Beveiligingnieuws Logo

Onze partners

Eizo

Secusoft

Bosch Security Systems

Brivo

Multiwacht

Nimo Drone Security

Hikvision

Masset Solutions

Trigion

De Beveiligingsjurist

Kiwa

Genetec

Advancis

ASIS

Akuvox

Regio Control Veldt

RoSecure

BHVcertificaat.online

Ajax Systems

Sequrix

SmartSD

Seris

Connect Security

Service Centrale Nederland

Avigilon Alta

G4S

NetworxConnect

VAIBS

2N

Nenova

CSL

EAL

JMB Groep

Bydemes

Nimo Dog Security

DZ Technologies

CDVI

Securitas

Eagle Eye Networks

ASSA ABLOY

Paxton

Explicate

SOBA

PG Security Systems

Milestone

Lobeco

VideoGuard

SMC Alarmcentrale

Oribi ID Solutions

Hanwha Vision Europe

VVNL

VEB

NIBHV

CardAccess

GFT

Gold-IP

ADI

SmartCell

Dero Security Products

OSEC

Uniview

ARAS

i-Pro

Alphatronics

IDIS

Paraat

Add Secure

Traka ASSA ABLOY

Centurion

Top Security

Optex

Seagate

HD Security

Unii

Crown Security Services

Alarm Meldnet

20face

VBN

HID

Deep learning

7 maart 2024
Redactie
13:56

In de wereld van bewakingscamera’s heeft de opkomst van deep learning, een subset van kunstmatige intelligentie (AI), een revolutionaire verschuiving teweeggebracht in de manier waarop beveiligingssystemen werken. Diepgaand leren maakt gebruik van complexe algoritmen en neurale netwerken om gegevens te analyseren en te leren van patronen, waardoor bewakingscamera’s intelligenter en proactiever worden in het detecteren van bedreigingen en het identificeren van verdachte activiteiten.

Een van de belangrijkste voordelen van deep learning bij bewakingscamera’s is de verbeterde nauwkeurigheid van gebeurtenisherkenning. Traditionele bewakingscamera’s vertrouwden vaak op vooraf ingestelde regels en parameters voor bewegingsdetectie, wat resulteerde in veel onnodige alarmen en gemiste gebeurtenissen. Met deep learning kunnen camera’s daarentegen complexe scènes analyseren en onderscheid maken tussen normale activiteiten en verdachte gedragingen, waardoor het aantal onnodige alarmen aanzienlijk wordt verminderd en de reactietijd op echte bedreigingen wordt versneld.

Een ander belangrijk aspect van deep learning bij bewakingscamera’s is de mogelijkheid tot objectclassificatie en identificatie. Door gebruik te maken van geavanceerde neurale netwerken kunnen camera’s nu niet alleen onderscheid maken tussen mensen, voertuigen en andere objecten, maar ook individuele kenmerken zoals geslacht, leeftijd, kleding en zelfs emoties herkennen. Dit stelt beveiligingspersoneel in staat om nauwkeuriger te reageren op verdachte individuen en potentiële dreigingen.

Bovendien kunnen bewakingscamera’s met deep learning ook geavanceerde gedragsanalyse uitvoeren. Door patronen in bewegingen en activiteiten te leren, kunnen camera’s verdachte gedragingen identificeren, zoals rondhangen in verboden gebieden, achtergelaten voorwerpen, of afwijkend gedrag van normale routines. Dit stelt beveiligingspersoneel in staat om proactief in te grijpen voordat een situatie escaleert.

Hoewel deep learning de effectiviteit van bewakingscamera’s aanzienlijk verbetert, brengt het ook enkele uitdagingen met zich mee, zoals de behoefte aan krachtige hardware en gegevensverwerkingssystemen, evenals zorgen over privacy en ethiek. Desondanks blijft de integratie van diepgaand leren in bewakingstechnologieën snel evolueren en belooft het een veelbelovende toekomst voor de beveiligingsindustrie. Met voortdurende innovaties en ontwikkelingen zal deep learning bij bewakingscamera’s naar verwachting blijven bijdragen aan het verbeteren van de veiligheid en het beschermen van mensen en eigendommen.

Deel dit artikel via:

Vlog 5

Premium partners

Suricat

Videoguard

Seagate

Wordt een partner