Verbesserung der Sicherheit von Geschäftssystemen mithilfe von Computer Vision

Der Schutz von Unternehmensvermögenswerten und -informationen sowie die Sicherheit der Teammitglieder sollten für jedes Unternehmen die beiden höchsten Prioritäten sein. Laut BusinessWire wird der Markt für Ermittlungs- und Sicherheitsdienste bis 2025 einen Wert von 417,16 Milliarden US-Dollar erreichen. Aufgrund komplexer Arbeitsabläufe und einer zunehmenden Anzahl von Cyberangriffen bleibt es für Sicherheitsteams jedoch weiterhin eine Herausforderung, Verluste in vielen verschiedenen Geschäftsumgebungen, einschließlich Einzelhandel, Fintech, Transport und anderen Branchen, zu minimieren. Glücklicherweise kann die Aufrechterhaltung der Sicherheit dank der sich weiterentwickelnden Computer-Vision-Technologie effektiver sein.

Verstehen, wie Computer Vision funktioniert

Computer Vision ist eine Disziplin der künstlichen Intelligenz, die darauf abzielt, zu simulieren, wie Menschen sehen und verstehen die visuelle Welt. Diese Technologie hat viele Anwendungen. Es sind Daten erforderlich, um Computern beizubringen, Objekte zu erkennen und aus diesen Beobachtungen Schlussfolgerungen zu ziehen.

Computer Vision wird durch den folgenden Prozess erreicht:

1 Der Computer muss Zugriff auf das zu analysierende Bild haben. Aus Gründen der Unternehmenssicherheit wurden die Fotos höchstwahrscheinlich von einer Überwachungskamera aufgenommen. Je höher die Bildqualität, desto genauer sind die Ergebnisse.

2. Datenwissenschaftler trainieren das System, bestimmte Objekte in den Daten zu erkennen. Wenn der maschinelle Lernalgorithmus des Computers eine Übereinstimmung erkennt, markiert er diesen Bereich des Bildes.

3. Der Computer trifft dann eine Entscheidung basierend auf dem, was er sieht, abhängig davon, wie er darauf trainiert wurde zu reagieren.

Dieser Ansatz steht vor mehreren Herausforderungen. Gelegentlich kann es vorkommen, dass Objekte, die durch die Kamera gesehen werden, falsch positive Ergebnisse liefern. Beispielsweise könnte eine Kamera, die darauf ausgerichtet ist, eine am Gürtel einer Person getragene Waffe zu identifizieren, von einer Person, die ein Mobiltelefon trägt, verwechselt werden. Die Genauigkeit von Computer Vision hängt von der Qualität der Kamera, der für das Training verwendeten Datenmenge und anderen Variablen ab. Um das Beste aus Computer Vision herauszuholen, müssen sich Unternehmen dieser Herausforderungen bewusst sein, um ihre Auswirkungen abzumildern.

Beispielsweise ist die Gesichtserkennung ein beliebtes Beispiel für Computer-Vision-Sicherheit. Allerdings belastet die Verarbeitung von Gesichtserkennungsdaten die Netzwerkbandbreite stark. Eine mögliche Lösung zur Aufrechterhaltung von Sicherheitsanforderungen könnte die Edge-Biometrie sein, bei der die KI-Verarbeitung auf Edge-Geräten und nicht an einem zentralen Ort erfolgt. Bevor Sie mit der Implementierung von Computer Vision beginnen, müssen Sie daher bedenken, dass jeder Fall einzigartig ist und die Einbeziehung erfahrener KI-Ingenieure erfordert, um die effektivste Lösung zu schaffen. Es gibt viele Anwendungsfälle für Computer Vision in Sicherheitsanwendungen. Einige Beispiele umfassen Diebstahl- und Betrugsprävention, Erkennung von Herstellungsfehlern, Erkennung von Verkehrsunfällen, Sicherheitsbewertung und Erkennung gefährlicher Objekte. Schauen wir uns jeden Fall genauer an.

Diebstahl- und Betrugsprävention

Durch den Einsatz von Computer-Vision-Technologie können Verluste durch Ladendiebstahl besser überwacht und erfasst werden. Unternehmen wie Walmart nutzen bereits Kameras mit künstlicher Intelligenz, um Diebstähle zu verfolgen. Wenn die Kamera erkennt, dass ein Gast Artikel in seine Tasche steckt, ohne diese beim Self-Checkout zu scannen, wird automatisch ein Mitarbeiter gerufen, der ihm hilft.

