Jak AI mění kamerové systémy? Konica Minolta ve svých kamerách nabízí vyspělou videoanalytiku, která dokáže rozpoznat násilí, zbraně, podezřelé chování a další bezpečnostní rizika. O tom všem jsme si povídali s Michalem Šotkem, ředitelem divize Video Solution Services společnosti Konica Minolta Business Solutions Czech.
Konica Minolta, tohle jméno si každý spojí spíše s tiskovými řešeními, případně fotoaparáty. Kdy začala proměna firmy v dodavatele bezpečnostních řešení?
Na úvod je třeba říci, že v České republice jsme stále lídrem v oblasti tiskových technologií, které generují většinu našeho zisku. Na významu této oblasti podnikání se pro nás nic nemění, stále se zde rozvíjíme a inovujeme naše produkty i služby.
Pomyslným vstupem do oblasti bezpečnosti pak byl rok 2018, kdy jsme na český trh uvedli nové služby spojené s kamerovými technologiemi a s naší investicí do společnosti MOBOTIX – německého výrobce kamer. Hardwarové technologie jsme zkombinovali s vlastními softwarovými produkty a v posledních letech propojujeme kamerová řešení i s nástroji umělé inteligence.
Hrála svou roli v této proměně i silná pozice společnosti na českém trhu a její spolupráce s dalšími firmami?
Silná pozice je vždycky výhodou, stejně jako zázemí nadnárodní mateřské společnosti. I díky tomu se nám podařilo navázat další spolupráce a portfolio v oblasti kamerových technologií se rozrostlo například i o zařízení značky i-PRO nebo řešení pro jednotnou správu až sta tisíc kamer Luxriot.
Kamerové systémy jsou v současnosti běžnou součástí měst a obcí. V čem se AI kamery zásadně liší od klasického městského kamerového systému? Dokáže se systém učit a přizpůsobit konkrétnímu prostředí? Například výrobní hale, skladu, škole nebo nemocnici, kde se očekává úplně jiný typ pohybu a chování lidí?
Alfou a omegou moderních kamerových systémů jsou související videoanalytické funkce. Ty posouvají přínosy běžného dohledového systému na zcela jinou úroveň. Umožňují vyhodnocení sledovaného záznamu pomocí AI a detekci předem určených rizikových situací. Konkrétně v našem portfoliu najdete například řešení přizpůsobená pro sledování bezpečnosti v průmyslových podnicích, ve školách, v nemocnicích, obchodech nebo ve volném veřejném prostoru.
Jaké konkrétní bezpečnostní situace dokáže AI systém automaticky rozpoznat? Může například upozornit na násilí, pád člověka, pohyb v zakázané oblasti nebo podezřelý předmět?
Odpovědi na všechny otázky by zněly ano. Naše systémy dokážou upozornit na násilné chování, jako je rvačka, pád člověka/zaměstnance na osamoceném pracovišti nebo pacienta v nemocničním pokoji, pohyb v zakázané oblasti, například zaměstnance výrobní firmy v blízkosti zapnutého stroje, i podezřelý předmět, jako je například odložené zavazadlo ve veřejném prostoru.
Jak AI kamery mění úlohu klasického kamerového systému? Jedním z problémů městských kamerových systémů bylo vždy obrovské množství obrazových dat. Dokáže systém s AI pomoci operátorům tím, že sám vytipuje potenciálně rizikové situace? Dokáže sám aktivovat další bezpečnostní prvky a procesy? Tedy může například automaticky spustit další proces zahrnující třeba přivolání fyzické ostrahy, hasičů apod.?
Ideálním cílem videoanalýzy je samozřejmě odhalit rizikovou situaci dříve, než dojde k vážným následkům. Naše systémy vyhodnocují definované vzorce chování a díky tomu dokážou predikovat například vandalismus dříve, než dojde k poškození cizí věci, nebo fyzické napadení již v době kdy dochází k eskalaci.
