AI ยกระดับการรักษาความปลอดภัยให้ฉลาดยิ่งขึ้นได้อย่างไร

 433 total views

ลองจินตนาการถึงสนามกีฬาที่จุได้ถึง 60,000 ที่นั่ง เจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัยในอดีตจะคอยตรวจสอบและเฝ้าดูกล้องนับร้อยตัวเพื่อค้นหาบุคคลที่มีพฤติกรรมน่าสงสัย ส่วนใหญ่แล้ววิดีโอในกล้องวงจรปิดมักถูกนำมาตรวจสอบหลังจากเกิดเหตุการณ์ขึ้นแล้วเท่านั้น และส่วนที่เหลือในวิดีโอที่ไม่ได้ผ่านการดูทั้งหมดก็จะถูกลบทิ้ง ระบบการรักษาความปลอดภัยในปัจจุบันมีความชาญฉลาดยิ่งขึ้นด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Al) และศักยภาพการเรียนรู้เชิงลึกที่ไม่เพียงช่วยยกระดับความปลอดภัยให้สูงขึ้นอย่างมากเท่านั้น แต่ยังทำให้เกิดการใช้งานใหม่ๆ ที่เหนือกว่าการรักษาความปลอดภัยแบบดั้งเดิม เมื่อระบบการรักษาความปลอดภัยด้วยกล้องวงจรปิดมีการพัฒนา การจัดเก็บข้อมูลก็จำเป็นต้องพัฒนาตามไปด้วยเพื่อสนับสนุนทั้งระบบการรักษาความปลอดภัยและรองรับศักยภาพของ AI

การรักษาความปลอดภัยที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นด้วย AI

พัฒนาการของวิดีโอกล้องวงจรปิดไม่ได้อยู่ที่วิธีการบันทึกข้อมูลไม่ว่าจะเป็นด้วยกล้องวงจรปิดแบบ IP รูปแบบใหม่หรือเทคโนโลยีกล้อง 360 องศาเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความสามารถที่เพิ่มขึ้น ตัวอย่างของการรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อน AI ซึ่งมีความ “อัจฉริยะ” ยิ่งขึ้นในปัจจุบัน ได้แก่

  • การบันทึกวิดีโอแบบเครือข่ายดิจิตอล (NVR) ที่รองรับการค้นหาเหตุการณ์อย่างเฉพาะเจาะจงจากวิดีโอหลายร้อยชั่วโมงได้อย่างง่ายดาย
  • โดรนที่สามารถเฝ้าระวังฝูงชนและระบุตัวบุคคลที่แสดงพฤติกรรมรุนแรง
  • กล้องที่ทำหน้าที่ตรวจสอบผู้บุกรุกในสถานีรถไฟที่สามารถแยกแยะแมวจรจัดหรือสัตว์เลื้อยคลานอื่นๆ ได้

พัฒนาระบบรักษาความปลอดภัยแบบนอกกรอบ

นอกจากการมอบฟุตเทจกล้องวงจรปิดที่มีความอัจฉริยะมากขึ้นแล้ว วิดีโอและภาพที่บันทึกได้จากกล้องวงจรปิดยังสามารถนำมาใช้งานเชิงรุกรูปแบบใหม่ที่สามารถสร้างมูลค่าเพิ่มจากข้อมูลดังกล่าวได้ อาทิ ร้านค้าต่างๆ สามารถใช้ AI ทำความเข้าใจลูกค้าที่เข้ามาในร้านได้ดียิ่งขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการดูว่าลูกค้าเดินชมช่องจัดวางสินค้าเป้าหมายที่คน ลูกค้ามีการตอบสนองต่อตำแหน่งการจัดวางสินค้าที่แตกต่างกันในร้านอย่างไร หรือลูกค้าหยุดแวะที่การจัดแสดงสินค้าตามฤดูกาลในช่องที่ 10 หรือไม่

