تRaises $7M لتحويل كاميرات الأمن إلى محركات بحث

Conntour قد ظهر من التخفي مع جولة بذرة بقيمة 7 ملايين دولار مدعومة من المستثمرين بما في ذلك General Catalyst، Y Combinator، SV Angel، و Liquid 2 Ventures. وتقوم الشركة بتموضع نفسها حول فكرة بسيطة ولكن طموحة: يجب أن تكون فرق الأمن قادرة على البحث في مقاطع الفيديو بسهولة كما يبحثون في الويب.

يقدم المنصة استعلامات لغة طبيعية عبر شبكات الكاميرات، مما يسمح للمستخدمين بوصف ما يبحثون عنه بدلاً من الاعتماد على المرشحات المحددة مسبقًا أو الفئات.

من الكاميرات السلبية إلى الذكاء القابل للبحث

تم بناء أنظمة المراقبة التقليدية على قواعد صارمة. يجب على المشغلين تحديد ما سيتم الكشف عنه مسبقًا – أشياء معينة أو حركات أو سلوكيات. وغالبًا ما يؤدي هذا النهج إلى حدوث حوادث مفقودة وساعات من المراجعة اليدوية عندما يحدث شيء غير متوقع.

يستبدل Conntour هذا النموذج بواجهة أكثر مرونة. بدلاً من تكوين التنبيهات مسبقًا، يمكن للمستخدمين كتابة استعلامات مثل “شخص يترك حقيبة بدون مراقبة” أو “شاحنة بالقرب من الرصيف الشحن بالأمس”، وتسترد النظام مقاطع الفيديو ذات الصلة.

هذا يشير إلى تحول من المراقبة إلى الاستعلام. لم يعد الفيديو شيئًا للمشاهدة – بل يصبح شيئًا يمكن استكشافه والاستجواب عند الطلب.

مصمم للتعقيد في العالم الحقيقي

إحدى التحديات الأساسية في المراقبة هي أن الحالات في العالم الحقيقي نادرًا ما تتناسب مع فئات محددة. السلوك المشبوه غالبًا ما يكون سياقيًا، ويتضمن تسلسلات من الإجراءات بدلاً من كائن قابل للكشف الفردي.

تم تصميم نظام Conntour لمواجهة هذا الغموض. يعمل عبر الإشارات الحية ومقاطع الفيديو التاريخية، مما يسمح بالتنبيهات في الوقت الفعلي وكذلك التحقيق السريع بعد الحادث. تعمل المنصة أيضًا مع البنية التحتية للكاميرا الحالية ويمكن نشرها بالكامل على الموقع، وهو ما يعد حيويًا للبيئات التي لا يمكن فيها مغادرة البيانات للشبكات الآمنة.

تم بناء الواجهة لسهولة الاستخدام، مما يسمح للمشغلين غير التقنيين بالتفاعل مع الأنظمة المعقدة دون الحاجة إلى تكوين قواعد الكشف أو فهم النماذج التحتية.

الانتشار المبكر في البيئات ذات المخاطر العالية

تُ_deploy الشركة بالفعل في عمليات الأمن القومي في سنغافورة، مما يشير إلى تبني مبكر في البيئات التي تكون فيها الدقة والسرعة حاسمة.

يبدو أن خلفية فريق التأسيس في الاستخبارات والنظم التقنية العالية التأثير على تصميم المنتج، لا سيما التركيز على الكفاءة التشغيلية. تدعي المنصة تمكين مشغل واحد من مراقبة آلاف الكاميرات مع تقليل الوقت المطلوب للتحقيق في الحوادث بشكل كبير.

بالنسبة إلى أنظمة تحليل الفيديو التقليدية، تدعي المنصة تحسينات تشغيلية كبيرة:

• تقليل وقت المراجعة اليدوية للمقاطع الفيديو بنسبة تصل إلى 90٪
• تقليل الأحداث المفقودة بنسبة تصل إلى 80٪
• تقليل الإنذارات الكاذبة بنسبة تصل إلى 70٪
• القدرة على مشغل واحد لمراقبة آلاف الكاميرات

تأتي هذه المكاسب من استبدال سير العمل القائم على القواعد بنظم تفسر السياق والنية بشكل أكثر ديناميكية.

