Mit der Weiterentwicklung der KI-gesteuerten Bilderkennung wird die Videoüberwachung in Unternehmen stetig intelligenter und effektiver. Interne Sicherheitsbereiche und wichtige Vermögenswerte können noch besser geschützt und Vorfälle wie Diebstahl und Vandalismus in Echtzeit besser erkannt werden.
KI kann aber noch mehr. Sie kann große Mengen an Überwachungsmaterial analysieren. So liefert sie wertvolle Einblicke, wie z. B. Personenströme, Fahrzeugerkennung oder die Auslastung von Räumen.
Lesen Sie hier, wie Synology Videoüberwachungssysteme smarter macht mit KI.
Entwicklung präziser Modelle für die Bilderkennung
Fast alle Bilderkennungstechnologien basieren auf vorhandenen Modellen, die an spezifische Anwendungen angepasst werden. Die Genauigkeit dieser Systeme hängt maßgeblich davon ab, wie viel Ressourcen der Hersteller in die Entwicklung investiert.
Das Team für die Videoüberwachungslösungen bei Synology verbessert die Präzision seiner Deep-Learning-Modelle in zwei Phasen:
- Intensives Training
- Integration in Anwendungen
In der Trainingsphase sammelt das Team nicht nur öffentlich verfügbare Datensätze, sondern auch reale Anwendungsdaten, um die Leistung des Modells zu steigern. So werden beispielsweise Außenkameras trainiert, indem dieselbe Szene unter verschiedenen Bedingungen (Tag, Dämmerung, Nacht, Sonne, Wolken, Regen) erfasst wird. Dadurch kann das Modell seine Erkennungsgenauigkeit auch unter schwierigen Bedingungen wie bewölktem Himmel oder Regen verbessern.
Das Machine-Learning-Team von Synology studiert kontinuierlich die neuesten wissenschaftlichen Arbeiten und diskutiert wöchentlich aktuelle Forschungsergebnisse. Erkenntnisse aus bekannten Modellen wie YOLO (You Only Look Once) fließen direkt in die Modellkonstruktion und das Training ein.
„Kein Bildverarbeitungssystem ist fehlerfrei; kein Anbieter erreicht 100 % Genauigkeit“, erklärt Steven Liang, Manager vom Synology Machine-Learning-Team. Daher testet das Team seine Algorithmen in zahlreichen Szenarien, um die Modelle kontinuierlich zu verbessern.
Herausforderungen in der Praxis
Eine der größten Herausforderungen sind unvorhersehbare Situationen. Diese können zu Fehlinterpretationen führen. Beispiele dafür sind Spinnweben auf Kameralinsen oder falsche Identifikationen von Objekten, die nachts menschenähnlich wirken.
Synology begegnet diesen Problemen auf zwei Arten:
- Erweiterung der Datensätze: Zusätzliche Daten helfen, feine Unterschiede besser zu erkennen.
- Anpassung der Modellstruktur: Änderungen im Modell verbessern die Erkennungsgenauigkeit weiter.
Maßgeschneiderte Lösungen durch Deep Learning
Liang betont, dass Benutzerfreundlichkeit mehr ist als nur Genauigkeit. Es geht darum, KI-Funktionen bereitzustellen, die auf unterschiedliche Szenarien abgestimmt sind. „Synology bietet Lösungen, die den praktischen Anforderungen unserer Kunden gerecht werden“, sagt er. Diese sollen Verwaltungsaufgaben erleichtern und die Sicherheit erhöhen.
Synologys Bilderkennung konzentriert sich auf zentrale Funktionen. Dazu gehören die Erkennung von Personen und Fahrzeugen. Sie kann auch Gesichtsmasken erkennen und Bewegungen verfolgen.
Weniger Fehlalarme dank KI
Traditionelle Bewegungsmelder sind oft unzuverlässig. Sie reagieren schon auf Kleinigkeiten wie Blätter im Wind. Das führt zu vielen Fehlalarmen. Synologys KI-Lösung arbeitet anders. Sie identifiziert Menschen und Fahrzeuge gezielt mit Deep-Learning-Modellen.
Liang erklärt, dass das Modell proaktiv lernt, Menschen und Fahrzeuge von anderen Objekten im Video zu unterscheiden. Das löst die Probleme herkömmlicher Bewegungsmelder.
Erhöhte Sicherheit und schnelle Reaktionen
Fortschrittliche Bilderkennung sorgt für mehr Sicherheit. Sie kann kontinuierlich nach vorab definierten Bedrohungen wie unbefugtem Zutritt überwachen. So stellt sie sicher, dass nur befugte Personen in gesperrte Bereiche gelangen. Die Systeme von Synology entlasten zudem das Sicherheitspersonal. Es sendet Benachrichtigungen, wenn es kritisch wird, z. B. bei Überfüllung. Dadurch können Sicherheitskräfte schnell reagieren.
Kameras mit Edge-Computing-Technologie
Synology setzt auf Echtzeitanalyse als Schlüssel für eine effektive Bilderkennung. Dabei spielt Edge-Computing eine zentrale Rolle. Der Vorteil: Bilder werden direkt an der Kamera verarbeitet. Das minimiert Verzögerungen und spart Strom. Gleichzeitig wird der Backend-Server entlastet.
Im letzten Jahr brachte Synology Kameras auf den Markt. Diese Modells sind speziell für Echtzeitanalysen entwickelt. Die Kamera enthält eine Neural Processing Unit (NPU), die für KI-Aufgaben optimiert ist. Dank eines schlanken KI-Modells erkennen die Kameras verschiedene Objekte. Sie identifizieren Personen, Fahrzeuge und Eindringlinge. Die Kameras lassen sich nahtlos mit der Videoüberwachsungs-Software Surveillance Station von Synology kombinieren. Damit lassen sich Bilder schneller durchsuchen. Sicherheitskräfte können Bedrohungen schneller erkennen. Verdächtige Bereiche lassen sich sofort überprüfen und klären.
Technologischer Fortschritt & zuverlässige Management-Tools
Synology bietet mehr als nur fortschrittliche Videoanalyse. Das Unternehmen liefert eine Komplettlösung für Videoüberwachung. Der Fokus liegt auf einfacher Bereitstellung und Verwaltung.
Kompatibel mit > 8.500 Kameras
Surveillance Station ist mit über 150 Marken und 8.400 Kameramodellen kompatibel. Unternehmen können ihre bestehenden Geräte weiter nutzen oder bei Bedarf auf neue umsteigen. Das gibt ihnen die Freiheit, flexibel auf ihre Anforderungen und Budgets zu reagieren.
Bis zu 10.000 Kameras zentral verwalten
Für die Verwaltung von Überwachungssystemen an mehreren Standorten bietet Synology das Centralized Management System (CMS). Mit CMS können IT-Teams bis zu 10.000 Kameras und 1.000 NAS-Server zentral steuern. Batch-Updates erleichtern die Wartung und sparen Zeit.
0€ laufende Abo-Kosten
Surveillance Station ist für jeden Synology Storage-Server ohne zusätzliche Kosten verfügbar. Unternehmen zahlen nur einmal für die Hardware und Kameralizenzen und können alle Funktionen ohne laufende Abo-Kosten dauerhaft nutzen. Wenn Organisationen wachsen, können sie zusätzliche Lizenzen erwerben. Bestehende Lizenzen lassen sich auch auf neue Kameras übertragen. Das sorgt für maximale Flexibilität im IT-Budget.
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