Công ty Conntour huy động được 7 triệu đô la để biến camera an ninh thành công cụ tìm kiếm

Conntour đã xuất hiện từ chế độ ẩn với vòng tài trợ hạt giống 7 triệu đô la được hỗ trợ bởi các nhà đầu tư bao gồm General Catalyst, Y Combinator, SV Angel, và Liquid 2 Ventures. Công ty này đang định vị mình xung quanh một ý tưởng đơn giản nhưng đầy tham vọng: các đội an ninh nên có thể tìm kiếm video footage dễ dàng như họ tìm kiếm trên web.

Nền tảng này giới thiệu truy vấn ngôn ngữ tự nhiên trên mạng camera, cho phép người dùng mô tả những gì họ đang tìm kiếm thay vì dựa vào các bộ lọc hoặc danh mục được định nghĩa trước.

Từ Camera Thụ Động Đến Trí Tuệ Tìm Kiếm

Các hệ thống giám sát video truyền thống được xây dựng trên các quy tắc cứng nhắc. Các nhà vận hành phải định nghĩa trước những gì cần phát hiện—đối tượng cụ thể, chuyển động, hoặc hành vi. Cách tiếp cận này thường dẫn đến việc bỏ lỡ các sự kiện và hàng giờ xem xét thủ công khi có điều gì đó xảy ra ngoài dự kiến.

Conntour thay thế mô hình đó bằng một giao diện linh hoạt hơn. Thay vì cấu hình cảnh báo trước, người dùng có thể nhập các truy vấn như “một người để lại một túi” hoặc “một chiếc xe tải gần khu vực xếp dỡ hàng hôm qua”, và hệ thống sẽ tìm kiếm video liên quan.

Điều này đánh dấu một sự thay đổi từ giám sát sang truy vấn. Video không còn là thứ để xem—nó trở thành thứ có thể được khám phá và hỏi đáp theo yêu cầu.

Xây Dựng Cho Sự Phức Tạp Của Thế Giới Thực

Một trong những thách thức cốt lõi trong giám sát là các tình huống thực tế hiếm khi phù hợp với các danh mục gọn gàng. Hành vi đáng ngờ thường là ngữ cảnh, liên quan đến các chuỗi hành động chứ không phải là một đối tượng có thể phát hiện được.

Hệ thống của Conntour được thiết kế để xử lý sự mơ hồ này. Nó hoạt động trên cả luồng trực tiếp và video lưu trữ, cho phép cảnh báo theo thời gian thực cũng như điều tra nhanh chóng sau khi sự kiện xảy ra. Nền tảng cũng hoạt động với cơ sở hạ tầng camera hiện có và có thể được triển khai hoàn toàn tại chỗ, điều này quan trọng trong các môi trường mà dữ liệu không thể rời khỏi mạng an ninh.

Giao diện được xây dựng cho khả năng sử dụng, cho phép các nhà vận hành không chuyên tương tác với các hệ thống phức tạp mà không cần phải cấu hình các quy tắc phát hiện hoặc hiểu các mô hình cơ bản.

Sự Tiếp Nhận Sớm Trong Môi Trường Có Áp Lực Cao

Công ty đã được triển khai trong các hoạt động an ninh quốc gia tại Singapore, cho thấy sự áp dụng sớm trong các môi trường mà độ chính xác và tốc độ là quan trọng.

Nền tảng tuyên bố cho phép một nhà vận hành theo dõi hàng nghìn camera trong khi giảm đáng kể thời gian cần thiết để điều tra các sự kiện.

So với các hệ thống phân tích video truyền thống, nền tảng báo cáo các cải tiến hoạt động đáng kể:

• Giảm tới 90% thời gian xem xét video thủ công
• Giảm tới 80% số lượng sự kiện bị bỏ lỡ
• Giảm tới 70% số lượng báo động giả
• Khả năng cho một nhà vận hành giám sát hàng nghìn camera

Các lợi ích này đến từ việc thay thế các quy trình dựa trên quy tắc bằng các hệ thống giải thích ngữ cảnh và ý định một cách linh hoạt hơn.

