「AI+セキュリティ」はホームセキュリティの新たなトーンとなり、過小評価されることはない

家庭の安全に対する国民の意識が高まり、社会環境の動向が変化する現状において、家庭の安全は人々の日常的な保護の鍵となることは間違いありません。近年、人工知能技術の急速な発展により、家庭のセキュリティに多角的なソリューションが提供されるようになりました。人工知能技術により、監視対象の家庭エリア内で発生した侵入を自動的に検出し、警報が発生したエリアにいる家族に警告を発し、可能な対策や計画を示します。家のセキュリティに関する支援を提供します。

1. ホームセキュリティ業界の現状と発展

社会の発展に伴い、家庭のセキュリティ、子供や家族のペットの遠隔監視が家族のニーズとなっています。そのため、スマートホームセキュリティ市場の拡大に伴い、製品形態も拡大しています。IDCのスマートホームセキュリティ市場レポートによると、スマートカメラ市場は中国のスマートセキュリティ市場における最大の製品構成です。2018年のスマートカメラの出荷台数は970万台近くに達し、前年比64.1%増となりました。 2018年、中国のホームセキュリティ監視市場の出荷台数は1,338万台に達し、前年比65.9%増となった。その中でも、スマートカメラが最大の市場シェアを占め、スマートドアロックが急速に成長した。今後も市場は急速な発展を維持し、2023年には市場出荷台数が1億台を超えると予想されています。

2. ホームセキュリティ分野で一般的に使用されるインテリジェント技術

ビッグデータ技術: ビッグデータ技術には、一般的に、ビッグデータの収集、ビッグデータの前処理、ビッグデータの保存と管理、ビッグデータの分析とマイニング、ビッグデータの表示と応用が含まれます。ビッグデータ技術を顔認識データと組み合わせて適用し、より効果的な顔認識システムを構築して、家族に安全な環境を提供します。

センサー技術: センサーは指定された測定量を感知し、一定の規則に従って使用可能な出力信号に変換します。センサー技術は、家庭内の煙の監視に使用でき、煙を適時に検知してユーザーに通知します。モノのインターネット技術：無線周波数識別などの情報センシングデバイスを企業情報システムに接続することで、インテリジェントな識別と管理を実現し、倉庫情報、貨物の位置情報、資材情報、入出庫情報など、在庫管理の判断に必要な倉庫情報をリアルタイムで収集し、倉庫管理者が各倉庫の情報を把握するための強力なサポートを提供します。画像認識技術：画像認識技術は、画像を処理、分析、理解して、さまざまな異なるパターンの対象や物体を識別する技術です。ホームセキュリティでは、物体の輪郭や特徴に基づいて判断が行われます。

ビデオ構造化技術：ビデオ構造化とは、ビデオ画面に表示される人物、物体、色、数字などの属性特徴に基づいて、ビデオビッグデータ構造化プラットフォームを構築することを指します。ビデオが構造化された後、対応する構造化データ ウェアハウスに保存され、ストレージ容量が大幅に削減されます。

3. ホームセキュリティ分野における人工知能技術の応用展開

IV. ホームセキュリティ分野における人工知能技術の応用事例

BuddyGuard (Flare): BuddyGuard の製品 Flare は、カメラ、AI、IoT アクセサリです。BuddyGuard が開発した「初の真の AI ベースのホーム セキュリティ システム」です。 130 度の広い視野角を備えたこの壁掛け監視カメラは、マシン ビジョン アルゴリズムを使用して、家を出るときに顔を検出して分類できます。地理位置情報により、デバイスはユーザーの現在地を把握でき、音声認識によりユーザーは音声コマンドを設定でき、デバイスは家の周りの通常の騒音と不審な音を区別できます。 Flare のセンサーがガラスの割れる音や見知らぬ人物の検知など、何か異常なことを検知すると、警察に連絡して出動を要請し、侵入者に関する音声およびビデオ情報を記録します。

Nest Lab（Nest Protect（煙感知器）：Nest Protect煙感知器には6つのセンサーがあり、センサー技術により煙、一酸化炭素、温度、光、動き、超音波を感知できます。煙を感知すると、音や光でユーザーに通知するほか、APPリモートアラームもサポートしており、ユーザーはジェスチャーでアラームをオフにできます。AO Smith（AO Smithガス給湯器）：監視アラーム、ガスクリーニング、排気ガス保護を統合した、より高レベルの「一酸化炭素安全保護システム」を革新的に発売し、ガス給湯器製品は安全性の面で全面的にアップグレードされました。この技術は米国の発明特許を取得しています。アラームモジュールは機械から分離され、屋根から30cmの高い位置に設置されています。空間全体の一酸化炭素濃度を24時間正確に監視します。一酸化炭素濃度が120ppmを超えると、すぐに音と光でアラームが鳴り、濃度が240ppmに達すると、自動的にバルブを閉じて有毒ガスを排出し、家庭空間の安全性と信頼性を確保します。

5. ホームセキュリティにおけるAIの限界

セキュリティ機器の技術的問題: ビデオ画像の品質は環境に大きく影響されます。照明不足、画像がぼやけている、ターゲットのサイズが小さい、相互遮蔽などの問題があり、これらはビデオ コンテンツの人工知能認識に役立ちません。

データベースの不足: データ リソースが分散しており、オープン性や共有性が低いため、多次元データ融合分析の実行が困難であり、人工知能に対する効果的なデータ サポートが不足しています。

効果的な自己改善能力の欠如: 現在のインテリジェンスの多くは、入力条件に基づいて自動的に判断する反応型インテリジェンスにすぎず、成長する能力がありません。人工知能は、時間の経過とともに経験を蓄積し、グループ間で経験を共有することで、継続的に改善し、その知能をより強力かつ効率的にすることができるはずです。

6. ホームセキュリティにおける人工知能の開発動向

ホームセキュリティのデジタル化：人々が人工知能にますます注目するにつれて、基本的な技術要件に加えて、明瞭性、圧縮アルゴリズムなどが従来の基礎に基づいてアップグレードされてきました。人工知能の下でのホームセキュリティの技術要件は増加しており、ホームセキュリティ機器は徐々に改善されます。

スマートホームセキュリティ業界の標準化: 国が人工知能への関心を徐々に高めるにつれて、セキュリティにおける人工知能の発展はより多くの政策的保証を受けるようになります。モノのインターネット技術標準を含む関連標準システムが徐々に確立され、改善され、最終的にスマートホームセキュリティの標準化が達成されます。