Civileo 2.0 zmienia monitoring w inteligentny system bezpieczeństwa

Polski system Civileo Smart City 2.0 łączy sztuczną inteligencję, elastyczność i otwartą integrację, tworząc fundament nowoczesnego miasta. System wykorzystuje analizę obrazu i dźwięku zarówno z urządzeń, jak i z własnych modułów AI, zapewniając skuteczne i spójne zarządzanie bezpieczeństwem.
Magdalena Hajdysz

Monitoring wizyjny od dawna stanowi fundament bezpieczeństwa w wielu miastach. Jednak przez ostatnie lata przeszedł prawdziwą rewolucję – od pasywnego rejestrowania zdarzeń po aktywne analizowanie sytuacji w czasie rzeczywistym oraz predykcję. Współczesne kamery i rejestratory to już nie tylko „oczy” systemu, lecz także jego „mózg”. Coraz bardziej zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji działają dziś bezpośrednio w urządzeniach na brzegu sieci (edge), umożliwiając błyskawiczną analizę obrazu i dźwięku – zanim operator dostrzeże zdarzenie na ekranie.

Wartość w urządzeniach, wyzwanie w infrastrukturze

Rozwój algorytmów AI w kamerach i rejestratorach to ogromna wartość, ale także wyzwanie dla miast, które od ponad dekady dysponują rozbudowanymi systemami monitoringu. Jak wykorzystać istniejącą infrastrukturę, by nie tracić wcześniejszych inwestycji?

W wielu polskich miastach działają tysiące kamer, często różnych producentów, o odmiennych standardach i protokołach komunikacji. Wymiana całego systemu jest kosztowna i czasochłonna, dlatego kierunek rozwoju branży to dziś otwarte systemy integrujące różne technologie i generacje sprzętu.

Civileo Smart City 2.0 – inteligentna integracja

Na te potrzeby odpowiada Civileo Smart City 2.0 – zaawansowany polski system VMS nowej generacji, który integruje dane z urządzeń niezależnie od ich producenta.
Civileo potrafi jednocześnie korzystać z funkcji analitycznych działających w kamerach, jak też z własnych algorytmów AI w systemie, umożliwiając elastyczne zarządzanie, a także rozbudowę i dostosowanie do konkretnych lokalizacji. Dzięki temu miasto może stopniowo rozwijać swoje środowisko bezpieczeństwa bez konieczności wymiany infrastruktury sprzętowej.

System analizuje nie tylko obraz, ale i dźwięk, łącząc te dane z informacjami środowiskowymi. W efekcie operator otrzymuje pełniejszy kontekst zdarzenia, może np. powiązać wzrost hałasu (pisk opon, odgłos zderzenia) z wykrytą kolizją. Takie podejście, określane jako multisensoryczna analiza zdarzeń, jest obecnie jednym z najciekawszych kierunków rozwoju technologii.

Adaptacyjna sztuczna inteligencja

Drugim trendem jest AI ucząca się lokalnych wzorców zachowań. Civileo, wspierane przez system SPIN AI, potrafi adaptować się do pory dnia, pogody czy charakteru monitorowanego miejsca, redukując liczbę fałszywych alarmów. Dzięki temu monitoring staje się nie tylko bardziej precyzyjny i mniej obciążający dla operatorów, ale również dostarcza miastu kompleksowych danych pozwalających lepiej zarządzać różnorodnymi procesami, w tym najważniejszym – bezpieczeństwem.

AI w służbie bezpieczeństwa – przyszłość

W najbliższych latach sztuczna inteligencja będzie dążyć do multimodalności, łączyć dane z różnych źródeł – obrazu, dźwięku, czujników środowiskowych – tworząc pełniejszy obraz rzeczywistości miejskiej. Wyzwania? Przede wszystkim zarządzanie danymi – ich ilość, jakość i bezpieczeństwo staną się krytycznym elementem każdego systemu AI w monitoringu. Nie mniej istotne są równowaga między skutecznością a etyką – ochrona prywatności mieszkańców oraz standaryzacja i interoperacyjność systemów.

Przyszłość monitoringu wizyjnego to nie wymiana samych urządzeń, nierzadko w obawie o bezpieczeństwo całego systemu, lecz inteligentne wykorzystanie ich potencjału w bezpiecznym, dobrze zarządzanym systemie. Polskie rozwiązania, takie jak Civileo Smart City 2.0 pokazują, że prawdziwą rewolucją jest zdolność łączenia istniejących zasobów z uczącą się sztuczną inteligencją, działającą bliżej źródła danych i realnych potrzeb ­miasta. •