เมืองอัจฉริยะมีการขยายตัวมากขึ้นทั่วโลกและมีการใช้งานข้อมูลที่บันทึกได้จากกล้องวงจรปิดแบบดั้งเดิมเพื่อเพิ่มความไหลลื่นของการจราจร ลดปริมาณมลพิษ และปรับปรุงคุณภาพชีวิต โครงการ North Avenue Smart Corridor ในเมืองแอตแลนตาใช้เซ็นเซอร์อินเตอร์เน็ตออฟธิงส์ (IoT) กว่า 100 ตัวผสานกับกล้องอัจฉริยะและกล้องตรวจจับความร้อนเพื่อบริหารจัดการจราจรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ลดปัญหาความหนาแน่น พร้อมกับเพิ่มความปลอดภัยและอนามัยสภาพแวดล้อม

ศักยภาพของ AI

นวัตกรรมเหล่านี้ขับเคลื่อนด้วย AI ที่วิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์และดำเนินการแทนหน้าที่เดิมของมนุษย์ โดยในบางกรณี กล้องอัจฉริยะอาจมองเห็นบางสิ่งที่แม้แต่มนุษย์ที่ผ่านการฝึกฝนมาแล้วก็ยังไม่สามารถมองเห็นได้ง่าย ศักยภาพของ AI ทำให้เกิดการพัฒนาสู่ “ความอัจฉริยะ” ถ้าคุณมีกล้องอัจฉริยะ 200 ตัว คุณจะมีสายตา 200 คู่ ซึ่งเป็นสายตาที่ฉลาดยิ่งขึ้นและสามารถบอกรายละเอียดได้มากกว่าสิ่งที่คุณเห็นเนื่องจากได้รับการสนับสนุนด้วยข้อมูลอันทรงพลัง ศักยภาพนี้ช่วยยกระดับระบบความปลอดภัยให้มีประสิทธิภาพสูงขึ้นอย่างยิ่ง

ความอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในกล้องวงจรปิด

AI มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นอีกเมื่อเข้าสู่ยุคของวิดีโอที่มีความละเอียดสูงขึ้น การจับคู่รูปแบบ (Pattern matching) ด้วยวิดีโอความละเอียด 4K สามารถเพิ่มความแม่นยำได้อย่างมหาศาลและจำเป็นต้องใช้พลังการประมวลผลและการจัดเก็บมากขึ้น ก่อนที่จะมีความละเอียด 4K คุณอาจมีความแม่นยำอยู่ที่ 75% จากระยะห่าง 50 ฟุต แต่เมื่อใช้ความละเอียด 4K อาจเพิ่มความแม่นยำ 75% จาก ระยะห่าง 700 ฟุต วิดีโอที่มีความละเอียดสูงขึ้นต้องใช้พื้นที่จัดเก็บมากขึ้นพร้อมความยืดหยุ่น สมรรถนะ และศักยภาพที่จะบันทึกวิดีโอกล้องวงจรปิดที่มีความละเอียดสูงได้อย่างต่อเนื่อง

กล้องวงจรปิดในปัจจุบันไม่เพียงบันทึกวิดีโอที่ไม่ผ่านการประมวลผลใดๆ (raw video) ในความละเอียดที่สูงขึ้นเท่านั้น แต่ยังมีความสามารถวิเคราะห์วิดีโอได้แบบเรียลไทม์เพื่อการดำเนินการตามเป้าหมาย กล้องตรวจจับอาชญากรสามารถเข้าถึงฐานข้อมูลในกล้องเพื่อจับคู่รูปแบบพฤติกรรมได้ทันทีโดยมีความถูกต้องแม่นยำสูง กล้องอัจฉริยะสามารถแยกแยะมนุษย์ออกจากสัตว์อื่นๆ ลดสัญญาณแจ้งเตือนที่ผิดพลาดเมื่อตรวจพบผู้บุกรุกใน “เขตหวงห้าม” ศักยภาพ AI เช่นนี้จำเป็นต้องมีการประมวลผลและจัดเก็บในตัวกล้องมากขึ้น

