリティ）は、ライブ視聴から完全に離れてしまいました。この件に関する報告は数多くありましたが、ライブで視聴している人たちは詳細がわからないため、多くの場合圧倒されてしまいます。そのため、多くのビデオは再生モードで視聴されています」とウォールバーグ氏は述べ、最近ラスベガスで開催されたISC West 2022で展示されたリアルタイム監視からの重要なトレンドを指摘した。「私たちが既存の顧客や一部の大口顧客を通じて行ってきたこと、私たちが協力しているフォーチュン100企業は、既存のデータとメタデータを抽出し、そのデータとメタデータをビデオフィードから抽出してセキュリティをさらに向上させ、ビジネス開発を促進することに深い専門知識を持っています。」

ウォールバーグ氏は、顧客がエッジでリアルタイムのデータ視覚化を実現できるようにするためのプロセスを作成できる Airship AI の能力が重要な差別化要因であると説明しました。 「組織はエッジで大量のコンピューティングとデータ生成を行っています。当社のフロントエンド AI ボックスは、オンボード AI データ分析と転送を提供する小さな工場とビデオ エッジ処理モジュールにすぎません。これらの拡大し続けるセンサーと IoT デバイスがインターネットに接続するにつれて、これは今後のトレンドになるかもしれません。当社は、データ ポイントとデータ作成ポイントでのワークロードを管理し、最大限の効率と精度を実現するという点で最前線にいると考えています。」

このすべてのデータをどうするか

Airship AI プロセスがこのデータをすべて再生成して収集した後、次のステップはデータを分析することです。ウォールバーグ氏は、データをコア管理プラットフォームに戻すと、エッジで取り込んで整理および分析することができ、ダークデータがすべてリアルタイムで実用的なインテリジェンスに変換されると述べました。

「現時点では、多くの競合他社と同様に、データ サイロを解体してデータ ハブに置き換えるには、フロントエンドに少なくとも簡素化された UI を備えた強力なバックエンドが本当に必要です。そうすれば、AI エンジンはコア内のすべての構造、つまりダーク データの反対と呼ぶべきブライト データを見ることができます」とウォールバーグ氏は付け加えました。

「AI の観点から見ると、このすべてのデータを作成し、バックエンド システムを連携および接続してデータを融合および操作し、視覚化を実現することで、そのデータを理解します。この最後の部分を、このデータ スレッドでデータ視覚化と名付けました。これは、AI を使用してデータ ストリーム全体を通じてインテリジェンスを提供するだけです。さまざまなシステムをすべて取得し、データ サイロを分解し、IoT デバイスとセンサーをエッジに配置し、データを取り込み、コア AI 機能を通じて分析し、エッジでリアルタイムのデータ視覚化を有効にして、リアルタイム通知を生成します。したがって、エッジには非常にスマートなエンジンがあり、コアとバックエンドに強力なエンジンがありますが、最終的には簡素化する必要があります。」

人工知能と機械学習のオプションが複数の安全システムで着実に受け入れられるようになって以来、PSIM および VMS プラットフォームからの運用上の移行が進行中です。もちろん、ビデオ監視が最も明白な例です。 Airship AI は、そのアプローチが基本的なビデオ管理ソフトウェアを超え、監視を単一のストリームから数千のストリームに拡張するプロアクティブで完全な「カメラからサーバーへの」ソリューションを開発していると考えています。

「Facebook、Amazon、Googleなど、大規模なデータタイプを持つ多くの成功企業を見てみると、どの企業もこのダークで非構造化データで何ができるかを模索しています。セキュリティ分野には大量のデータがあり、私たちはイベントが発生した場所を正確に特定したり、ビデオを整理したり、帯域幅を削減したりすることに多くの時間を費やしています。つまり、いわゆる無駄なデータの量を減らすことに取り組んでいるのです」とウォールバーグ氏は語った。

「私たちが言っているのは、実際は逆だということです。生成されるすべてのデータがあれば、ビジネスサポートの観点からだけでなく、適切な AI エンジンを導入してセキュリティを向上させるためにも、何が起こっているのかを実際に理解できるようになります。データを分析して、いくつかのパターンを見つけ出すことができるようになります。」