コンピュータビジョンを活用したビジネスシステムのセキュリティ向上

企業の資産と情報を保護することと、チームメンバーの安全を確保することは、どのようなビジネスにとっても最優先事項の 2 つである必要があります。 BusinessWire によると、調査およびセキュリティ サービス市場は 2025 年までに 4,171 億 6,000 万ドルに達すると予想されています。しかし、複雑なワークフローとサイバー攻撃の増加により、小売、フィンテック、運輸、その他の業界を含むさまざまなビジネス環境で損失を最小限に抑えることがセキュリティ チームにとって依然として課題となっています。幸いなことに、進化するコンピューター ビジョン テクノロジーのおかげで、セキュリティの維持がより効果的に行えるようになりました。

コンピュータ ビジョンの仕組みを理解する

コンピュータ ビジョンは、人間が視覚的な世界を観察し理解する方法をシミュレートすることを目的とした人工知能の分野です。この技術には多くの用途があります。物体を認識し、その観察から結論を引き出す方法をコンピューターに学習させるにはデータが必要です。

コンピューター ビジョンは、次のプロセスを通じて実現されます:

1. コンピューターは、分析する画像にアクセスできる必要があります。ビジネスセキュリティの観点から、写真は監視カメラから撮影されたものである可能性が最も高いです。画質が高いほど、結果はより正確になります。

2. データ サイエンティストは、データ内の特定のオブジェクトを認識できるようにシステムをトレーニングします。コンピューターの機械学習アルゴリズムが一致を検出すると、画像のその領域にフラグを立てます。

3. 次に、コンピューターは、どのように反応するように訓練されているかに応じて、見たものに基づいて決定を下します。

このアプローチにはいくつかの課題があります。場合によっては、カメラを通して見たオブジェクトが誤検知を発することがあります。たとえば、人のベルトに付けられた武器を識別するように訓練されたカメラは、携帯電話を持っている人によって混同される可能性があります。コンピューター ビジョンの精度は、カメラの品質、トレーニングに使用されるデータの量、およびその他の変数によって決まります。コンピューター ビジョンを最大限に活用するには、企業はこれらの課題を認識し、その影響を軽減する必要があります。

たとえば、顔認識はコンピュータ ビジョン セキュリティのよく知られた例です。ただし、顔認識データを処理すると、ネットワーク帯域幅に大きな負荷がかかります。セキュリティのニーズを維持するための潜在的な解決策の 1 つは、AI 処理が集中場所ではなくエッジ デバイスで行われるエッジ バイオメトリクスです。したがって、コンピューター ビジョンの実装プロセスを開始する前に、それぞれのケースは固有のものであり、最も効果的なソリューションを作成するには経験豊富な AI エンジニアの関与が必要であることを覚えておく必要があります。

セキュリティ強化のためのコンピュータ ビジョンのビジネス ケース

セキュリティ アプリケーションにおけるコンピュータ ビジョンの使用例は数多くあります。例としては、盗難や詐欺の防止、製造上の欠陥の検出、交通事故の検出、安全性評価、危険物の検出などがあります。それぞれのケースを詳しく見てみましょう。

盗難と詐欺の防止

店舗での盗難による損失は、コンピュータ ビジョン テクノロジーを使用することでより適切に監視および記録できます。ウォルマートのような企業はすでに、盗難を追跡するために人工知能を備えたカメラを使用しています。セルフレジでゲストがバッグをスキャンせずにバッグに商品を入れているのをカメラが発見すると、係員が呼ばれて自動的にサポートされます。

このようなソリューションは、チェックアウト時に AI 搭載のカメラを追加することで実現できます。顧客がチェックアウト時に製品をスキャンすると、カメラがスキャンされた商品をキャプチャし、システムが商品の総数量を生成して統合 POS システムに送信します。次に、POS システムは、スキャンされたアイテムの総数とカメラによって生成された数を比較し、数値が一致しない場合は、盗難の可能性があるという通知が店員に送信されます。これにより、従業員は潜在的なネガティブな出来事に迅速に対応し、不正行為を防ぐことができます。

製造における欠陥検出

一見すると、欠陥検出は他の安全アプリケーションには正確には適合しません。ただし、工場での欠陥品の検出を自動化することで、安全性への懸念を軽減できます。破壊行為や改ざんの防止にも役立ちます。これらのシステムはリスクの予測にも役立ち、企業が手遅れになる前に脅威に対処できるようになります。

機械学習アルゴリズムを活用した製造欠陥検出により、データセット内のパターンを見つけて、これらのパターンに基づいて異常を検出できます。これにより、より少ない時間と労力で人的エラーを防止でき、大幅なコスト削減につながります。

交通事故の検出

道路上で発生する事故の監視は、特定の状況、特に物流、イベントの警備、交通規制などにおいて非常に重要です。コンピューター ビジョン対応カメラは、衝突を検出し、不審な移動車両や駐車車両を特定し、潜在的な脅威や対象物に自動的に反応します。

利用可能なデータと交通カメラからの画像ストリームから学習することで、このようなシステムは交通状況を継続的に検査して、事故の可能性を示すパターンを特定できます。システムが潜在的に危険な状況を検出した場合、責任者に警告するか、事前にプログラムされた応答を実行してドライバーに警告します。

安全評価

コンピュータービジョンを使用して、職場が安全プロトコルを実施していることを確認できます。たとえば、製造、流通、小売のバックオフィス環境では、パレットが床に平らに置かれているか、壁に横向きに支えられているかをカメラで検出できます。後者は安全上の危険とみなされる可能性があるため、コンピュータ ビジョン システムが自動的にそのインシデントに「ニアミス」としてフラグを立て、修正のために監督者に問題を報告することができます。

危険物体の検出

コンピュータ ビジョン テクノロジを備えたシステムを使用すると、武器やその他の無許可の物品などの危険物体を検出できます。環境の照明、被写体のポーズ、カメラ システムの視点、オクルージョンなどによって武器が簡単に隠れてしまう可能性があるため、これは難しいアプリケーションです。このテクノロジーはまだ完璧ではないかもしれませんが、人間の安全保障の取り組みを補完し、改善するために使用できます。

まとめ - コンピューター ビジョンとセキュリティへの影響

企業にはさまざまな独自のセキュリティ ニーズがあり、多くの場合、画一的なソリューションと互換性がありません。完全自動化は、特定の領域での活動の検出や欠陥品の検出など、特定の状況では効果的です。ただし、コンピュータ ビジョンが人間のオペレータを補完できるため、一部の企業にとってはハイブリッド アプローチが最良の選択肢となる場合があります。いずれにせよ、テクノロジーは依然として進歩しており、セキュリティを効果的に維持したい企業は、損失を軽減し、インシデントを防止し、チームと顧客の安全を守るために、これらのテクノロジーの導入を検討する必要があります。

以上がコンピュータビジョンを活用したビジネスシステムのセキュリティ向上の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。