Milestone Systems выпустила AI-платформу для фильтрации ложных срабатываний в системах видеонаблюдения

Компания Milestone Systems разработала решение на основе искусственного интеллекта, направленное на уменьшение перегрузки операторов видеонаблюдения в центрах управления. Новая AI-платформа анализирует потоки с десятков или сотен камер, фильтрует ложные срабатывания и выделяет только критические события, требующие вмешательства. Это позволяет операторам сосредоточиться на реальных угрозах, а не на обработке ненужных уведомлений.

В основе проблемы лежит так называемый «эффект снижения бдительности» — после 20–30 минут монотонной работы концентрация операторов падает, а их способность распознавать подозрительные действия снижается на 45 % и более. Стандартные системы видеонаблюдения, основанные на детекции движения, генерируют тысячи ложных тревог: ветви деревьев, животные или проезжающие автомобили могут спровоцировать срабатывание, загружая операторов ненужной информацией. В результате растёт риск пропустить реальную угрозу, а также увеличивается нагрузка на персонал, что ведёт к стрессу и снижению эффективности всей системы безопасности.

AI-аналитика Milestone выходит за рамки простой детекции движения, распознавая объекты и паттерны поведения. Например, вместо генерации тревоги при любом движении у периметра система может выделять только подозрительные действия, такие как попытки проникновения или несанкционированное пребывание в зоне. Это снижает количество ложных срабатываний и позволяет операторам быстрее реагировать на критические события.

Что это значит Для проектировщиков и монтажников это означает возможность внедрения более эффективных систем видеонаблюдения с минимальным количеством ложных тревог, что упрощает настройку и обслуживание оборудования. Интеграция AI позволяет сократить нагрузку на операторов, повышая качество мониторинга без увеличения штата. Также это открывает путь к более точному анализу данных, что важно для оптимизации охранных решений в крупных объектах.