L’apprendimento profondo e le sue applicazioni nella videosorveglianza

La sicurezza è una delle principali preoccupazioni di tutti nella nostra società, sia nel settore pubblico che in quello privato. La rivoluzione del deep learning nell'ambito dell'intelligenza artificiale sta fornendo soluzioni straordinariamente efficaci nel settore della videosorveglianza. Offrendo una migliore analisi dei dati catturati dalle telecamere, questa tecnologia avanzata ha capacità di rilevamento e riconoscimento in tempo reale senza pari. Scopra come questa ramo dell'IA sta rivoluzionando la videosorveglianza e migliorando la protezione di persone e proprietà, in particolare per i rivenditori.

Storia dell'apprendimento profondo

L'apprendimento profondo è un sottocampo dell'intelligenza artificiale. Storicamente, il primo tentativo di riprodurre il funzionamento di un cervello umano nel settore informatico risale al 1943 e la prima rete neurale, il perceptron a singolo strato, è apparsa nel 1957.

L'obiettivo di Frank Rosenblatt, lo psicologo americano che sviluppò questo modello, era quello di consentire a un computer di apprendere da nuovi dati e da un algoritmo che li analizzasse: era l'apprendimento automatico. Negli anni '80 è arrivato il perceptron multistrato, in cui i neuroni sono suddivisi in più strati collegati, seguito dalle reti neurali convoluzionali sviluppate per elaborare le immagini.

Per capire meglio, prendiamo l'esempio di un programma che ha la funzione di riconoscere un gatto. Iniziamo alimentando la macchina con immagini di gatti, che poi utilizza per identificare l'animale in nuove immagini attraverso l' apprendimento automatico e il confronto.

Se vogliamo andare oltre, utilizzeremo il processo di apprendimento profondo. Questo funziona a strati: migliaia di neuroni eseguono calcoli (angoli, linee) a un primo livello, poi questi servono come base per altre combinazioni e calcoli a un secondo livello, e così via, fino a ottenere un risultato molto fine e rilevante. Di conseguenza, maggiore è il numero di livelli, più convincente è il risultato.

L'apprendimento profondo esiste dagli anni '80, ma oggi è particolarmente popolare. Questo perché la potenza dei computer è aumentata costantemente nel corso degli anni, così come i volumi di dati, aprendo un mondo di possibilità completamente nuovo. Ad esempio, l'apprendimento profondo è in piena espansione nei settori dei trasporti, della medicina, della robotica e della sicurezza.

Applicazioni del deep learning nel campo della sicurezza

I professionisti della sicurezza tengono d'occhio i progressi tecnologici, in particolare il deep learning, per migliorare i loro sistemi. Le aspettative in questo campo sono molto alte al giorno d'oggi, poiché i clienti - siano essi privati, rivenditori o enti pubblici - desiderano combattere l'aumento dei furti e garantire la sicurezza delle persone nel modo più efficace possibile.

Di conseguenza, le telecamere di videosorveglianza e di protezione video, così come altri dispositivi come le telecamere di bordo e i droni, stanno incorporando nuove funzionalità basate sul deep learning.

Identificazione dei veicoli

L'apprendimento profondo può essere utilizzato anche per identificare i veicoli, e in particolare le loro targhe, una funzionalità molto richiesta nella gestione dei flussi di traffico (entrata e uscita, traffico stradale), nella sicurezza stradale e nell'individuazione di infrazioni (veicoli sospetti, veicoli senza targa, veicoli che non viaggiano sulla corsia giusta, ecc.) Questo strumento può essere utilizzato anche per gestire i posti auto in una città o in un parcheggio.

Rilevamento di oggetti

Il rilevamento di oggetti da parte dell'intelligenza artificiale ha molti usi. I sistemi di auto autonome, ad esempio, devono essere in grado di identificare veicoli e ostacoli di ogni tipo per garantire una guida fluida e per poter reagire in caso di incidente. L'apprendimento profondo è una risorsa importante perché, a differenza dell'apprendimento automatico, offre maggiore velocità e migliori prestazioni.

