Comparação entre vigilância por vídeo tradicional com inteligência artificial
Deixe para trás a vigilância passiva e abrace o futuro da segurança proativa com Inteligência Artificial!
Antigamente, as câmeras de segurança apenas gravavam imagens, acumulando horas de vídeos que ninguém conseguia acompanhar.
Incidentes passavam despercebidos e a intervenção em tempo real era praticamente impossível.
Mas agora?
Com a Inteligência Artificial, a vigilância se torna inteligente!
Imagine um sistema que automaticamente
Analisa imagens em tempo real, detecta eventos críticos e envia alertas imediatos.
Reconhece padrões e comportamentos suspeitos, antecipando e prevenindo incidentes antes de ocorrerem.
Identifica automaticamente pessoas e objetos, simplificando a busca por informações e a investigação de eventos.
Melhora a eficiência da equipe de segurança, removendo-os de tarefas monótonas e permitindo foco em ações estratégicas. Não é mais necessário funcionários ociosos olhando para câmeras.
A inteligência artificial transforma a vigilância numa ferramenta eficaz de prevenção e resposta, assegurando a segurança de indivíduos e patrimônios de forma mais inteligente e rápida.
Sistemas de monitoramento IA são capazes de automaticamente, sem intervenção humana, interpretar, antecipar e responder a eventos em tempo real.
Gerenciam enormes volumes de dados de vídeo com uma precisão impressionante, identificando padrões e reconhecendo ameaças. Mais do que uma melhoria, é uma transformação radical para a segurança.
Tratar deste tipo de conteúdo é importante porque estamos vendo usuários residenciais, empresariais e até governamentais, como Prefeituras, investindo e gastando milhões em sistemas que já estão ultrapassados.
Vigilância por vídeo tradicional explicada
A vigilância por vídeo, incluindo sistemas como o circuito fechado de televisão (CFTV), é um pilar fundamental da segurança há anos.
Estes sistemas têm protegido empresas, residências e espaços públicos, prevenindo delitos e registrando eventos.
Uma rápida avaliada histórica sobre os sistemas de vigilância por vídeo
Década de 1940
O CFTV foi iniciado, sendo utilizado pela primeira vez pelos militares alemães durante a Segunda Guerra Mundial.
Década de 1950
O CFTV se difundiu nos EUA, particularmente em locais como bancos.
Década de 1960
Câmeras foram instaladas em locais públicos, exemplificado pela Olean High School em Nova York, em 1968.
Década de 1970
O gravador de videocassete (VCR) surgiu, possibilitando a gravação e armazenamento de imagens de vídeo.
Década de 1980
Introduziu-se a tecnologia de multiplexação, que permitia que múltiplos feeds de câmera fossem armazenados em uma única fita de VCR.
Década de 1990
A tecnologia digital introduziu vídeos com data e hora embutidas, câmeras em cores e gravadores de vídeo digitais.
Década de 2000
As câmeras iniciaram a transição para o digital e começaram a utilizar a internet para expandir suas funcionalidades.
As vantagens da vigilância por vídeo tradicionais
A mera presença de câmeras geralmente serve como um impedimento para potenciais atividades criminosas, reforçando a importância da segurança em vários ambientes.
Além dessa função preventiva, as filmagens capturadas por sistemas de CFTV têm valor significativo em processos legais, fornecendo evidências tangíveis quando necessário.
É hora de mergulhar mais fundo no fluxo de trabalho desses sistemas.
Como funciona a vigilância por vídeo tradicional
A vigilância por vídeo tradicional, ou CFTV, usa câmeras para capturar e transmitir vídeo para um monitor central, mantendo o feed privado.
Veja como funciona
Instalação de Câmeras
Selecionar e instalar câmeras em locais estratégicos é essencial para atender às necessidades específicas.
Conectar as câmeras utilizando cabos.
Transmissão de Vídeo
As câmeras transmitem o vídeo para dispositivos de gravação, sejam eles analógicos ou digitais.
Gravação
Os DVRs ou gravadores de vídeo em rede armazenam as filmagens. A duração do armazenamento varia conforme o tamanho da unidade e as necessidades do usuário.
Visualização
É possível assistir aos vídeos ao vivo ou gravados em monitores. Alguns sistemas oferecem a opção de monitoramento à distância.
Reprodução/Pesquisa
Os usuários podem pesquisar filmagens específicas com base em data, hora ou eventos.
Backup/Exportação
Transferir filmagens importantes para outro dispositivo para compartilhamento ou armazenamento mais longo.
