Monitoring przeszedł długą drogę od zwykłego obserwowania rzeczy za pomocą ziarnistego nagrania CCTV. Dzięki sztucznej inteligencji dzisiejsze systemy są inteligentne, szybkie i zaskakująco wnikliwe. Nie tylko rejestrujemy zdarzenia – analizujemy je w czasie rzeczywistym i wyciągamy wnioski, które mogą pomóc organizacjom zachować bezpieczeństwo i działać wydajniej.

Według analityków, rynek monitoringu wizyjnego opartego na sztucznej inteligencji ma wzrosnąć z około 3,9 miliarda dolarów w 2024 roku do 12,5 miliarda dolarów do 2030 roku¹. To nie przypadek. Dzięki komputerowemu widzeniu i głębokiemu uczeniu sztuczna inteligencja może teraz wykrywać twarze, śledzić obiekty, rozumieć zachowania i wysyłać alerty niemal natychmiast – i zmienia sposób, w jaki wszystko, od lotnisk po sklepy, pozostaje bezpieczne.

Najnowsza generacja narzędzi analitycznych może automatycznie monitorować różne działania i przekształcać nagrania z monitoringu w decyzje, które można faktycznie wykorzystać. W tym artykule przyjrzymy się bliżej, jak działają te narzędzia, gdzie są wykorzystywane, do czego służą i jakie problemy stwarzają – od przeszkód technicznych po obawy dotyczące prywatności.

Co napędza dzisiejszy nadzór AI CCTV?

Podstawą każdego systemu monitoringu AI są dwie rzeczy: kamery i algorytmy. Standardowe kamery IP lub CCTV przesyłają obraz do oprogramowania, które może analizować, co się dzieje. Narzędzia te oparte są na modelach uczenia maszynowego – często splotowych sieciach neuronowych lub, ostatnio, modelach opartych na transformatorach – które rozpoznają wzorce, klasyfikują działania i sygnalizują wszystko, co nietypowe.

Co jeszcze bardziej imponujące, wiele kamer obecnie samodzielnie obsługuje te zadania. Są one wyposażone we wbudowane procesory GPU lub procesory neuronowe, które mogą uruchamiać analizy bezpośrednio na urządzeniu. Oznacza to, że mogą wykryć zagrożenie pożarowe lub osobę nieupoważnioną bez konieczności wysyłania całego materiału filmowego do centralnego serwera – co oszczędza przepustowość i przyspiesza wszystko².

Sprzęt taki jak moduły Jetson Orin firmy NVIDIA może dostarczyć do 100 TOPS (bilionów operacji na sekundę) mocy AI w zaskakująco kompaktowej formie³. Chipy Intela, takie jak linia Xeon lub Movidius, są również powszechnie używane do przetwarzania strumieni wideo na żywo⁴. Umożliwiają one systemom monitoringu „widzieć” i reagować w czasie rzeczywistym z dużo większą precyzją niż wcześniej.

Dzięki wizji komputerowej inteligentna kamera może liczyć ludzi, rozpoznawać tablice rejestracyjne, a nawet sprawdzać, czy ktoś się włóczy lub zostawił torbę. Tego rodzaju oprogramowanie napędza obecnie wiele publicznych i prywatnych systemów bezpieczeństwa.

Przetwarzanie brzegowe również odgrywa ogromną rolę. Przetwarzając dane bezpośrednio na urządzeniu lub w jego pobliżu (zamiast w centrum danych), sztuczna inteligencja redukuje opóźnienia i zapobiega zapychaniu sieci. Większość systemów obejmuje kamery IP z obsługą sztucznej inteligencji – zazwyczaj zasilane przez Ethernet – które łączą się z systemem zarządzania wideo (VMS) z oprogramowaniem analitycznym.

Gdzie faktycznie wykorzystuje się nadzór AI?

Sztuczna inteligencja w monitoringu nie jest już tylko domeną banków czy kontroli granicznej. Jest wszędzie – od sieci handlowych i lotnisk po ulice miast i fabryki. Przyjrzyjmy się kilku rzeczywistym przykładom: 

• Bezpieczeństwo miasta i transport publiczny: Samorządy lokalne wykorzystują kamery AI do zarządzania ruchem drogowym, monitorowania przestrzeni publicznej i szybszego reagowania na sytuacje awaryjne. Sztuczna inteligencja pomaga organom transportu publicznego dostosowywać trasy w oparciu o liczbę pasażerów. 

• Sklepy detaliczne: Inteligentne kamery pomagają śledzić ruch pieszych, wykrywać kradzieże i analizować zachowania kupujących. Menedżerowie mogą zobaczyć, które ekspozycje przyciągają uwagę, kiedy dodać pracowników, a nawet korzystać z rozpoznawania tablic rejestracyjnych do zarządzania parkingiem. 

