زمانی که صحبت از مدیریت سیستم‌های نظارتی به میان می‌آید، تصویر یک صفحه نمایش بزرگ که تصاویر زنده دوربین‌های حفاظتی و دیگر اطلاعات مورد نیاز را به نمایش گذاشته، در ذهن ما تداعی می‌شود. این صفحه‌های نمایش که آنها را با نام «ویدئو وال‌ها» (Video Walls)می‌شناسیم، تا پیش از این، تنها به نمایش تصاویر اکتفا می‌کردند و وظیفه نظارت و پایش (Monitoring) رخدادها همچنان بر عهده اپراتورهای انسانی قرار داشت؛ اما با ظهور فناوری انقلابی هوش مصنوعی (AI) و ابزارهای پیشرفته بینایی ماشین، این نمایشگرها خود به یک عامل هوشمند تبدیل شده‌اند و نقش یک دستیار تمام‌عیار را برای اپراتورها ایفا می‌کنند.
در ادامه، بررسی می‌کنیم که چگونه فناوری‌های نوینی مانند تحلیل ویدئویی (Video Analytics) و نظارت لحظه‌ای (Real-Time Event Observation) توانایی درک تصاویر را به سیستم‌های نظارتی می‌بخشد و سطح حفاظتی مجموعه شما را تا حد چشمگیری افزایش می‌دهد.
ویدئو وال چیست؟
ویدئو وال مجموعه‌ای از چند نمایشگر (مانیتور یا پنل LED/LCD) است که به صورت هماهنگ و یکپارچه، یک تصویر بزرگ واحد یا چند تصویر مجزا را نمایش می‌دهند. این نمایشگرها معمولاً با استفاده از سخت‌افزارها و نرم‌افزارهای خاص، به‌گونه‌ای تنظیم می‌شوند که تجربه تماشای یک صفحه نمایش واحد و بزرگ را به بیننده منتقل کنند.
ویدئو وال‌ها از ابزاری تحت عنوان پردازشگر تصویر (Video Wall Controller) برای کنترل نحوه نمایش تصاویر بر روی نمایشگرها استفاده می‌کنند و توسط نرم‌افزارهای مدیریت محتوا، تنظیمات و تقسیم‌بندی‌های مورد نیاز بر روی تصاویر اعمال می‌شود. در نهایت، تمامی منابع ورودی تصویر مانند دوربین‌های مداربسته، سیستم‌های نظارتی و دیتافیدهای دیجیتال به ویدئو وال متصل شده و فرایند نمایش محتوا آغاز می‌شود. ویدئو وال‌ها برای کاربردهای گوناگونی مانند برنامه‌سازی تلویزیونی، تبلیغات و… مورد استفاده قرار می‌گیرند که یکی از مهم‌ترین آنها، به‌کارگیری در اتاق‌های کنترل و سیستم‌های نظارتی است.
چالش‌های اصلی در مدیریت سنتی ویدئو وال‌های نظارتی
پیش از روی کار آمدن ابزارهای هوشمند، تصاویر دوربین‌های امنیتی به‌صورت زنده روی چند بخش ویدئو وال به نمایش درمی‌آمد و هیچ قابلیت تحلیل خودکاری وجود نداشت. در نتیجه، اپراتورها می‌بایست به صورت مداوم تصاویر را زیر نظر می‌گرفتند تا در صورت مشاهده رفتار مشکوک یا رخداد مخاطره‌آمیز، عکس‌العمل متناسب نشان دهد. این فرایند به دلیل خستگی و کاهش تمرکز اپراتورها، مستعد خطای انسانی بسیاری بود و سبب می‌شد تا بسیاری از رویدادهای مهم در شلوغی تصاویر مورد بی‌توجهی قرار بگیرد. این مسئله، خصوصا در مواجه با حجم زیاد داده‌های تصویری و بروز چند رخداد به صورت همزمان، بیشتر خود را نشان می‌دهد و باعث می‌شود به دلیل ناتوانی در اولویت‌بندی صحیح رویدادها، امنیت کلی مجموعه مورد تهدید قرار گیرد.