Il rilevamento degli oggetti è utile anche per le aziende, in particolare nei magazzini e nei negozi, per individuare gli oggetti mancanti o monitorarne i movimenti.

Conteggio dei flussi di clienti

Inoltre, l'addestramento di reti di deep learning collegate a software specifici porta a funzionalità di conteggio automatico e intelligente. Ciò consente un enorme risparmio di tempo ed è molto più efficiente del conteggio manuale o del conteggio attraverso i portali. Le telecamere di videosorveglianza possono quindi svolgere una duplice funzione, producendo statistiche o prevedendo il traffico umano o stradale, ad esempio.

Oltre all'aspetto della sicurezza, possono essere utili ai dipartimenti di marketing e ai direttori delle aziende. Possono essere utilizzate per capire se una campagna di comunicazione ha avuto successo, se è necessario chiudere o aprire un negozio in un determinato orario, se è necessario riorganizzare gli orari di lavoro dei dipendenti o addirittura assumerli, o se l'esposizione dei prodotti è efficiente. Possono anche fornire un' analisi predittiva del comportamento dei clienti.

Deep learning: un must per la videosorveglianza dei punti vendita

Le nuove funzioni intelligenti facilitano anche il lavoro dei rivenditori, dei manager e delle guardie di sicurezza. Il taccheggio sta esplodendo in tutti i tipi di negozi: supermercati, farmacie, drogherie, negozi di cosmetici, di abbigliamento e di ogni altro genere.

A causa dell'inflazione, la maggior parte degli esercizi commerciali ha notato questa tendenza e il fatto che colpisce tutte le popolazioni: dai minori agli anziani. Non esiste un profilo tipico tra i taccheggiatori. Ecco perché la richiesta di una videosorveglianza efficace è così forte. Essa aiuta a ridurre le differenze inventariali, rispettando al contempo le rigide regole di utilizzo dettate dalla legge.

Gli algoritmi su cui si basa il software di sicurezza per la vendita al dettaglio come Veesion utilizzano sia l'apprendimento automatico che l'apprendimento profondo per :

• Rilevare gesti sospetti: Spostamento di oggetti in tasche, maniche, caschi da moto, passeggini, ecc.
• Tracciare i movimenti dei prodotti: rilevare il prelievo di grandi quantità di articoli dagli scaffali
• Ridurre i falsi allarmi: I dispositivi di sicurezza basati sul deep learning imparano dai loro errori. Trasmettendo questi errori, modificano la loro analisi in modo da non commettere di nuovo lo stesso errore.

Sebbene il deep learning sia il risultato di un lavoro complesso e produca risultati altrettanto complessi, è anche estremamente facile da apprendere. Veesion, ad esempio, può essere implementato utilizzando i sistemi di sicurezza esistenti. Inoltre, gli avvisi possono essere facilmente ricevuti sullo smartphone o sul tablet del responsabile della sicurezza, tenendo conto delle esigenze e delle caratteristiche specifiche di ogni azienda.

Inoltre, la videosorveglianza è altamente regolamentata dalla legge. L'uso del deep learning per la sicurezza nei negozi deve rispondere alle sfide della protezione dei dati. Ad esempio, sono vietati il riconoscimento delle persone e la registrazione dei clienti. Inoltre, la tecnologia in questione non deve essere utilizzata per monitorare il lavoro dei dipendenti. Infine, i dispositivi non prendono alcuna decisione: è sempre l'essere umano ad esprimere il giudizio finale. Questa è la base su cui lavora il nostro software Veesion.

In conclusione, il deep learning apre nuovi orizzonti grazie alla sua potenza di calcolo e all'analisi avanzata delle immagini di videosorveglianza. Le situazioni complesse vengono elaborate in tempo reale, consentendo una risposta immediata a un incidente. Le applicazioni vanno oltre la semplice sorveglianza, contribuendo parallelamente alla sicurezza delle persone, all'organizzazione degli spazi e persino alle campagne di marketing. Il deep learning è quindi uno sviluppo tecnologico che non può essere ignorato oggi nel modo in cui affrontiamo e gestiamo la sicurezza.