AI温度測定から警備ロボットまで、インテリジェントセキュリティは新たな「ゲートキーパー」となるのでしょうか？

セキュリティシステムといえば、「監視カメラ」や「電子アクセス制御」を思い浮かべる人が多いでしょう。人工知能の急速な発展に伴い、従来のセキュリティシステムの欠点が徐々に明らかになり、顔認識、車両検知、夜間認識など、ますます多くの新機能が求められています。私たちが幼い頃に想像したロボットが警備に立つ光景が、徐々に現実になりつつあります...

[[328927]]

あなたの周りのスマートセキュリティ

疫病が「AI体温測定」の需要を加速させることになるとは誰も予想していませんでした。

新年が明け、何万人もの出稼ぎ労働者が帰省の旅を始め、鉄道駅、空港、地下鉄駅などの交通拠点を通過する際、保安検査場の近くに追加の「カメラ」が設置されていることに気づくだろう。これは三脚、カメラ、ノート PC で構成される AI 体温検出器です。歩行者が通過するたびに、体温がディスプレイ画面に表示されます。検出された体温が正常であれば、歩行者は何も感じずに通過できます。体温が高い疑いのある歩行者が検出されると、システムが自動的に警報を発し、警備員が 2 回目の体温測定を行います。

交通量の多い場所での防疫と温度測定のニーズに効果的に対応するために、AI温度測定プロジェクトは赤外線と人工知能技術の双方向サポートを備えています。赤外線技術は長距離の非接触温度測定のニーズを保証し、コンピュータービジョン技術は人の額を正確に識別して迅速な位置測定を実現します。ほとんどの AI 温度測定プロジェクトでは、赤外線熱画像と顔認識を組み合わせて、非接触で複数のターゲットの温度スクリーニングを実現し、温度測定精度は ±0.3℃ です。

技術ロジックの観点から見ると、ポートレートを認識して追跡するには、つまりカメラ画像内の各顔を正確に特定し、赤外線温度ドットマトリックスに基づいて額の温度を計算するには、AI アルゴリズムが必要です。手作業に取って代わることはできませんが、AI温度測定製品の価値は依然として重要です。交通量の多い現場では、近距離でのセキュリティチェック自体に大きなリスクがあり、混雑するとリスクはさらに大きくなります。また、最初の体温検査により、セキュリティ担当者の作業負担を軽減することもできます。

疫病流行以来人気を集めているAI温度測定プロジェクトに加えて、監視警報システムも私たちが日常生活で最も接触する可能性のあるスマートセキュリティメンバーです。スマートカメラ、スマートドアベル、スマートファイアウォールなど、それらはすべて視覚、触覚、聴覚、嗅覚などの知覚能力を目指しています。それらのほとんどは顔認識技術の重複度が高いですが、異なるシナリオでの製品要件はわずかに異なります。これらの製品の多くは、顔や人物のキャプチャ、車両認識などのビデオ分析による構造化されたビデオストレージを提供し、主にイベント後の検証に使用されます。

より「サイバーパンク」なスマートセキュリティ

上で紹介したインテリジェント警備員に比べ、「管理警備」においては警備ロボットの役割がより顕著です。人工知能システムにより、作業中に疲れたり退屈したりすることがなくなり、ストリーミングビデオにより監視エリア内で起こっているすべてのことを表示できるため、他の人がすぐに現場に急行できるようになります。彼らは商店、刑務所、学校を管理することができます。人工知能、ストリーミングビデオ、その他の接続技術により、24時間勤務でき、暗闇でも見聞きできる警備員が誕生しました。監視用ロボットの使用は、世界中で増加している新しい傾向です。米国だけでも、こうしたロボットの市場規模は2018年に21億1,000万ドルに達し、あるレポートによると、2024年までに33億3,000万ドルに達すると予想されています。

彼らは、さまざまな接続テクノロジーを使用して、侵入者の巡回、通信、記録、さらには追跡を行います。 LIDAR、ビデオと写真、人工知能と機械学習、同時位置推定とマッピング (SLAM)、センサー、モノのインターネット、GPS: これらのデジタルガードには、警備員が必要とするすべての機能が備わっています。特定のシナリオでは、ロボット警備員が人間よりも優れたパフォーマンスを発揮しました。

セキュリティ ロボットを稼働させるには、ロボットがどこでどのように動作するかに関するポリシーとパラメーターを人間が作成する必要があります。ロボットは人工知能と画像認識ソフトウェアの助けを借りて、巡回する空間を探索します。おそらく、常に回転する光検出および測距 (LIDAR) センサーの助けを借りて、ロボットは部屋の輪郭とその中にあるすべてのものをマッピングできるでしょう。次に、人間の警備員が地図上の巡回ポイントを選択し、ロボットはエリアを絶えずスキャンしながら、あるポイントから別のポイントへと繰り返しパターンで移動します。ロボットはLIDARとカメラだけでなく、熱画像カメラも使用できるため、ロボットとロボットを監視する人々は暗闇の中で物体を見ることができます。

パトロール中、ロボットは人工知能と機械学習アルゴリズムを使用して、目にするものすべてにラベルを付けます。 AI データベースと画像認識ソフトウェアは進化しており、動物、乗り物、人間、さらには特定の顔など、より多くのものを認識できるようになっています。

スマートセキュリティは完璧ではない。その弱点はデータストレージにある。

現在、スマートセキュリティ業界にとっての大きな課題は、データストレージにあります。ロボットメーカーが、ライブストリーミングビデオ、人工知能、巡回パトロールをサポートするその他の機能にとってすでに不可欠なロボット監視、メモリ、ストレージ技術を向上させるにつれて、市場が成長し続けることは驚くことではありません。たとえば、シームレスで継続的なビデオストリーミングには、現在の 2 車線の高速道路によるデータ伝送と比較して、その広大な帯域幅によって真の情報スーパーハイウェイが実現される 5G セルラー テクノロジーが不可欠です。録画中にピクセル化やギャップが生じる可能性がある「ボトルネック」を回避するには、このすべての情報をより高速に処理する必要があります。また、時間的に厳しい状況では、ビデオやその他の大きなファイルにすぐにアクセスするには、デバイス、リムーバブル カード、ドライブ、またはローカル コンピューターのいずれかで、マシンに近い「エッジ」にファイルを保存することが必要になる場合があります。

マイクロン インダストリーは、多くの企業もエッジ コンピューティングによって提供される機密性を好むと述べています。ほとんどの人は、データをクラウドに置くと誰かがそれを悪用しようとするだろうと考えています。これが、監視システムがデータをエッジに保存している理由の 1 つです。

Micron の MicroSD メモリ カードは大容量のデータ (最大 1 TB) を保存でき、DRAM 製品は 5G や AI などのテクノロジーに対応するために、非常に高速かつ大量のデータを同時に生成して処理できます。監視ビデオのエッジ ストレージを念頭に設計された MicroSD カードには、フレーム ドロップやビデオ損失を最小限に抑えながら、セキュリティ ロボットの動作に不可欠な継続的なビデオ録画を可能にする特別なファームウェアが含まれています。さらに、パスワードロック保護技術を使用して、保存されたデータを非公開に保ちます。

現在開発中のすべての新興技術は、例外なく私たちの生活の快適さを向上させてきました。ショッピングモールに警備ロボットがいるとわかれば、私たちはもっと安心するかもしれません。未来がどうなるかはわかりませんが、ロボットは間違いなく未来の一部となるでしょう。