حيث يمكن أن تؤدي هذه التكنولوجيا

ما تبنيه Conntour يشير إلى تحول أوسع في كيفية تفسير بيانات الفيديو – ليس فقط تحليل أسرع، ولكن نموذج تفاعل أساسي مختلف. بدلاً من تصميم الأنظمة حول قواعد الكشف المحددة مسبقًا، يتحرك العبء نحو فهم النية المعبر عنها في اللغة الطبيعية.

لهذا التحول عواقب خارج الأمن. إذا كانت الأنظمة قادرة على تفسير استعلامات مفتوحة مثل “شخص يترك كائنًا وراءه” أو “حركة غير عادية بالقرب من مدخل”، فإنه يشير إلى تحول نحو فهم الفيديو الدلالي – حيث يهم السياق والعلاقات والتسلسلات كما يهم الكائنات الفردية.

على نطاق واسع، يمكن أن يغير هذا كيفية استخدام المنظمات لأرشيف الفيديو. يصبح الفيديو مجموعة بيانات مؤشرة يمكن استعلامها ديناميكيًا بدلاً من تخزينه بشكل سلبي. في البيئات مثل محطات النقل أو شبكات اللوجستية أو البنية التحتية العامة، يمكن أن يغير هذا كيفية إعادة بناء الحوادث ومراجعتها وربما توقعها.

تحت الغطاء: من الكشف إلى الفهم

تعتمد الأنظمة التقليدية على نماذج الكشف بالكائنات مدربة على التعرف على فئات محددة مثل الأشخاص أو المركبات. في حين أنها فعالة في السيناريوهات المسيطرة، تتعثر هذه النماذج عندما تقع الاستعلامات خارج التسميات المحددة مسبقًا.

من المحتمل أن يتضمن نهج Conntour بناء تمثيلات بصرية غنية – غالبًا ما يشار إليها باسم التضمين – التي تلتقط ليس فقط الكائنات، ولكن السمات والعلاقات والتغيرات بمرور الوقت. يمكن بعد ذلك映اة الاستعلامات اللغوية الطبيعية إلى نفس مساحة التمثيل، مما يسمح للنظام بمطابقة النية مع البيانات البصرية.

تحدي آخر هو الاستدلال الزمني. تتضمن العديد من الاستعلامات في العالم الحقيقي تسلسلات الأحداث بدلاً من إطارات فردية. يتطلب دعم هذا تتبع الكائنات بمرور الوقت وفهم التفاعلات، وليس فقط تحديد الكائنات في العزلة.

القيود والتنازلات

على الرغم من إمكاناته، يطرح هذا النوع من النظام تحديات جديدة. معالجة كميات كبيرة من الفيديو بنماذج متقدمة هي عملية حسابية مكثفة، خاصة في التوزيعات على الموقع حيث تكون الموارد محدودة.

الدقة هي اعتبار آخر. تقدم الاستعلامات المفتوحة الغموض، ويتعين على الأنظمة موازنة المرونة مع الدقة لتجنب الإيجابيات الكاذبة أو الكشف المفقود. على عكس الأنظمة القائمة على القواعد، تعتمد الأنظمة التي تعمل باللغة الطبيعية بشكل كبير على كيفية تعميم النماذج إلى حالات الحافة.

هناك أيضًا عواقب الحوكمة. يثير القدرة على البحث عن سمات أو سلوكيات محددة للغاية أسئلة حول الإشراف ومراقبة الوصول والاستخدام المناسب – خاصة في البيئات الحساسة أو العامة.

Conntour’s إطلاق يبرز تحولًا بعيدًا عن المراقبة القائمة على القواعد الصارمة نحو أنظمة يمكنها تفسير النية والسياق في الوقت الفعلي.

إذا أثبت هذا النموذج موثوقيته، فقد يغير كيفية تفاعل المنظمات مع بيانات الفيديو – من المراقبة السلبية إلى الذكاء الديناميكي الذي يعتمد على الاستعلام.