• Lotniska: Kamery analizują zatłoczenie punktów kontrolnych, dzięki czemu personel może kierować pasażerów w czasie rzeczywistym. Wykrywają również niebezpieczne zachowania na płytach postojowych lub pozostawione bez opieki bagaże – wszystko to, zapewniając płynny przebieg prac. 

• Obszar korporacyjny i przemysłowy: Biura wykorzystują sztuczną inteligencję do optymalizacji przestrzeni (np. sposobu korzystania z sal konferencyjnych) i automatycznego udzielania dostępu upoważnionemu personelowi. Fabryki sprawdzają, czy pracownicy noszą sprzęt ochronny – jeśli nie, wysyłają alerty. 

• Organy ścigania i wojsko: Agencje takie jak Departament Obrony USA wykorzystują systemy sztucznej inteligencji do monitorowania obszarów o ograniczonym dostępie. Niektóre z nich potrafią automatycznie śledzić podejrzane statki powietrzne, przewyższając starsze systemy radarowe i monitoring wizyjny⁵. 

• Stadiony i obiekty: Organizatorzy wydarzeń polegają na analizie tłumu w czasie rzeczywistym, aby zapobiegać niebezpiecznym koncentracjom lub reagować na nieoczekiwane ruchy – na długo przed wystąpieniem problemów.

Bez względu na miejsce, sztuczna inteligencja współpracuje z ludzkimi strażnikami, pomagając im dostrzec to, co w przeciwnym razie mogliby przegapić. Narzędzia te przekształcają nagrania wideo w „praktyczne spostrzeżenia”, które poprawiają zarówno bezpieczeństwo, jak i jakość usług. 

Dlaczego nadzór oparty na sztucznej inteligencji jest tak cenny?

• Szybkość i dokładność: Sztuczna inteligencja wykrywa zagrożenia – od włamań po pożar – szybciej i bardziej konsekwentnie niż ludzie. Na przykład może podnieść alarm, gdy ktoś przesiądzie się przez ogrodzenie – na długo, zanim strażnik zdąży to zauważyć.

• Oszczędność czasu: Pracownicy nie muszą już godzinami oglądać nagrań. Sztuczna inteligencja sygnalizuje to, co ważne, aby mogli szybciej zareagować. Jeden z ekspertów zauważył, że sztuczna inteligencja pozwala firmom „wykorzystać istniejącą infrastrukturę” do lepszego zarządzania zasobami, które już mają. 

• Wnikliwe dane: Sztuczna inteligencja nie tylko chroni, ale i informuje. Nagrania ujawniają trendy w sposobie użytkowania budynków, momenty pojawiania się tłumów lub obszary, które przyciągają najwięcej uwagi. Pomaga to w marketingu, planowaniu i zarządzaniu zasobami⁶. 

• Łatwość skalowania: Nowe inteligentne kamery można dodawać bez przytłaczania operatorów. Platformy oparte na chmurze pomagają nawet małym firmom korzystać z zaawansowanych funkcji bez potrzeby zatrudniania dużego zespołu IT.

• Ciągły rozwój: Dzięki głębokiemu uczeniu się detekcja jest dokładniejsza niż kiedykolwiek – nawet przy słabym oświetleniu. Systemy samouczące się z czasem zmniejszają liczbę fałszywych alarmów⁷. 

Sztuczna inteligencja i analiza wideo należą obecnie do najważniejszych trendów wzrostu na rok 2025, a partnerzy branżowi wskazują na poprawę wydajności, podejmowania decyzji i ogólnego bezpieczeństwa. 

Ale nie wszystko jest idealne – oto, co może pójść nie tak

• Złe dane = złe wyniki: Jeśli sztuczna inteligencja jest trenowana na wadliwych lub stronniczych nagraniach, może popełniać błędy – na przykład nie zauważać osób w ciemnych ubraniach lub reagować na gałęzie drzew jako zagrożenie.

• Konfiguracja jest skomplikowana: W przeciwieństwie do systemów CCTV typu plug-and-play, systemy AI wymagają synchronizacji między kamerami, oprogramowaniem i sieciami. Urządzenia wymagają aktualizacji, a zasady muszą być precyzyjnie dostosowane do każdego środowiska. 

• Zagrożenia cyberbezpieczeństwa: Paradoksalnie, sztuczna inteligencja może otwierać nowe ścieżki ataków. Hakerzy mogą próbować przejąć strumienie wideo lub wstawić fałszywe nagrania. Dlatego szyfrowanie, kontrola dostępu i bezpieczne oprogramowanie sprzętowe są niezbędne. 

• Koszt sprzętu: Systemy o wysokiej wydajności – zwłaszcza z dużą ilością strumieni o wysokiej rozdzielczości – wymagają procesorów graficznych, serwerów i przepustowości. Trzeba zdecydować, co uruchomić lokalnie, a co przesłać do chmury. 