การเรียนรู้เชิงลึกเพิ่มความสามารถให้ NVR

เซิร์ฟเวอร์ NVR และระบบการจัดการวิดีโอ (VMS) มีความอัจฉริยะมากขึ้นด้วยศักยภาพการเรียนรู้เชิงลึก NVR ที่ขับเคลื่อน ด้วย AI กำลังถูกออกแบบโครงสร้างด้วยหน่วยประมวลผลด้านกราฟฟิก (GPU) และหน่วยประมวลผลกลาง (CPU) รุ่นใหม่ล่าสุดเพื่อปรับปรุงศักยภาพการเรียนรู้เชิงลึกในภาพรวมและเร่งการประมวลผลอัลกอริทึมที่เกี่ยวกับการจดจำวัตถุและการจดจำอื่น ๆ NVR พร้อมการเรียนรู้เชิงลึกต้องใช้การจัดเก็บข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ขึ้นและการประมวลผลที่ซับซ้อนมากขึ้นเพื่อทำการวิเคราะห์ขั้นสูง อาทิ การค้นหาและระบุรูปแบบที่ต้องการจากวิดีโอที่บันทึกไว้หลายสัปดาห์หรือหลายเดือน หรือการสร้างแผนผังการเคลื่อนที่ของคนจากวิดีโอกล้องวงจรปิดหลายชั่วโมงในร้านค้า

รองรับการวิเคราะห์วิดีโอที่ถูกบันทึก

วิดีโอจากกล้องวงจรปิดที่มีจำนวนมหาศาลมีความจำเป็นต่อการสร้างชุดข้อมูลการเรียนรู้สำหรับการเรียนรู้เชิงลึกของโครงข่ายประสาทเทียม เพื่อให้กล้องวงจรปิดอัจฉริยะสามารถถูกฝึกฝนให้สามารถวิเคราะห์วิดีโอแบบเรียลไทม์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น พร้อมกับจำแนกสถานการณ์และพฤติกรรมด้วยความเชื่อมั่นสูง

แนวคิดการวิเคราะห์วิดีโอเพื่อคัดแยกข้อมูลสำคัญที่มีมูลค่านั้นคือหัวใจของการเรียนรู้เชิงลึก การสร้างการเรียนรู้เชิงลึกที่มีประสิทธิภาพจำเป็นต้องมีพลังการประมวลผลที่สูงกว่าและวิดีโอ “สำหรับการฝึกฝน” หลายชั่วโมงซึ่งก็คือฟุตเทจจริงของกล้องวงจรปิดที่สามารถนำมาวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมและวัตถุได้ ในท้ายที่สุดการเรียนรู้เชิงลึกนำไปสู่ AI ที่มีขีดความสามารถ แต่อาจจำเป็นต้องมีฟุตเทจวิดีโอหลายพันชั่วโมงเพื่อแยะแยะพฤติกรรมของมนุษย์หนึ่งรูปแบบ โอกาสในการคัดแยกข้อมูลสำคัญจากวิดีโอวงจรปิดเพื่อนำไปใช้งานได้นั้นส่งเสริมให้ผู้ใช้เก็บฟุตเทจมากขึ้นและนานขึ้น ทำให้หน่วยจัดเก็บข้อมูลมีการเติบโตเพิ่มขึ้นอีก การเรียนรู้เชิงลึกยังทำให้เกิดการใช้วิดีโอกล้องวงจรปิดรูปแบบใหม่ ๆ อย่างต่อเนื่อง นอกเหนือจากการใช้เพื่อความปลอดภัยแบบดั้งเดิม และเพื่อส่งเสริมให้อุตสาหกรรมมีการบันทึกมากขึ้น จัดเก็บเพิ่มขึ้น และมีการวิเคราะห์วิดีโอจากกล้องวงจรปิดมากขึ้นกว่าเดิม