V případě kombinace s termokamerou mohou naše řešení odhalit rovněž riziko požáru pouze na základě narůstající teploty ve sledovaném prostoru, tedy opět dříve, než se objeví první plameny. Jakmile systém detekuje jakoukoli z rizikových situací, může automaticky spustit navazující kroky, jimiž může být informování operátora, rozeslání varovných SMS, přivolání policie či hasičského záchranného sboru a podobně.
Jak může AI videoanalytika pomoci městské policii nebo Policii ČR při rychlejším vyhodnocování incidentů? Může systém například automaticky vyhledat konkrétní osobu nebo vozidlo v rozsáhlém kamerovém záznamu? A pomůže AI i při vyšetřování incidentů zpětně? Dokáže zkrátit dobu potřebnou k procházení hodin kamerových záznamů?
Rozhodně ano. Ptáte-li se na detekci vozidel, čtení SPZ je již poměrně běžnou funkcí a v současnosti lze již snadno dohledat například příjezd či odjezd konkrétního vozu ze sledované oblasti během pár vteřin, tedy bez nutnosti prohlížet hodiny záznamů. Naše kamery navíc umožní například i detailní čtení SPZ vozidel na dálnicích jedoucích rychlostí až 200 km/h.
Co se týče sledování osob, můžeme uvést přínos videoanalytiky na příkladu krádeže v obchodě. Moderní kamerový systém dokáže rozlišovat mezi běžným provozem zákazníků a definovanými rizikovými situacemi na základě předem nastavených pravidel a analytických scénářů. V tomto případě jsou jednoduše schopny rozlišit vložení zboží z regálu do košíku oproti jeho schování pod bundu, do kapsy nebo tašky. V případě detekce nežádoucího chování systém okamžitě uvědomí bezpečnostní složky, ostrahu nebo spustí další přednastavené kroky.
AI analytika navíc umožňuje vyhodnocovat atributy osob a vozidel, směr pohybu a další metadata pro přesnější identifikaci relevantních situací. To pomáhá jak při sledování prchajícího pachatele, tak při zpětném dohledávání jeho pohybu. Systému stačí zadat požadavek typu vyhledej muže v červeném triku 20 minut před krádeží a 20 minut poté a policie dostane během pár vteřin záznam jeho pohybu před incidentem i jeho následného útěku.
Existují nějaké legislativní limity takového využití?
Provozování kamerových systémů v České republice podléhá přísné legislativě, která balancuje mezi ochranou majetku či bezpečnosti a právem na soukromí občanů. Hlavními pilíři jsou evropské nařízení GDPR, občanský zákoník a v případě firem také zákoník práce.
Do jaké míry lze AI využít při ochraně kritických míst ve městě, jako jsou například nádraží, školy, sportoviště nebo úřady?
Naše řešení určené přímo pro školy dokáže kromě zmíněné detekce pádu dítěte například rozpoznat nepřiměřený fyzický kontakt, jako je pošťuchování, útok pěstí a podobě a upozornit tak na násilné chování mezi dětmi. Reálně tak může ulehčit učitelům, kteří musí v rámci svých povinností trávit desítky minut denně dozorem na chodbách, přičemž stejně nemohou být „vždy a všude“.
To je přitom aktivita, kterou moderní technologie zvládnou plnohodnotně pokrýt a učitelé tak mohou svůj čas věnovat přípravě a zkvalitnění samotné výuky. V kombinaci se speciálním kouřovým senzorem pak systém zvládne detekovat i slabý dým a může ve školách sloužit také pro odhalování kouření či vapování.
V případě nádraží nebo třeba metra je zásadní funkcí opět detekce pádu, v tomto případě osoby do kolejiště. Systém lze opět propojit s ovládáním souprav a v případě kritické situace vlak automaticky zastavit.
A konečně velkým tématem, které je relevantní pro všechna prostředí, je detekce zbraní. Náš kamerový systém dokáže s pomocí umělé inteligence detekovat střelné zbraně v ruce útočníka, a to s přesností až 99,9 %. V mnoha případech tak opět na nebezpečnou situaci upozorní ještě dříve, než k poškození majetku či zdraví vůbec dojde. Dokáže přitom odlišit, zda jde o skutečnou pistoli nebo například jen o podobný předmět, třeba vrtačku.
