Ifølge Søren Rågård Jensen har AI inden for kameraovervågning nu bevæget sig fra pilotprojekter til egentlig anvendelse i praksis.

– Organisationer anvender i stigende grad AI til at løse reelle driftsmæssige udfordringer, hvor efterspørgslen flytter sig fra at opdage hændelser til at forstå sammenhænge og levere indsigt, der kan omsættes til handling, siger han.

Generativ AI ændrer forudsætningerne

De AI-drevne videoanalyseapplikationer, som Milestone i dag oplever størst efterspørgsel efter, er objektdetektion, indbrudsdetektion, analyse af personer og køretøjer samt videoopsummeringer. Virksomheden ser den hurtigste vækst inden for multimodal og generativ AI, som muliggør søgning med naturligt sprog og operationel indsigt.

Søren Rågård Jensen tror, at generativ AI vil ændre kameraovervågning og videohåndtering ved at gøre det muligt for operatører at bruge naturligt sprog eller stemmekommandoer til at søge efter og analysere video.

– Generativ AI vil gøre videosystemer samtalebaserede, så operatører kan søge i videomateriale med naturligt sprog, få øjeblikkelige opsummeringer og interagere med video lige så enkelt som at stille et spørgsmål, siger han.

Etisk AI-træning

Efterhånden som anvendelsen af AI stiger, vokser også bekymringerne omkring privatlivsbeskyttelse, etik og overholdelse af regler. Milestone understreger, at ansvarlig AI er en integreret del af virksomhedens strategi.

– Vi støtter indbygget databeskyttelse fra starten, gennemsigtig AI-udvikling, sikker datahåndtering og åbne arkitekturer, som hjælper kunderne med at opfylde lovgivningsmæssige og etiske krav, siger Søren Rågård Jensen.

Virksomheden har været en drivkraft bag Project Hafnia, et initiativ, der har til formål at skabe åbne og tilgængelige datasæt til AI-udvikling inden for videoteknologi. Centralt i projektet er, at dataene stammer fra ansvarligt indsamlede kilder. Det betyder, at brugerne kan være trygge ved, at AI-træningen overholder de regler og krav, der gælder for både dataejere, som er dataansvarlige, og tjenesteudbydere, der håndterer oplysningerne.

– Project Hafnia blev etableret for at imødekomme branchens mangel på AI-træningsdata af høj kvalitet fra ansvarligt indsamlede kilder. Ved at tilbyde åbne og varierede datasæt gør vi det muligt for udviklere hurtigere at bygge mere præcise, gennemsigtige og interoperable AI-løsninger.

Færre falske alarmer

AI-baseret analyse kan reducere antallet af falske alarmer.

– Moderne AI forstår kontekst og ikke kun bevægelse. Ved at kombinere flere AI-modeller og metadata reducerer systemerne antallet af falske alarmer betydeligt, samtidig med at tilliden til reelle sikkerhedshændelser øges.

En anden målbar fordel ved AI-drevet videoanalyse er kortere efterforskningstid. Søren Rågård Jensen siger, at tidsforbruget kan reduceres fra timer til minutter ved hjælp af AI-baseret søgning og videoopsummeringer.

– Samtidig forbedrer det situationsforståelsen og gør det muligt for operatørerne at fokusere på hændelser med høj prioritet.

Ud over sikkerhed kan videoanalyse også skabe værdi på andre områder. Milestone peger blandt andet på optimering af trafikafvikling, håndtering af belægningsgrad, sikkerhed på arbejdspladsen, drift i detailhandlen og energieffektivitet.

Tror på en hybridmodel

AI kan anvendes på forskellige måder – i edge-enheder, lokalt eller i skyen. Søren Rågård Jensen ser fordele ved alle alternativerne: Edge giver lav latenstid, lokal drift giver kontrol og mulighed for at overholde regler og krav, mens skyen tilbyder skalerbarhed og løbende innovation.

– Den bedste arkitektur afhænger af kravene til ydeevne, databeskyttelse, omkostninger og drift, og hybridløsninger er ved at blive den foretrukne model, siger han.

Åben VMS-platform

Hvis en virksomhed eller organisation overvejer at implementere avanceret videoanalyse, mener han, at VMS er fundamentet. Prioriteten bør være at finde en åben og skalerbar platform, der understøtter AI-integration, omfattende metadata, fleksible driftsmuligheder, cybersikkerhed og problemfri interoperabilitet mellem enheder og applikationer.

– Interoperabilitet er afgørende. En åben platform gør det muligt for kunderne at vælge de bedste AI-løsninger, undgå leverandørbinding, integrere ny teknologi hurtigt og beskytte deres langsigtede investeringer.