หนึ่งในทางเลือกของการวิเคราะห์วิดีโอที่ถูกบันทึกคือการใช้ประโยชน์ระบบคลาวด์เพื่อส่งเสริมการสำรองข้อมูลเพื่อการเรียนรู้เชิงลึก ระบบการรักษาความปลอดภัยในรูปแบบ Video Surveillance-as-a-Service (VSaaS) มีการเติบโตอย่างรวดเร็วด้วยการจัดเก็บวิดีโอกล้องวงจรปิดบนระบบคลาวด์ที่มอบประโยชน์สองข้อ หนึ่งคือการลดต้นทุนการจัดเก็บและการบริหารจัดการในพื้นที่พร้อมกับยังรักษาข้อมูลวิดีโอจำนวนมากที่จำเป็นต่อการคัดแยกข้อมูลที่เป็นประโยชน์ และสองคือการผนวกรวมวิดีโอกล้องวงจรปิดให้อยู่ใกล้กับเซิร์ฟเวอร์เพื่อการวิเคราะห์หรือโครงสร้างระบบคลาวด์ เมื่อการเรียนรู้เชิงลึกได้รับการยอมรับว่าสามารถเพิ่มศักยภาพการคัดแยกข้อมูลที่มีมูลค่าจากวิดีโอกล้องวงจรปิด จึงไม่ใช่เรื่องน่าแปลกใจที่จะมีการเก็บรักษาวิดีโอในกล้องวงจรปิดมากขึ้น และระบบคลาวด์ก็เป็นทางเลือกที่ใช้งานได้จริงด้วยความยืดหยุ่นและต้นทุนที่เหมาะสมยิ่งขึ้น

การประมวลผลและจัดเก็บที่มากขึ้น ทำให้เกิด AI ในระบบการรักษาความปลอดภัย

ไม่จะเป็นการใช้ข้อมูลที่มีความเร็วในการวิเคราะห์วิดีโอแบบเรียลไทม์หรือการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการวิเคราะห์วิดีโอเพื่อการปรับปรุงในอนาคต การจัดเก็บวิดีโอไม่ใช่หัวใจสำคัญเพียงหนึ่งเดียว แต่ความสำคัญยังอยู่ที่เราสามารถทำอะไรกับวิดีโอที่บันทึกไว้ได้บ้าง ศักยภาพของระบบการรักษาความปลอดภัยที่มีความอัจฉริยะยิ่งขึ้นด้วย AI ถูกนำมาช่วยลดอาชญากรรม สร้างความปลอดภัยสาธารณะ และปรับปรุงประสิทธิภาพการปฏิบัติงาน อย่างการใช้งานในเมืองอัจฉริยะ การขนส่งอัจฉริยะ และระบบการรักษาความปลอดภัยที่ทันสมัยที่สุด

เมื่อระบบรักษาความปลอดภัยมีพัฒนาการอย่างต่อเนื่อง โซลูชั่นจัดเก็บข้อมูลที่ช่วยสนับสนุนระบบดังกล่าวต้องมีพัฒนาการด้วยเช่นกัน ด้วยความก้าวหน้าในศักยภาพของโซลูชันการรักษาความปลอดภัยของเรา ปริมาณของหน่วยจัดเก็บข้อมูลและการประมวลผลที่มีความจำเป็นต่อการบันทึก จัดเก็บและวิเคราะห์วิดีโอจากกล้องหลายล้านตัวที่ติดตั้งอยู่ทั่วโลกมีจำนวนเพิ่มมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง กล้อง เครื่องบันทึก และระบบวิเคราะห์ข้อมูลทุกตัวจะต้องพึ่งพาพลังการ ประมวลผลที่สูงขึ้นและการจัดเก็บที่มีความมั่นคงมากขึ้นเพื่อรองรับศักยภาพของ AI

บทความโดย : ไบรอัน มัลลารี

ดำรงตำแหน่งผู้อำนวยการฝ่ายการตลาดผลิตภัณฑ์ สำหรับผลิตภัณฑ์การรักษาความปลอดภัยของเวสเทิร์น ดิจิตอล คอร์ปอเรชั่น ดูแลรับผิดชอบในเรื่องการกำหนดกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์และการดำเนินงานตามเป้าหมายของธุรกิจผลิตภัณฑ์การรักษาความปลอดภัยของบริษัทฯ