Đâu Là Hướng Đi Của Công Nghệ Này

Cái mà Conntour đang xây dựng cho thấy một sự thay đổi lớn trong cách dữ liệu video được giải thích—không chỉ là phân tích nhanh hơn, mà là một mô hình tương tác cơ bản khác. Thay vì thiết kế hệ thống xung quanh các quy tắc phát hiện được định nghĩa trước, gánh nặng chuyển sang việc hiểu ý định được thể hiện trong ngôn ngữ tự nhiên.

Điều đó có ý nghĩa vượt ra ngoài an ninh. Nếu các hệ thống có thể giải thích các truy vấn mở như “ai đó để lại một vật” hoặc “chuyển động bất thường gần lối vào”, nó cho thấy một bước tiến tới việc hiểu video ngữ nghĩa—trong đó ngữ cảnh, mối quan hệ và chuỗi hành động quan trọng như các đối tượng riêng lẻ.

Ở quy mô lớn, điều này có thể thay đổi cách các tổ chức sử dụng lưu trữ video. Footage trở thành một tập dữ liệu được lập chỉ mục có thể được truy vấn động thay vì được lưu trữ một cách thụ động. Trong các môi trường như trung tâm giao thông, mạng lưới hậu cần hoặc cơ sở hạ tầng công cộng, điều này có thể thay đổi cách các sự kiện được tái tạo, kiểm toán và có thể dự đoán.

Dưới Mui Xe: Từ Phát Hiện Đến Hiểu Biết

Các hệ thống truyền thống dựa vào các mô hình phát hiện đối tượng được đào tạo để nhận ra các danh mục cụ thể như người hoặc phương tiện. Mặc dù hiệu quả trong các kịch bản được kiểm soát, các mô hình này gặp khó khăn khi các truy vấn rơi ngoài các nhãn được định nghĩa trước.

Phương pháp của Conntour có thể liên quan đến việc xây dựng các biểu diễn hình ảnh phong phú hơn—thường được gọi là các bản nhúng—những thứ không chỉ nắm bắt các đối tượng mà còn các thuộc tính, mối quan hệ và thay đổi theo thời gian. Các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên sau đó có thể được ánh xạ vào không gian biểu diễn相同, cho phép hệ thống khớp ý định với dữ liệu hình ảnh.

Một thách thức quan trọng khác là lý luận thời gian. Nhiều truy vấn thực tế liên quan đến các chuỗi sự kiện chứ không phải là một khung hình đơn lẻ. Hỗ trợ điều này đòi hỏi theo dõi các thực thể theo thời gian và hiểu các tương tác, không chỉ là xác định các đối tượng trong cô lập.

Các Ràng Buộc Và Sự Hy sinh

Mặc dù tiềm năng của nó, loại hệ thống này giới thiệu các thách thức mới. Xử lý các lượng lớn video với các mô hình tiên tiến là tính toán đòi hỏi, đặc biệt là trong các triển khai tại chỗ nơi tài nguyên bị hạn chế.

Độ chính xác là một yếu tố khác. Các truy vấn mở-ended giới thiệu sự mơ hồ, và các hệ thống phải cân bằng giữa sự linh hoạt và độ chính xác để tránh các báo động giả hoặc bỏ lỡ phát hiện. Không giống như các hệ thống dựa trên quy tắc, các hệ thống điều khiển bởi ngôn ngữ tự nhiên phụ thuộc mạnh vào cách các mô hình tổng quát hóa đến các trường hợp biên.

Cũng có những ý nghĩa quản trị. Khả năng tìm kiếm các thuộc tính hoặc hành vi cụ thể rất cao đặt ra các câu hỏi về giám sát, kiểm soát truy cập và sử dụng phù hợp—đặc biệt là trong các môi trường nhạy cảm hoặc công cộng.

Conntour ra mắt đánh dấu một sự thay đổi từ giám sát dựa trên quy tắc cứng nhắc sang các hệ thống có thể giải thích ý định và ngữ cảnh theo thời gian thực.

Nếu mô hình này chứng minh được độ tin cậy, nó có thể định nghĩa lại cách các tổ chức tương tác với dữ liệu video—chuyển từ giám sát thụ động sang trí tuệ động, điều khiển bởi truy vấn.