คอนเทอร์ระดมทุน 7 ล้านดอลลาร์เพื่อเปลี่ยนกล้องรักษาความปลอดภัยให้เป็นเครื่องมือค้นหา

คอนเทอร์ ออกมาจากความลับด้วยเงิน 7 ล้านดอลลาร์จากนักลงทุน รวมถึง เจเนรัล แคทาลิสต์, ยคอมบิเนเตอร์, เอสวี แองเจิล, และ ลิควิด 2 เวนเจอร์ บริษัทนี้มีแนวคิดที่เรียบง่ายแต่มีความทะเยอทะยาน: ทีมรักษาความปลอดภัยควรสามารถค้นหาวิดีโอได้ง่ายๆ เช่นเดียวกับการค้นหาเว็บ

แพลตฟอร์มนี้แนะนำการค้นหาด้วยภาษาแบบธรรมชาติข้ามเครือข่ายกล้อง ให้ผู้ใช้สามารถอธิบายสิ่งที่ต้องการค้นหาได้ ไม่ต้องอาศัยฟิลเตอร์หรือหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

จากกล้องแบบพาสซีฟสู่ปัญญาที่สามารถค้นหาได้

ระบบการรักษาความปลอดภัยแบบดั้งเดิมถูกสร้างขึ้นบนกฎที่เข้มงวด ผู้ดำเนินการจะต้องกำหนดสิ่งที่จะตรวจจับล่วงหน้า: วัตถุ, การเคลื่อนไหว, หรือพฤติกรรม นี่มักจะส่งผลให้เกิดเหตุการณ์ที่พลาดไปและใช้เวลานานในการทบทวนเมื่อมีบางสิ่งเกิดขึ้นที่ไม่คาดคิด

คอนเทอร์แทนที่แบบจำลองนี้ด้วยอินเทอร์เฟซที่ยืดหยุ่นมากขึ้น แทนที่จะกำหนดการแจ้งเตือนล่วงหน้า ผู้ใช้สามารถพิมพ์คำถาม เช่น “คนหนึ่งปล่อยถุงมือที่ไม่มีคนดูแล” หรือ “รถบรรทุกใกล้กับจุดโหลดสินค้าเมื่อวานนี้” และระบบจะค้นหาfootageที่เกี่ยวข้อง

สิ่งนี้แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงจากการติดตามไปสู่การค้นหา วิดีโอไม่ใช่สิ่งที่ต้องดูอีกต่อไป: มันกลายเป็นสิ่งที่สามารถสำรวจและซักถามได้ตามความต้องการ

สร้างขึ้นสำหรับความซับซ้อนของโลกแห่งความเป็นจริง

หนึ่งในความท้าทายหลักในการรักษาความปลอดภัยคือสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริงมักจะไม่เข้ากับหมวดหมู่ที่เรียบร้อย พฤติกรรมที่น่าสงสัยมักจะเกี่ยวข้องกับลำดับของการกระทำ มากกว่าวัตถุที่สามารถตรวจจับได้เพียงอย่างเดียว

ระบบของคอนเทอร์ถูกออกแบบมาเพื่อจัดการกับความคลุมเครือ này มันทำงานทั้งบนฟีดสดและfootageในอดีต ทำให้สามารถแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์ได้เช่นเดียวกับการสืบสวนหลังเหตุการณ์ แพลตฟอร์มนี้ยังทำงานร่วมกับโครงสร้างพื้นฐานกล้องที่มีอยู่แล้วและสามารถใช้งานได้เต็มรูปแบบในสถานที่ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับสภาพแวดล้อมที่ข้อมูลไม่สามารถออกจากเครือข่ายที่ปลอดภัยได้

อินเทอร์เฟซถูกสร้างขึ้นสำหรับการใช้งานที่ง่ายขึ้น ทำให้ผู้ดำเนินการที่ไม่ใช่เทคนิคสามารถโต้ตอบกับระบบที่ซับซ้อนได้โดยไม่ต้องกำหนดกฎการตรวจจับหรือเข้าใจแบบจำลองที่ซ่อนอยู่

การยอมรับในระยะแรกในสภาพแวดล้อมที่มีความเสี่ยงสูง

บริษัทนี้ได้รับการใช้งานแล้วในด้านความมั่นคงแห่งมาตุภูมิในประเทศสิงคโปร์ ซึ่งบ่งชี้ถึงการยอมรับในระยะแรกในสภาพแวดล้อมที่ความแม่นยำและความเร็วเป็นสิ่งสำคัญ

ประสบการณ์ของทีมผู้ก่อตั้งในด้านข่าวกรองและระบบไฮเทคดูเหมือนจะส่งผลต่อการออกแบบผลิตภัณฑ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเน้นไปที่ประสิทธิภาพในการดำเนินงาน แพลตฟอร์มนี้อ้างว่าช่วยให้ผู้ดำเนินการคนเดียวสามารถติดตามกล้องหลายพันเครื่องได้ ในขณะที่ลดเวลาในการสืบสวนเหตุการณ์ลงอย่างมาก

เมื่อเทียบกับระบบวิเคราะห์วิดีโอดั้งเดิม แพลตฟอร์มนี้รายงานการปรับปรุงที่สำคัญในด้านการดำเนินงาน:

• การลดเวลาในการทบทวนวิดีโอด้วยมือสูงถึง 90%
• การลดเหตุการณ์ที่พลาดไปสูงถึง 80%
• การลดการเตือนภัยเท็จสูงถึง 70%
• ความสามารถในการให้ผู้ดำเนินการคนเดียวดูแลกล้องหลายพันเครื่อง

การปรับปรุงเหล่านี้มาจากการแทนที่การทำงานแบบอาศัยกฎด้วยระบบที่สามารถตีความบริบทและความตั้งใจได้อย่างมีพลวัตมากขึ้น

