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Combattere i falsi allarmi nell’analisi video
I falsi allarmi sono da tempo una delle maggiori sfide dei sistemi di analisi video nel settore della sicurezza. Al fine di fornire una risposta efficace a questo problema, sono state lanciate sul mercato diverse soluzioni di filtraggio dei falsi allarmi basate sull’intelligenza artificiale che promettono la massima efficienza e accuratezza; tuttavia, è lecito chiedersi se queste tecnologie siano davvero la risposta migliore. Il filtraggio dei falsi allarmi è l’opzione migliore?
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Come funziona l’analisi video locale
I sistemi di analisi video che operano a livello locale elaborano i flussi video direttamente dalle telecamere di sorveglianza, attraverso dispositivi o software integrati nelle telecamere stesse. Questi sistemi funzionano a 25 fotogrammi al secondo (fps), consentendo di sfruttare una grande quantità di dati per rilevare intrusioni reali con grande precisione. L’elevata frequenza dei fotogrammi consente un’analisi accurata dei movimenti e riduce la probabilità di perdere eventi cruciali che potrebbero rappresentare un rischio per la sicurezza di qualsiasi installazione.
Filtraggio AI nel cloud: un compromesso sulla precisione?
Le piattaforme di filtraggio AI, invece, operano tipicamente nel cloud e sono collegate a una stazione di monitoraggio centrale. A differenza dei sistemi edge, non elaborano un flusso video continuo, ma analizzano brevi clip o pochi fotogrammi al secondo, in genere tra 2 e 6 fps.
Questa drastica riduzione della quantità di informazioni elaborate solleva un problema: un sistema che analizza solo una frazione dei dati originali può prendere decisioni accurate?
Il problema del filtraggio a doppio allarme: meno dati, più rischio
Ma cosa succede quando si combina un sistema di analisi video a 25 fps con una piattaforma di filtraggio a 3 fps? Il processo di rilevamento finisce per basarsi solo su 3 fps. Questo ha un impatto diretto sull’efficacia del filtraggio dei falsi allarmi, poiché la quantità di dati disponibili per il processo decisionale si riduce drasticamente.
Se quei pochi fotogrammi non sono chiari o non catturano correttamente l’intrusione, il rischio di perdere una minaccia reale aumenta in modo significativo. In altre parole, il doppio filtraggio, invece di migliorare il rilevamento, potrebbe limitarlo, creando un falso senso di sicurezza.
Il rischio risiede in diverse variabili, come la qualità delle immagini catturate. Immagina: se quei pochi fotogrammi non fossero chiari e nitidi o fossero catturati male, il rischio di non vedere le vere intrusioni aumenterebbe notevolmente. Pertanto, questo approccio di “doppio filtraggio” introduce un collo di bottiglia che può compromettere la sicurezza anziché migliorarla.
I falsi allarmi sono una sfida fondamentale per la sicurezza
L’impatto dei falsi allarmi varia da settore a settore. Ci sono aziende le cui politiche e strategie di sicurezza sono molto più esigenti: vediamo alcuni settori particolarmente vulnerabili:
- Infrastrutture critiche: aeroporti, centrali elettriche e altri siti ad alta sicurezza richiedono un rilevamento accurato per evitare falsi allarmi costosi o pericolosi.
- Logistica e magazzino: le grandi strutture con movimenti costanti hanno bisogno di analisi affidabili per distinguere il personale autorizzato dalle potenziali minacce.
- Spazi commerciali e retail: ridurre i falsi allarmi aiuta i team di sicurezza a concentrarsi sulle minacce reali e a ridurre al minimo gli interventi non necessari.
- Residenziale: rilevamenti accurati migliorano la sicurezza evitando di disturbare i residenti.
Un filtraggio mal implementato in uno di questi settori non solo compromette l’operatività e la fiducia nei sistemi di sicurezza, ma può anche esporre vulnerabilità critiche che potrebbero essere sfruttate da soggetti malintenzionati.
DFUSION: un’alternativa più intelligente per la sicurezza
Da anni DAVANTIS sviluppa tecnologie intelligenti basate su algoritmi di intelligenza artificiale che combinano aspetto e movimento per fornire un’accurata rilevazione precoce delle intrusioni. A differenza dei sistemi di filtraggio, DFUSION garantisce un rilevamento ad alte prestazioni
Filtraggio on-premise vs. cloud
Riflessioni finali
L’uso dell’intelligenza artificiale nel filtraggio dei falsi allarmi è uno strumento prezioso, ma è fondamentale valutare come e dove viene applicato. La combinazione di un sistema di analisi video on-premise con un post-filtraggio nel cloud può compromettere la qualità del rilevamento.
Quando si sceglie una soluzione di sicurezza, è fondamentale considerare la quantità di dati elaborati e la latenza che un sistema basato sul cloud potrebbe introdurre. Il giusto equilibrio tra elaborazione locale e filtraggio intelligente può fare la differenza tra un rilevamento efficace e una vulnerabilità latente.
Il doppio filtraggio è la strategia migliore? La risposta dipende dall’applicazione e dal contesto in cui viene implementata, ma una cosa è chiara: più dati equivalgono a decisioni più accurate e a una sicurezza più affidabile.
Soluzioni come DFUSION, che elaborano localmente le analisi di immagini e video, offrono un’alternativa più affidabile ed efficace.
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