V případě nasazení tzv. terahertzových kamer jsme schopni odhalit i skryté zbraně. Tyto kamery dokážou proniknout většinou nevodivých materiálů včetně textilií a rozpoznat tak i nebezpečné předměty schované například pod oblečením, včetně plastových či keramických zbraní a výbušnin.
Řešení tak představuje alternativu ke klasickým bezpečnostním rámům s tím, že kontrola probíhá zcela bez fyzického kontaktu a odpadá také nepříjemná nutnost odkládat běžné kovové předměty, jako jsou pásky nebo hodinky, což výrazně zrychluje celý bezpečnostní proces. Současně jsou terahertzové kamery podstatně menší než bezpečnostní rámy a jsou také méně náročné na instalaci a údržbu.
Velkým tématem je ochrana soukromí. Jak lze využívat AI videoanalytiku pro bezpečnost, aniž by vznikal systém plošného sledování obyvatel?
Naše technologie pracují s anonymizovanými daty, která se nikam neposílají, ale zpracovávají přímo v kamerách. Ty disponují vlastní VPN, umožňují 128bitové šifrování dat a podporují až 99 znaků dlouhé heslo s SHA-512 hashem. Přístup k datům je tak chráněn i fyzicky – reset hesla je totiž možný pouze u výrobce, což prakticky znemožňuje jakýkoli neoprávněný přístup a případní zloději by se k datům nedostali, ani kdyby kameru odmontovali a odnesli. Vysoký bezpečnostní standard kamer potvrzují certifikace CNPP (prevence a řízení rizik), SySS a NDAA (národní obranná autorizace USA).
Když se podíváme pět až deset let dopředu, jak podle vás bude vypadat moderní městský kamerový systém? Budou AI systémy pouze upozorňovat člověka nebo budou schopné samostatně řídit část bezpečnostních procesů?
Přesné využití či vývoj lze konkrétně těžko predikovat. Co je ale jisté je to, že tyto systémy budou stále více a více integrovány s procesy měst a obcí tak, aby umožnili zvýšit bezpečnost občanů a také zajistili veřejný pořádek. V dnešní době jsou podobnými technologiemi vybaveny zejména velká města. V budoucnu se počítá že budou tyto systémy využity také v menších obcích, kdy by mohli jednotlivé systémy být obsluhovány na úrovni regionálních celků pro větší efektivitu.
Jaké jsou dnes největší technologické limity AI kamer? Existují situace, kdy byste zákazníkovi doporučili nespoléhat se na AI a použít klasické bezpečnostní řešení?
Možností je dnes nepřeberné množství. Co je vždy zásadní pro pořizovatele takového systému je návratnost či efektivní zhodnocení investice. Vždy je proto třeba vypracovat analýzu, která ukáže, zda je následek a míra rizika kritická natolik, aby bylo potřeba její vznik eliminovat investicí v dané výši.
Rozhodně ale stojí za zmínku, že využívat AI v kamerách nemusí znamenat výměnu všech stávajících zařízení. Technologická roztříštěnost je v současnosti častým prvkem, zákazníci se tak obávají složitého a nákladného procesu, což je odrazuje od inovace jakékoli infrastruktury. Nutno říct, že zbytečně, protože v případě bezpečnostních kamer jde o mýtus. Pro naše zákazníky nabízíme řešení, které není limitováno značkou hardwaru a de facto ani počtem připojených zařízení.
Umožňuje kombinovat i tisíce kamer různých výrobců do jediného ovládacího rozhraní. Naši zákazníci tak mohou získat moderní videoanalytické funkce, pozvednout bezpečnost svých systémů a nemusejí přitom nahrazovat funkční hardware.
Děkujeme za rozhovor a budeme se těšit na další část, tentokrát o tom, jak chytré kamery pomáhají při prevenci požárů alektromobilů.
Autor/Licence fotografie: Michal Šotek, ředitel divize Video Solution Services společnosti Konica Minolta Business Solutions Czech, Konica Minolta Business Solutions Czech