Manutenção
Realizar verificações e limpezas de forma regular.
Assegurar-se de que existe armazenamento suficiente e que tudo está operacional. Aplicar as atualizações de software ou firmware necessárias.
Segurança
Integração de sistemas de alarme e proteção de gravações com criptografia e senhas fortes.
Mesmo com o avanço da tecnologia, os humanos ainda são essenciais em sistemas tradicionais.
Eles são responsáveis pela instalação, manutenção, monitoramento e tomada de decisões baseadas em gravações.
Apesar de tais sistemas terem sido eficazes por muitos anos, eles possuem suas limitações.
Conforme as demandas por segurança se intensificam, as limitações desses sistemas se tornam mais evidentes do que nunca.
Limitações dos sistemas de vigilância tradicionais
Embora aplicações como prevenção de crimes e monitoramento de tráfego tenham se beneficiado da vigilância tradicional baseada em CFTV, a tecnologia tem uma série de limitações:
Campo de visão: câmeras tradicionais podem ter pontos cegos, a menos que equipadas com recursos de panorâmica, inclinação e zoom (PTZ).
Resolução: sistemas mais antigos podem não ter alta resolução, reduzindo a clareza.
Armazenamento: armazenamento local limitado pode ser suscetível a adulteração.
Análise: a falta de análise avançada de vídeo requer revisão manual.
Vulnerabilidades: a infraestrutura física pode ser adulterada ou danificada.
Iluminação: o desempenho em pouca luz pode ser abaixo do ideal sem infravermelho.
Custo e manutenção: a configuração e a manutenção podem ser caras e demoradas.
Privacidade: sem análise inteligente, os sistemas podem ser invasivos.
Acesso e integração: acesso remoto limitado e integração com novas tecnologias.
Latência e ambiente: a transmissão analógica pode ser lenta e o equipamento pode não suportar todas as condições.
Volume e redundância: grandes quantidades de filmagem, muitas das quais podem ser redundantes.
Erro humano: o monitoramento pode resultar em eventos perdidos, alarmes falsos, vieses e inconsistências.
Apesar dessas desvantagens, os sistemas de vigilância tradicionais têm sido uma ferramenta importante na manutenção da segurança em uma variedade de cenários.
Muitas dessas limitações, no entanto, estão sendo abordadas por tecnologias mais novas, abrindo caminho para soluções de vigilância mais eficientes, escaláveis e inteligentes.
Soluções de segurança modernas e a necessidade de inovação
A vigilância por vídeo evoluiu significativamente, graças aos recentes avanços tecnológicos, e atingiu novos patamares.
As maiores necessidades de segurança atualmente
Avalie se eu sistema de vigilância por vídeo tem pelo menos metade destes recursos, se não, considere-o defasado.
Alta definição: câmeras modernas fornecem imagens mais nítidas e de alta resolução.
WDR (ampla faixa dinâmica): câmeras lidam com condições de iluminação variadas para filmagens nítidas.
IA e aprendizado de máquina: análise de filmagens em tempo real, incluindo reconhecimento facial, detecção de objetos e análise de comportamento.
Computação de ponta: câmeras com recursos de processamento integrados aumentam a eficiência.
Armazenamento em nuvem: soluções de nuvem integradas permitem acesso e backup de dados mais fáceis.
Visualização de 360 graus: cobertura abrangente sem pontos cegos.
Imagem térmica: detecção de assinaturas de calor, ideal para a noite.
IoT integrada: conectividade com outros recursos de segurança.
Essas inovações decorrem da necessidade de superar as limitações tradicionais de vigilância.
A implementação de sistemas aprimorados por IA é crucial para uma vigilância moderna e eficaz em diversos contextos.
Introdução à vigilância por vídeo impulsionada por IA
Na era da sobrecarga de informações, a inteligência artificial está transformando a vigilância.
Através dela, câmeras são capazes de analisar extensas gravações, identificando eventos ou irregularidades significativas com rapidez e exatidão, fazendo com que os ambientes se tornem mais inteligentes e seguros.
O poder da IA na vigilância
A habilidade da inteligência artificial de processar rapidamente grandes volumes de dados, identificar padrões ocultos e aprender e adaptar-se de forma contínua é revolucionária.
Ela converte dados brutos em percepções valiosas, redefinindo indústrias e ampliando horizontes:
- Processamento em tempo real de dados enormes, garantindo detecção rápida de problemas.
- Reconhecimento de padrões para identificar comportamentos anormais em meio a atividades usuais.