• Presja regulacyjna: Rządy zaostrzają przepisy, zwłaszcza dotyczące rozpoznawania twarzy i nadzoru publicznego. Niektóre miasta całkowicie zakazują niektórych zastosowań. Szara strefa prawna może opóźnić adopcję.

• Wymagane jest szkolenie: Twój zespół musi wiedzieć, jak reagować na alerty AI. Zespoły IT i bezpieczeństwa muszą ze sobą współpracować, często ramię w ramię z naukowcami zajmującymi się danymi, aby zapewnić płynne działanie.

A co z prywatnością i etyką? 

Monitoring wizyjny oparty na sztucznej inteligencji rejestruje ludzi – a to oznacza, że prywatność jest poważnym problemem. W UE, zgodnie z RODO, nagrania wideo traktowane są jako dane osobowe. Jeśli daną osobę można zidentyfikować, nagranie musi być chronione jak każda inna poufna informacja.

Operatorzy są zobowiązani do:

• Informowania ludzi za pomocą wyraźnych znaków i powiadomień

• Prowadzenia rejestru korzystania z nagrań wideo

• Usuwania nagrań po upływie rozsądnego czasu

• Zgłaszania naruszeń w ciągu 72 godzin

Wraz z nadchodzącą ustawą UE o sztucznej inteligencji (AI Act) pojawią się jeszcze większe kontrole. Narzędzia wykorzystujące rozpoznawanie twarzy lub monitoring biometryczny będą klasyfikowane jako „wysokiego ryzyka” i będą wymagały obszernej dokumentacji, gwarancji dokładności i nadzoru etycznego⁸. 

Rosną obawy, że masowy nadzór oparty na sztucznej inteligencji może naruszać podstawowe prawa. Obawy te nie mają charakteru wyłącznie prawnego, ale także filozoficznego: czy tworzymy systemy, które są sprawiedliwe, przejrzyste i rozliczalne?

Aby odpowiedzieć na to pytanie, organizacje muszą: 

• Minimalizować gromadzenie danych

• Unikać nadużyć 

• Przejrzyście informować o działaniu systemu

• Regularnie kontrolować algorytmy

• Umożliwiać ludzki przegląd kluczowych decyzji⁹

Jak podkreśla Axis Communications, zaufanie jest kluczowe – klienci i obywatele muszą wierzyć, że nadzór AI jest wykorzystywany w sposób odpowiedzialny, a nie inwazyjny¹⁰. 

Ostatnie słowo: Jak prawidłowo wdrożyć monitoring AI CCTV

Jeśli planujesz wykorzystać sztuczną inteligencję w swoich systemach bezpieczeństwa, oto, o czym należy pamiętać:

• Zdefiniuj swoje cele. Czy chcesz powstrzymać intruzów? Zliczyć klientów? Analizować zachowania? Wybierz narzędzia na tej podstawie.

• Wybierz odpowiednie oprogramowanie. Niektóre platformy koncentrują się na pojazdach, inne na twarzach lub obrazowaniu termicznym – wybierz to, co pasuje do Twojego scenariusza. 

• Testuj i dostosuj. Każde środowisko jest inne. Oświetlenie, kąty i progi mają znaczenie.

• Ciągle optymalizuj. Sztuczna inteligencja poprawia się dzięki uczeniu maszynowemu. Przeglądaj alerty i aktualizuj modele w razie potrzeby.

• Zabezpiecz wszystko. Szyfruj dane, ograniczaj dostęp i bądź na bieżąco z poprawkami.

• Szkol swój zespół. Sztuczna inteligencja działa najlepiej, gdy ludzie wiedzą, jak jej używać.

• Zachowaj zgodność z przepisami. Przestrzegaj RODO, ustawy o sztucznej inteligencji i najlepszych praktyk branżowych. Uchroni Cię to przed karami i katastrofami wizerunkowymi w przyszłości.

Jak twierdzi Avigilon, mądre wykorzystanie sztucznej inteligencji „zmienia sposób, w jaki nowoczesne firmy podchodzą do kwestii bezpieczeństwa” – ale tylko wtedy, gdy wiesz, jak mądrze z niej korzystać.

1. https://www.globenewswire.com/ ↩︎
2. https://www.grandviewresearch.com/ https://www.i-pro.com/ ↩︎
3. https://www.premioinc.com/ ↩︎
4. https://www.securityworldmarket.com/ https://www.intel.com/ ↩︎
5. https://www.defense.gov/ ↩︎
6. https://www.securityworldmarket.com/ ↩︎
7. https://www.grandviewresearch.com/ ↩︎
8. https://www.asisonline.org/ ↩︎
9. https://edps.europa.eu/ ↩︎
10. https://newsroom.axis.com/ ↩︎