I-Pro blev grundlagt i Japan i 2019 og i EMEA-regionen i 2021. Virksomheden udspringer af Panasonics sikkerhedsafdeling og har nu fokus på edge-baseret videoovervågning. Der er sket en markant produktudvikling, og danske Kenneth Bergmann, der også var med i Panasonic-tiden, mærker tydeligt forskellen:

– Panasonic blev med tiden lidt af en dinosaur inden for videoovervågning. Produkterne var solide, anerkendte i markedet og af høj kvalitet – men vi fulgte ikke med i udviklingen og fik ikke de nødvendige ressourcer til forskning og udvikling. Vi kom længere og længere bagud og var ikke længere top-of-mind for mange i branchen.

Højt tempo i produktudviklingen

Med I-Pro kom der fart på produktudviklingen:

– Særligt AI-delen blev i fokus, og målet blev at være markedsledende inden for edge computing. På kort tid gik vi fra 4 AI-kameraer til 30, året efter 90 – og i dag har vi næsten 250 kameraer med edge computing-funktioner.

Vækst i Skandinavien

Bergmann fremhæver også, at I-Pro lytter til de lokale markeder og forsøger at integrere funktioner direkte i kameraerne baseret på behov i eksempelvis Norden. I stedet for standardindstillinger, som måske passer bedre til Sydeuropa med meget sollys, er der kommet mere nordisktilpassede "out-of-the-box"-indstillinger.

I øjeblikket har I-Pro to ansatte i Danmark og planlægger nu at ansætte en medarbejder i Sverige:

– Danmark er mit hjemmemarked og det største. Derefter kommer Sverige. Norge og Finland har indtil videre været sekundære markeder, men vi vil nu styrke fokus på Sverige og senere Norge.

I-Pro sælger i dag 40 % i "Americas", 40 % i Japan og 20 % i resten af verden – så der er potentiale for vækst i både Europa og Skandinavien. Virksomhedens CEO, Masato Nakao, har også udtalt, at teknisk kvalitet og avancerede systemer værdsættes blandt slutkunder i Skandinavien – noget, der gavner I-Pro.

Kameraer, der kan oplæres

I-Pros kunder spænder fra små kontorer til tung industri, logistik, datacentre og detailhandel. Alle I-Pros AI-kameraer har objektklassificering – mennesker, biler og tohjulede køretøjer. Kameraer i X-serien har en funktion kaldet “on site AI learning”, som gør det muligt for slutkunder at lære kameraet at genkende objekter, de ønsker at identificere, søge efter eller spore. Det kan fx være at lære kameraet at genkende en logo på en lastbil (og sende en alarm ved ankomst) eller skelne mellem en gaffeltruck og en ambulance.

AI-bevægelsesdetektion

Kameraerne har også “AI motion detection”, som kan skelne mellem mennesker og forskellige typer køretøjer. Dette gør dem velegnede til fx perimeterovervågning hos bilforhandlere:

– De behøver måske ikke et termisk kamera, men kan i stedet bruge vores lysfølsomme kameraer med edge computing til objektklassificering. Så ved man, om det er en person, der nærmer sig hegnet, sidder på det eller klatrer over. Kameraet kan så sende en alarm til fx Milestone VMS. Vi kan også oprette “early warning zones”. Vores indtrængerdetektion er meget præcis.

Falske alarmer – ikke et problem

I Sverige har man debatteret problemer med falske alarmer i intelligent kameraovervågning. Kenneth Bergmann er uenig:

– Jeg ser ikke mange falske alarmer, hvis kameraerne er korrekt indstillet. De analyserer bevægelser i billedet og leverer derfor meget præcise resultater.

Han mener, spørgsmålet om falske alarmer er både et teknisk og et kompetencemæssigt anliggende:

– Det kræver både analysekapacitet og databehandling, men også den rette viden på stedet.

Verificering og autotracking

I-Pro forklarer, at deres kameraer sjældent kobles direkte til fx radar ved perimeterovervågning. I stedet sender radaren en alarm til et VMS-system som Genetec eller Milestone, og derfra videre til kameraet.

– Kameraet kan så bruges til at verificere alarmen. En af vores styrker er, at et kamera fx overvåger et hegn, og når en indtrænger opdages, kan det sende besked til et andet kamera, som straks går i position og starter autotracking. Hele processen kan klares i kameraet – uden at VMS er nødvendigt.

Edge-baseret analyse

En af grundpillerne hos I-Pro er edge computing – i modsætning til serverbaseret analyse:

– Jeg foretrækker altid edge computing. Kameraet analyserer rådata direkte, så videoen ikke skal komprimeres og sendes til en server for analyse. Det betyder mindre behov for serverhardware og hurtigere søgninger, da vi både sender billeder og metadata, slutter Kenneth Bergmann.