Zdroj: Konica Minolta
Komerční spolupráce
Co přesně si máme představit pod pojmem chytrý kamerový systém? Co všechno umí?
Klasické kamerové systémy snímají pouze obraz, ale jeho vyhodnocení je už pak na lidském faktoru. Chytré kamery jsou vybaveny pokročilými videoanalytickými funkcemi. Laicky by se dalo říct, že to, co vidí, dále zkoumají. Pokud detekují něco, co je podle jejich naprogramování špatně, tak zareagují.
Jak umí zareagovat?
Jednak mohou upozornit lidskou obsluhu, ale také dokáží automaticky provést jistou předem definovanou činnost.
Umělou inteligenci v kamerách v podstatě tvoří pokročilé algoritmy, které byly vyvinuté, aby rozpoznaly konkrétní objekty, tváře nebo vzorce chování. Žádná umělá inteligence ovšem není schopná samostatného myšlení bez lidského zásahu. K „vytrénování“ umělé inteligence potřebujeme obrovské množství vzorových dat. Dalo by se říci, že se celý proces podobá učení malého dítěte. Řešení využívající AI pak díky odborným znalostem a postupu dokážeme natrénovat ve správných podmínkách k téměř bezchybnému fungování.
Michal Šotek
Vystudoval v roce 2014 fakultu bezpečnostního inženýrství na Vysoké škole báňské – Technické univerzitě Ostrava. Do roku 2020 působil ve firmě SECURITAS ČR. Do společnosti Konica Minolta Business Solutions Czech nastoupil před třemi lety a od roku 2021 zde zastává funkci ředitel divize Video Solution Services se zodpovědností pro Českou republiku a Slovensko.
Kde všude se dnes můžeme ve firmách s chytrými kamerovými systémy setkat?
Typicky nacházejí uplatnění v průmyslových objektech ve výrobě, ve skladování nebo v logistických areálech. Konica Minolta už od roku 2017 nabízí službu sledování kvality pomocí chytrých kamer, které v současnosti využívají desítky výrobních a logistických firem po celé Evropě. Dalším významným segmentem je oblast zabezpečení se vším, co s tím souvisí. Kamery umí na základě rozpoznávání předcházet tragickým událostem a díky včasnému upozornění zabránit i škodám na majetku. Své uplatnění nacházejí i v segmentech, jako je retail nebo zdravotnictví.
Kamera tedy může například včas upozornit na hrozbu požáru?
Přesně tak. Chytrá kamera s termovizí pracuje na principu takzvané termální termografie. Ta se zabývá měřením teploty na povrchu tělesa bezkontaktním způsobem a jeho analýzou. Pokud detekuje její nárůst provede naprogramovanou činnost, například upozorní ostrahu, spustí alarm nebo v případě výrobního stroje vyšle pokyn k jeho automatickému odstavení. Tam takový náhlý nárůst teploty totiž může signalizovat, že se přehřívá a hrozí jeho poškození. Požáry pak dokáže detekovat jen na základě změny teploty dokonce ještě předtím, než se objeví první plameny.
Predikce požáru pomocí chytrého kamerového systému.
Jak je to s návratností investice do těchto technologií?
Záleží na způsobu nasazení, ale návratnost počáteční investice se obvykle pohybuje mezi jedním až třemi lety. Hlavní předností našich chytrých kamer je to, že veškeré výpočty i pokročilá analýza probíhají přímo v kameře, takže se klient obejde bez dalších výkonných serverů. Už jen to samo o sobě snižuje náklady na pořízení a provoz. Naše kamery se tak hodí i pro použití v malých a ve středních podnicích.
Chytré kamery umí detekovat defekty ve výrobě.
Dokáže chytrý kamerový systém snižovat firmám náklady?
To je jejich hlavní výhoda. Šetřit mohou například nahrazením lidské práce při některých činnostech, automatizací rutinních úkolů nebo zefektivněním firemních procesů a snížením chybovosti. Jedním z našich zákazníků je významný výrobce hliníkových odlitků pro automobilový průmysl. Pomocí chytrých kamer Mobotix se mu podařilo minimalizovat teplotní výkyvy během nepřetržitého tlakového lití do forem a tím předejít výrobě vadných odlitků. U jednoho licího stroje to v tomto konkrétním případě představuje úsporu zhruba 61 tisíc korun měsíčně.
Velkým tématem dnešní doby je ochrana osobních údajů. Jak se tyto technologie vypořádávají s GDPR?
Potencionálně citlivá data jsou bezpečně a v šifrované podobě uložená přímo v kameře, kde jsou chráněna i před případnými útoky zvenčí. Vybrané části obrazu mohou být rovněž překryty rastrem, který není možné zpětně rozklíčovat. U rozpoznávání dokonce není reálný obraz vůbec třeba a stačí pouze anonymizované 3D biometrické údaje.
Sdílejte článek, než ho smažem