ورود هوش مصنوعی به دنیای سیستم‌های نظارتی
فناوری هوش مصنوعی طی سال‌های اخیر به سیستم‌های نظارتی مختلف راه یافته و مدیریت ویدئو وال‌ها را از یک روند سنتی و دستی به فرایندی هوشمند و خودکار تبدیل کرده است. به لطف ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، امروزه ویدئو وال‌ها قادرند تصاویر را تحلیل کنند، الگوهای مختلف را بشناسند و میان اطلاعات مهم و بی‌اهمیت، تمایز قائل شوند. مزایای استفاده از سیستم‌های نظارتی هوشمند تنها محدود به افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها نیست و در بسیاری از مواقع، واکنش سریع این سیستم‌ها می‌تواند تفاوت بین کنترل اوضاع و وقوع یک بحران گسترده باشد. سیستم‌های نظارتی هوشمند از فناوری‌های متعددی برای پردازش و تحلیل تصاویر استفاده می‌کنند که در ادامه، دو مورد از آنها را بررسی می‌کنیم.
تحلیل ویدئو (Video Analytics)
تحلیل ویدئو (Video Analytics) مجموعه‌ای از الگوریتم‌های هوش مصنوعی است که به سیستم‌های نظارتی کمک می‌کند تا داده‌های ویدئویی را تجزیه‌وتحلیل کند. ابزارهای هوشمندی که از این فناوری استفاده می‌کنند، می‌توانند وظایف مختلفی مانند شناسایی چهره، تشخیص حرکت، شمارش افراد، شناسایی پلاک خودرو، تشخیص اشیاء مشکوک، عبور از خطوط ممنوعه و ده‌ها کارکرد دیگر را برعهده بگیرند.
در یک سیستم Video Analytics، جریان ویدئویی (مثلاً از دوربین مداربسته) وارد یک موتور پردازشی می‌شود و این موتور با کمک الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری، فریم به فریم تصویر را تحلیل می‌کند. این الگوریتم‌ها بر اساس وظایف از پیش تعیین شده خود، ویژگی‌های خاصی را در تصویر جستجو می‌کنند که از جمله آنها می‌توان به تشخیص حرکت، ردیابی اشیاء، تحلیل رفتار و تشخیص چهره اشاره کرد.
مزایای استفاده از فناوری تحلیل ویدئو (Video Analytics)
· کاهش وابستگی به اپراتور انسانی
· افزایش سرعت واکنش به رویدادها
· دقت بالاتر در تشخیص و طبقه‌بندی
· امکان تحلیل همزمان چند منبع تصویری
نظارت لحظه‌ای (Real-Time Event Observation)
نظارت لحظه‌ای (Real-Time Event Observation)، فرآیندی است که در آن، داده‌های محیطی یا عملیاتی به‌صورت آنی از منابع مختلف جمع‌آوری، پردازش و تحلیل می‌شوند تا امکان شناسایی رویدادهای مهم به محض وقوع فراهم شود. این رویدادها می‌توانند شامل حرکت مشکوک در یک فضای نظارتی، افت ناگهانی فشار در خطوط تولید یا حتی رفتارهای غیرعادی مشتریان در یک فروشگاه باشند.
در این سیستم‌ها، معمولاً مجموعه‌ای از حسگرها، دوربین‌ها، ابزارهای اینترنت اشیا (IoT) و موتورهای تحلیل بلادرنگ (مثل سامانه Event Stream Processing) به کار گرفته می‌شوند تا یک شبکه منسجم برای مشاهده و واکنش به رویدادها ایجاد کنند.
مزایای استفاده از نظارت لحظه‌ای (Real-Time Event Observation)
· تشخیص زودهنگام الگوهای رفتاری غیرعادی
· کاهش زمان توقف یا اختلال در عملیات حیاتی
· بهینه‌سازی تخصیص منابع در شرایط اضطراری
· افزایش هماهنگی بین سیستم‌های نظارتی و مدیریتی
جمع‌بندی
امروزه ویدئو وال‌های نظارتی به لطف فرایند مدیریتی هوشمندشان، نه‌تنها تصاویر و رخدادها را به‌صورت لحظه‌ای به نمایش می‌گذارند، بلکه این تصاویر را می‌فهمند، تحلیل می‌کنند و پیش از آن که فرصت طلایی واکنش از دست برود، هشدارهای لازم را صادر می‌کنند. نقش اپراتورهای انسانی نیز از یک پایش‌گر مداوم به یک تصمیم‌گیر راهبردی تغییر یافته و بخش زیادی از بار سنگین نظارتی به سیستم‌های نظارتی هوشمند واگذار شده است. آنچه که در آینده شاهد آن هستیم، صرفاً پیشرفت در مدیریت ویدئو وال‌ها نیست؛ بلکه بازتعریف رابطه‌ی انسان و ماشین در یکی از حساس‌ترین حوزه‌های فناوری است که کوچک‌ترین خطا و سهل‌انگاری هم در آن قابل پذیرش نیست: حوزه‌ای تحت عنوان نظارت.