ที่แห่งนี้เทคโนโลยีนี้อาจนำไปสู่ đâu

สิ่งที่คอนเทอร์กำลังสร้างชี้ให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงที่กว้างขึ้นในการตีความข้อมูลวิดีโอ: ไม่ใช่แค่การวิเคราะห์ที่เร็วขึ้น แต่เป็นรูปแบบการโต้ตอบที่แตกต่างไปจากเดิม แทนที่จะออกแบบระบบโดยอาศัยกฎการตรวจจับที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ภาระงานจะเปลี่ยนไปสู่การทำความเข้าใจความตั้งใจที่แสดงออกมาในภาษาแบบธรรมชาติ

การเปลี่ยนแปลงนี้มีผลกระทบไปไกลกว่าความมั่นคง หากระบบสามารถตีความคำถามแบบเปิดได้อย่างน่าเชื่อถือ เช่น “คนคนหนึ่งปล่อยสิ่งของไว้” หรือ “การเคลื่อนไหวที่ไม่ปกติใกล้กับทางเข้า” มันจะบ่งชี้ถึงการเคลื่อนไหวสู่การทำความเข้าใจวิดีโอแบบเชิงวัตถุ: ที่ที่บริบท, ความสัมพันธ์, และลำดับของเหตุการณ์มีความสำคัญไม่แพ้กับวัตถุแต่ละชิ้น

ในระดับที่กว้างขึ้น สิ่งนี้อาจเปลี่ยนแปลงวิธีการที่องค์กรใช้ข้อมูลวิดีโอ แฟ้มวิดีโอจะกลายเป็นชุดข้อมูลที่สามารถค้นหาได้อย่างมีพลวัต ไม่ใช่แค่เก็บไว้แบบพาสซีฟ ในสภาพแวดล้อมเช่นศูนย์กลางการขนส่ง, โครงข่ายโลจิสติกส์, หรือโครงสร้างพื้นฐานสาธารณะ สิ่งนี้อาจเปลี่ยนแปลงวิธีการที่เหตุการณ์ถูกสร้างสรรค์ขึ้น, ตรวจสอบ, และอาจจะคาดการณ์ได้ล่วงหน้า

ใต้ฝา: จากการตรวจจับไปสู่การทำความเข้าใจ

ระบบดั้งเดิมอาศัยแบบจำลองการตรวจจับวัตถุที่ได้รับการฝึกฝนให้สามารถรู้จักวัตถุหรือยานพาหนะที่เฉพาะเจาะจง แม้ว่าจะมีประสิทธิภาพในสถานการณ์ที่ควบคุมได้ แต่แบบจำลองเหล่านี้ต้องดิ้นรนเมื่อคำถามอยู่นอกเหนือจากหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

แนวทางของคอนเทอร์น่าจะเกี่ยวข้องกับการสร้างการแสดงภาพที่มีความ豊富มากขึ้น: ซึ่งมักจะเรียกว่า เอมเบดดิง: ที่ไม่เพียงแต่จับวัตถุเท่านั้น แต่ยังจับแอตทริบิวต์, ความสัมพันธ์, และการเปลี่ยนแปลงตามเวลา การค้นหาแบบภาษาธรรมชาติสามารถถูกแมปเข้ากับพื้นที่การแสดงภาพเดียวกัน ทำให้ระบบสามารถจับคู่ความตั้งใจกับข้อมูลวิดีโอได้

อีกความท้าทายที่สำคัญคือ การให้เหตุผลเชิงเวลา หลายคำถามในโลกแห่งความเป็นจริงเกี่ยวข้องกับลำดับของเหตุการณ์ มากกว่าเฟรมเดียว การสนับสนุนสิ่งนี้ต้องการการติดตามเอนติตี้ตามเวลาและทำความเข้าใจการโต้ตอบ ไม่ใช่แค่การระบุวัตถุในความโดดเดี่ยว

ข้อจำกัดและประเด็นด้านการแลกเปลี่ยน

尽管มีศักยภาพ แต่ระบบประเภทนี้ก็มีการแนะนำความท้าทายใหม่ๆ การประมวลผลปริมาณวิดีโอที่ใหญ่มากพร้อมกับแบบจำลองที่ซับซ้อนเป็นเรื่องที่ต้องใช้การประมวลผลมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการวางระบบในสถานที่ที่ทรัพยากรถูกจำกัด

ความแม่นยำเป็นอีกประเด็นที่ต้องพิจารณา การค้นหาแบบเปิดเผยทำให้เกิดความคลุมเครือ และระบบต้องสร้างสมดุลระหว่างความยืดหยุ่นและความแม่นยำเพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจจับที่ผิดพลาดหรือพลาดไป

มีผลกระทบด้านการกำกับดูแลด้วย ความสามารถในการค้นหาสิ่งที่เฉพาะเจาะจงหรือพฤติกรรมทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับการกำกับดูแล, การควบคุมการเข้าถึง, และการใช้ที่เหมาะสม: โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่มีความอ่อนไหวหรือเป็นสาธารณะ

คอนเทอร์ การเปิดตัวเน้นย้ำถึงการเปลี่ยนแปลงจากการสอดแนมที่อาศัยกฎไปสู่ระบบที่สามารถตีความความตั้งใจและบริบทได้แบบเรียลไทม์

หากแบบจำลองนี้พิสูจน์ให้เห็นถึงความน่าเชื่อถือ มันอาจเปลี่ยนแปลงวิธีการที่องค์กรโต้ตอบกับข้อมูลวิดีโอ: จากการตรวจสอบแบบพาสซีฟไปสู่การค้นหาที่มีพลวัตและขับเคลื่อนด้วยคำถาม