- Algoritmos avançados que realizam multitarefas, monitorando vários feeds de vídeo simultaneamente.
- Habilidades como reconhecimento facial/de objetos e análise comportamental.
- Integração com sistemas digitais para vigilância abrangente.
- Aprendizado adaptável, permitindo que os sistemas refinem sua precisão ao longo do tempo.
- Escalabilidade, permitindo monitoramento consistente em vastas áreas.
- Eficiência de custo a longo prazo, reduzindo a necessidade de supervisão humana.
Explorar o impacto da inteligência artificial na vigilância torna essencial compreender as tecnologias fundamentais que viabilizam essa integração inovadora.
Principais tecnologias que permitem vigilância impulsionada por IA
Vamos analisar as principais tecnologias que impulsionam a vigilância com IA e como elas dão vida a essa inteligência avançada.
A vigilância orientada por IA aproveita-se da evolução tecnológica para otimizar os sistemas tradicionais, unindo recursos de hardware com software avançado.
Aprendizado profundo e redes neurais
- Redes neurais convolucionais (CNNs): classificação de imagens e detecção de objetos em vídeos.
- Redes neurais recorrentes (RNNs): análise de padrões sequenciais de tempo em vídeos.
- Redes adversárias generativas (GANs): aprimoramento de imagens por meio do refinamento da resolução ou reconstrução de partes obscuras.
- Aprendizado de transferência: ajuste fino de modelos para tarefas específicas, conservando recursos computacionais.
- Computação de ponta: processa dados perto de sua fonte usando chips como o Jetson da NVIDIA ou o Edge TPU do Google.
- Visão computacional: juntamente com o aprendizado profundo, algoritmos tradicionais como HOG (histograma de gradientes orientados) e SIFT (transformação de recurso invariante de escala) continuam cruciais.
- Fusão de sensores: combina vários dados de sensores para uma compreensão mais completa dos ambientes.
- Ferramentas de anotação de dados: essenciais para treinar modelos precisos. Ferramentas semiautomatizadas agilizam anotações de conjuntos de dados.
- Infraestrutura de nuvem: plataformas como AWS e Google Cloud oferecem computação e armazenamento para operações de vigilância.
- Aceleradores de hardware: GPUs (unidades de processamento gráfico), TPUs (unidades de processamento tensor) e FPGAs (matrizes de portas programáveis em campo) aprimoram as computações de IA para processamento em tempo real.
- Sistemas embarcados: sistemas compactos e eficientes que permitem processamento de dados locais sem conexões externas constantes.
- Ferramentas de privacidade de dados: técnicas como privacidade diferencial e criptografia homomórfica garantem a privacidade dos dados.
- Computação quântica: possui potencial em criptografia e análise de dados, embora ainda esteja emergindo.
- Soluções de big data: data lakes e ferramentas de análise gerenciam os vastos dados de sistemas de vigilância.
- AutoML: automatiza a seleção e o ajuste de modelos, permitindo que os sistemas se ajustem rapidamente a novos dados.
Juntas, essas tecnologias capacitam a vigilância moderna para prever, detectar e analisar com precisão incomparável.
Da próxima vez que seu técnico de vigilância te visitar pergunte sobre estes recursos a ele.
Algoritmos de aprendizado de máquina e automação
O aprendizado de máquina (ML – Machine Learning), é um subcampo da inteligência artificial, que usa métodos estatísticos para permitir que os computadores aprendam com os dados.
A automação se refere a processos feitos com envolvimento humano mínimo. Juntos, eles criam sistemas adaptáveis e autossustentáveis.
Visão geral dos algoritmos do aprendizado de máquina – ML:
Aprendizado supervisionado: prevê usando dados de treinamento rotulados. Exemplos incluem regressão linear, redes neurais e árvores de decisão.
Aprendizado não supervisionado: aprende com dados não rotulados, com técnicas como agrupamento e associação.
Aprendizado por reforço: um agente maximiza as recompensas por meio de ações. Os métodos incluem Q-learning.
Aprendizado semissupervisionado e de transferência: utilize dados rotulados e não rotulados ou use modelos pré-treinados para tarefas relacionadas.
Nós poderíamos ficar aqui escrevendo (e você lendo) por dias sobre este assunto interessantíssimo, mas o importante é saber que os avanços tecnológicos em aprendizado de máquina revolucionaram a vigilância em todos os seus aspectos.
No passado, a vigilância era manual e exigia muitos recursos, dependente da vigilância humana e do registro físico.
