Perimeter Protection

境界保護とは、物理的な場所や財産の境界や境界を保護するために実装されるセキュリティ対策とシステムを指します。境界保護の主な目的は、不正アクセスを防止し、潜在的な脅威を検出し、保護エリアへの侵入者を阻止することです。

従来、ライブ ビデオ ストリームの分析は手動で行われ、各フィードで発生するイベントを視覚的に識別するために人間の知覚に依存していました。現在、エッジでのディープラーニングにより分析タスクの自動化が可能になり、それによってスケーラビリティが容易になり、全体的なパフォーマンスが向上します。エッジに境界保護システムを設置すると、集中処理やネットワーク接続の堅牢性に依存せずに、AI アルゴリズムが大量のデータをエッジ上のローカルに処理および分析できるため、セキュリティの脅威に対するリアルタイムかつ即時の対応が可能になります。これにより、待ち時間が短縮され、潜在的な侵害の検出と通知がより迅速に行われるようになります。さらに、エッジ上に AI を導入することで、ネットワークの停止や中断が発生した場合でもシステムは動作を継続し、境界のセキュリティを維持したり、軍事基地や地下施設などの遠隔の切断された場所でもシステムを動作させることができます。また、エッジベースの AI は、クラウドに送信する必要があるデータの量を最小限に抑え、プライバシーを強化し、帯域幅の要件とコストを削減します。

Hailo AI プロセッサーは、低コストでより高速かつ正確なイベント識別を可能にするため、これらのアプリケーションに変革をもたらします。

マルチカメラおよび複数人による再識別（Re-ID）とは、セキュリティや統計分析を目的として、監視システム内の異なるカメラ間で、または特定のカメラを通じて、時間をかけて複数回発生する個人を識別する作業を指します。このタスクには、特定の場所で、または複数の場所間の経路に沿って、特定の人物を複数回識別することが含まれます。これには、照明、ポーズ、オクルージョンの変化を考慮しながら、あるカメラで撮影された人物の外観と、別のカメラで撮影された同じ人物の外観、または異なる時点で同じカメラで撮影された同じ人物の外観を照合することが含まれます。

このタスクは、複数のカメラからの大量のビジュアルデータを同時に処理・分析する必要があるため、AIはマルチカメラRe-IDを可能にします。AI モデルは、画像やビデオ フレームから、体型、衣服、アクセサリーなどの意味のある特徴や個人の属性を抽出して表現する方法を学習し、それらを使用して、さまざまなビデオ映像間で個人を照合して識別できます。ネットワーク エッジ上の Re-ID は、匿名化された情報のみがストリーミングされてクラウドに保存されるため、プライバシー保護が向上し、個人の識別と再識別が可能になることを意味します。

ビデオ メタデータは、ビデオに関連付けられた説明情報を指します。これには、人物の識別、顔の属性、その他の関連特性などのさまざまな属性が含まれます。これらの属性は AI を使用して抽出および分析され、貴重な洞察を導き出し、さまざまなアプリケーションを強化できます。
AI は、ビデオメタデータで以下のような複数の用途に使用されている：

• ビデオ監視映像:AI はビデオのメタデータを分析して、監視映像内の個人を検出および識別できます。年齢、性別、民族性、感情などの個人属性を抽出することで、AIベースのシステムは、潜在的な脅威の特定、既知の個人の認識、またはリアルタイムでの群衆の動きの監視を支援することもできます。
• 行動分析AI はビデオのメタデータを分析して、さまざまなシナリオにおける人間の行動を理解できます。個人の属性を抽出し、動きを追跡することで、AI を活用したシステムはパターンを特定し、行動を予測し、異常を検出できます。
• <ビデオ検索とインデックス作成:AI アルゴリズムはビデオのメタデータを分析して、検索可能なインデックスを作成できます。外見や行動などの人物の属性を抽出することで、AIシステムは、希望する条件に基づいて、特定のビデオやセグメントを効率的に検索・取得することができます。

ビデオのメタデータが優れていて、精緻であればあるほど、より良い結果と洞察が得られます。メタデータの品質はアナリティクスの品質に依存しており、エッジで高度なアルゴリズムを実行できるHailoの優位性が発揮されるのはこの観点です。