Nadzór

Kogniz Wprowadza Platformę Wykrywania Broni Palnej z Wykorzystaniem Wizji Komputerowej

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google

Zaawansowana firma AI-based computer vision Kogniz ogłosiła gotowy do wdrożenia moduł wykrywania broni palnej jako część najnowszej wersji swojej technologii, która przewiduje, wykrywa i rozwiązuje problemy bezpieczeństwa i operacyjne. Firma ogłosiła również inwestycję w wysokości 10 milionów dolarów pod przewodnictwem Ulu Ventures, z udziałem super{set} Venture Studio i jej CEO i współzałożyciela Toma Chaveza, K20 Fund, The Indy Fund, H. Barton Asset Management, wśród innych.

Nowa inwestycja pomoże rozszerzyć technologię firmy na wykrywanie broni palnej, bezpieczeństwa i wykrywanie anomalii w organizacjach komercyjnych, przemysłowych, szkolnych i rządowych.

Platforma Wykrywania Broni Palnej

Strzelaniny są jednym z najpoważniejszych kryzysów, z którymi zmaga się Stany Zjednoczone, tworząc szeroki zakres złożonych wyzwań dla bezpieczeństwa i ochrony. FBI wskazało, że odnotowano 33% wzrost liczby strzelanin aktywnych w latach 2019-2020, a 52% wzrost w latach 2020-2021. W tym roku odnotowano co najmniej cztery strzelaniny masowe każdego tygodnia.

To nowe środowisko zmusiło organizacje do poszukiwania nowych sposobów rozwiązywania takich problemów, a to wpływa na każdą branżę, w tym handel detaliczny, edukację, przemysł, religię, medycynę, rząd i wiele innych. Organizacje w tych branżach mogą szukać rozwiązań opartych na AI, aby pomóc w zapobieganiu strzelaninom masowym i minimalizowaniu szkód.

Narzędzie Kogniz Gun Detection pomaga organizacjom przygotować się, proaktywnie wykryć i zareagować na wydarzenia strzelanin aktywnych. Zostało zaprojektowane do szybkiego wdrożenia i jest wystarczająco elastyczne, aby dostosować się do każdej organizacji.

Narzędzie opiera się na wizji komputerowej i AI, aby identyfikować broń palną w czasie rzeczywistym przy użyciu istniejącej infrastruktury kamer.

Oto niektóre z głównych cech Kogniz Gun Detection:

  • Brak fałszywych alarmów: wieloetapowy AI i zespół wyszkolonych weryfikatorów ludzkich
  • Alerty w czasie rzeczywistym: telefon, SMS, Slack, e-mail
  • Raporty dynamiczne: łatwy dostęp do danych w czasie rzeczywistym
  • Plany reagowania w sytuacjach awaryjnych: dokumentacja i przygotowanie do działań w sytuacjach awaryjnych
  • <b Symulacje wizualne: symulacja i przygotowanie do scenariuszy strzelanin aktywnych

Daniel Putterman jest dyrektorem generalnym Kogniz.

“Kogniz Gun Detection wykorzystuje kamery już zainstalowane w miejscu, aby wykryć i natychmiast zareagować w przypadku strzelaniny aktywnej lub masowej,” mówi Putterman. “Poprzez umożliwienie gotowego do wdrożenia rozwiązania do wykrywania broni palnej, robimy to dramatycznie łatwiejszym dla firm, agencji rządowych, szkół i szpitali, aby przygotować się i pomóc zmniejszyć szkody wyrządzone przez strzelaninę aktywną.”

Integracja z Istniejącą Infrastrukturą Kamer Wideo

Narzędzie integruje się z platformą Kogniz, aby rozwiązać różne problemy bezpieczeństwa i ochrony. Jego predefiniowane detektory obejmują wykrywanie nietypowych zachowań, takich jak ludzie biegnący w korytarzach, wchodzący przez wyjścia, skaczący przez płoty i inne wczesne wskaźniki incydentów.

Kogniz wykorzystuje istniejącą infrastrukturę kamer wideo, aby dokładnie wykryć nietypową aktywność i przewidzieć potencjalne straty i awarie sprzętu 24/7. Wszystkie te środki redukują ryzyko wypadków, oszczędzają czas i poprawiają produktywność.

Clint Korver jest współzałożycielem i dyrektorem zarządzającym Ulu Ventures.

“Kogniz rozwiązuje znaczące, długotrwałe luki w bezpieczeństwie, ochronie i operacjach i naprawdę pomaga organizacjom lepiej przygotować się przed incydentami,” powiedział Korver. “Jesteśmy podekscytowani, aby pomóc firmie wprowadzić innowacyjne produkty z wykorzystaniem jej najnowszej technologii wizji komputerowej do klientów, którzy szukają rozwiązań bezpieczeństwa w sposób dotąd niewyobrażalny.”

Alex prowadzi operacje informacyjne zasilane AI w Unite.AI, łącząc dziennikarstwo, badania i automatyzację, aby wspierać terminowe i skalowalne relacjonowanie sztucznej inteligencji. Jego praca pomaga zapewnić, że nowe osiągnięcia w dziedzinie AI są prezentowane efektywnie, przy zachowaniu standardów redakcyjnych publikacji.