Hoje, a vigilância com tecnologia de IA oferece maior eficiência, precisão e escalabilidade.
É essencial comparar a vigilância tradicional e baseada em IA para entender suas diferenças funcionais, eficiência e implicações sociais.
Comparando a vigilância por vídeo tradicional e com IA
Embora a transição de sistemas tradicionais para soluções de vigilância por vídeo baseadas em IA seja evidente, compreender as diferenças entre eles pode revelar percepções importantes.
A análise que se segue, derivada tanto de nossas experiências quanto da retroalimentação de informações da experiência de usuários, tem como objetivo esclarecer a evolução da vigilância por vídeo.
Vamos às comparações…
Monitoramento e detecção
Tradicional: o monitoramento manual é propenso a erros humanos. Em turnos longos, o pessoal de segurança pode perder incidentes sutis, mas cruciais. Historicamente, houve desafios relacionados à fadiga e descuidos.
Impulsionado por IA: os sistemas de IA podem escanear consistentemente as filmagens 24 horas por dia, 7 dias por semana. Eles podem identificar padrões incomuns ou ameaças potenciais sem se cansar, oferecendo uma vigilância constante com a qual as equipes humanas podem ter dificuldades.
Processamento e armazenamento de dados
Tradicional: o armazenamento dependia principalmente de configurações locais. Isso geralmente levava a limitações na quantidade de filmagens armazenadas e, às vezes, à recuperação lenta de segmentos de vídeo específicos.
Aprimorado por IA: a integração de armazenamento em nuvem e a marcação por IA tornaram mais fácil para os usuários armazenar grandes quantidades de filmagens e recuperar segmentos específicos rapidamente.
Eficiência e escalabilidade
Tradicional: expandir uma configuração de segurança geralmente significava aumentar linearmente os custos, pois mais pessoal seria necessário para monitorar câmeras adicionais.
Aprimorado por IA: os sistemas de IA permitem que mais câmeras sejam adicionadas sem um aumento proporcional no pessoal de monitoramento, já que a IA pode lidar com vários feeds simultaneamente.
Implicações de custo
Tradicional: os custos contínuos de manutenção e mão de obra eram uma preocupação para muitas organizações, especialmente ao considerar a expansão do sistema.
Aprimorado por IA: embora haja um custo de configuração inicial potencialmente mais alto, com o tempo, as organizações podem ver economias devido às necessidades reduzidas de monitoramento manual e manutenção simplificada.
Precisão e exatidão
Tradicional: depende muito da experiência e conhecimento do operador. A eficácia pode variar dependendo do estado de alerta e julgamento do indivíduo.
Aprimorado por IA: os sistemas de IA mantêm um nível consistente de precisão, reduzindo erros humanos e vieses. Eles analisam objetivamente as filmagens com base em algoritmos.
Flexibilidade e integração
Tradicional: sistemas anteriores tinham limitações quando se tratava de integração com novas tecnologias ou dispositivos.
Impulsionado por IA: soluções modernas de IA são projetadas com integração em mente. Elas geralmente funcionam perfeitamente com outros dispositivos de IoT e plataformas tecnológicas.
Tempo de resposta
Tradicional: a velocidade de resposta depende dos tempos de reação humana. Às vezes, podem ocorrer atrasos se um incidente passar despercebido.
Impulsionado por IA: sistemas de IA podem disparar alertas automatizados no momento em que detectam anomalias, reduzindo potencialmente os tempos de resposta durante situações críticas.
Preocupações com privacidade
Tradicional: a gravação contínua às vezes levantava preocupações com privacidade, especialmente em áreas onde os indivíduos se sentiam constantemente observados.
Impulsionado por IA: sistemas de IA, com recursos como desfoque facial ou gravação seletiva, podem ajudar a resolver algumas dessas preocupações com privacidade, mantendo a segurança.
É evidente que tanto os sistemas de vigilância tradicionais quanto os impulsionados por IA têm seus pontos fortes e limitações.
À medida que a tecnologia continua a evoluir, o cenário da vigilância também evoluirá, e é essencial manter-se informado para fazer as melhores escolhas para as necessidades de segurança.
Espero ter ajudado um pouco, na escolha do seu sistema de segurança por vídeo.
Um abraço!
Keywords utilizadas neste artigo
IA, Inteligência Artificial, segurança, vigilância, monitoramento, câmeras, análise de vídeo, reconhecimento facial, detecção de eventos, prevenção de perdas, segurança proativa.
Com dados extraídos do site da IBM: https://www.ibm.com/br-pt