Eine solche Lösung kann durch das Hinzufügen von KI-gestützten Kameras an der Kasse erreicht werden. Wenn ein Kunde an der Kasse ein Produkt scannt, erfasst eine Kamera die gescannten Artikel und das System generiert eine Gesamtartikelmenge und sendet diese an das integrierte Kassensystem. Das Kassensystem vergleicht dann die Gesamtzahl der gescannten Artikel mit der von der Kamera generierten Zahl, und wenn die Zahlen nicht übereinstimmen, wird eine Benachrichtigung über den möglichen Diebstahl an einen Filialmitarbeiter gesendet. Dadurch können Mitarbeiter schnell auf mögliche negative Ereignisse reagieren und Betrug verhindern.

Fehlererkennung in der Fertigung

Auf den ersten Blick ist die Fehlererkennung für andere Sicherheitsanwendungen nicht ganz geeignet. Allerdings kann die Automatisierung der Erkennung fehlerhafter Artikel im Werk dazu beitragen, Sicherheitsbedenken auszuräumen. Es kann auch dazu beitragen, Vandalismus und Manipulation zu verhindern. Diese Systeme können auch dabei helfen, Risiken vorherzusagen, sodass Unternehmen auf Bedrohungen reagieren können, bevor es zu spät ist.

Die auf Algorithmen des maschinellen Lernens basierende Herstellungsfehlererkennung ermöglicht das Auffinden von Mustern in Datensätzen und das Erkennen von Anomalien auf der Grundlage dieser Muster. Dies trägt dazu bei, menschliche Fehler mit weniger Zeit- und Arbeitsaufwand zu vermeiden, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt.

VERKEHRSUNFALLERKENNUNG

Die Überwachung von Unfällen im Straßenverkehr ist in bestimmten Situationen sehr wichtig, insbesondere in den Bereichen Logistik, Veranstaltungssicherheit, Verkehrskontrolle usw. Computer-Vision-fähige Kameras können Kollisionen erkennen, verdächtige fahrende und geparkte Fahrzeuge identifizieren und automatisch auf potenzielle Bedrohungen oder interessante Objekte reagieren.

Durch das Lernen aus verfügbaren Daten und Bildströmen von Verkehrskameras kann ein solches System den Verkehr kontinuierlich untersuchen, um Muster zu identifizieren, die auf einen möglichen Unfall hinweisen. Wenn das System eine potenziell gefährliche Situation erkennt, kann es die verantwortliche Person alarmieren oder eine vorprogrammierte Reaktion durchführen, um den Fahrer zu warnen.

Sicherheitsbewertung

Computer Vision kann verwendet werden, um sicherzustellen, dass Sicherheitsprotokolle am Arbeitsplatz umgesetzt werden. Beispielsweise könnten Kameras in einer Backoffice-Umgebung in der Fertigung, im Vertrieb oder im Einzelhandel erkennen, ob eine Palette flach auf dem Boden liegt oder seitlich an einer Wand lehnt. Da Letzteres als Sicherheitsrisiko angesehen werden könnte, könnte ein Computer-Vision-System den Vorfall automatisch als „Beinahe-Unfall“ kennzeichnen und das Problem einem Vorgesetzten zur Behebung melden.

Erkennung gefährlicher Objekte

Mit Computer-Vision-Technologie ausgestattete Systeme können zur Erkennung gefährlicher Objekte wie Waffen oder anderer nicht autorisierter Gegenstände eingesetzt werden. Dies ist eine anspruchsvolle Anwendung, da Waffen aufgrund der Beleuchtung der Umgebung, der Pose des Motivs, der Perspektive des Kamerasystems, der Verdeckung usw. leicht versteckt werden können. Auch wenn die Technologie möglicherweise noch nicht perfekt ist, kann sie dennoch zur Ergänzung und Verbesserung menschlicher Sicherheitsbemühungen eingesetzt werden.

Zusammenfassung – Computer Vision und Auswirkungen auf die Sicherheit

Unternehmen haben eine Vielzahl einzigartiger Sicherheitsanforderungen, die oft nicht mit einheitlichen Lösungen kompatibel sind. Eine vollständige Automatisierung kann in bestimmten Situationen effektiv sein, beispielsweise bei der Erkennung von Aktivitäten in einem bestimmten Bereich oder der Erkennung fehlerhafter Artikel. Für einige Unternehmen könnte jedoch ein hybrider Ansatz die beste Option sein, da Computer Vision menschliche Bediener ergänzen kann. Ungeachtet dessen verbessert sich die Technologie immer noch, und Unternehmen, die die Sicherheit effektiv aufrechterhalten möchten, müssen die Einführung dieser Technologien in Betracht ziehen, um Verluste zu reduzieren, Vorfälle zu verhindern und die Sicherheit ihrer Teams und Kunden zu gewährleisten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerbesserung der Sicherheit von Geschäftssystemen mithilfe von Computer Vision. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!