Intelligenza artificiale per analisi comportamentale e sicurezza gestita: la seconda giovinezza della videosorveglianza

Identificare con anticipo scenari ad elevata rischiosità, quando si parla di applicazioni di sicurezza avanzata, è una delle missioni dell’Intelligenza Artificiale. Storicamente la sorveglianza si è basata sull’attività di operatori per monitorare simultaneamente più telecamere e analizzare visivamente ciò che stava accadendo, con l’obiettivo di rilevare eventi critici. Tuttavia, questa modalità si è già da tempo rivelata carente e soggetta ad errori perché gli esseri umani non possono monitorare con efficacia e per lunghi periodi diverse sorgenti. Numerosi sono i falsi positivi e numerosi possono essere gli eventi di reale pericolo non rilevati con tempestività o non rilevati affatto. Il rilevamento del movimento video (VMD) è solitamente lo strumento utilizzato dalle telecamere per provare a rilevare una attività. Il VMD si basa sull’analisi comparativa delle modifiche tra i pixel di un fotogramma. Se un numero sufficiente di pixel cambia di un livello sufficiente, la fotocamera attiva il movimento rilevato.

Grazie all’Intelligenza Artificiale gli operatori che implementano soluzioni di sorveglianza possono superare e arricchire le più tradizionali attività di monitoraggio per sfruttare ogni frame video e parte dei dati disponibili per identificare le minacce con anticipo, precisione e accuratezza e predisporre così interventi più rapidi ed efficaci. L’Intelligenza Artificiale è da questo punto di vista ancora una tecnologia emergente. E proprio per questo è alla base della “seconda giovinezza” dei sistemi di videosorveglianza per gli evidenti vantaggi che introduce in termini di riduzione dei rischi e massimizzazione delle attività di prevenzione e contrasto alla criminalità. Ancora nel recente passato, i filmati sono stati archiviati per un breve periodo prima di essere sovrascritti. Oggi, segmenti dell’IA – come l’analisi dei video, il machine learning ed il deep learning – fanno uso degli elevati volumi di dati generati dagli ecosistemi IoT per distinguere i modelli significativi e gli elementi rilevanti all’interno dei set di dati, per supportare la rilevazione, la correlazione e l’automazione di pattern comportamentali che vanno ad arricchire le strategie di deterrenza del crimine.

Questa tecnologia offre una visione più olistica dei dati, collegando i singoli eventi, per descrivere ciò che sta accadendo, al fine di identificare rapidamente le situazioni ad alto rischio prima dell’escalation. Gli stessi paradigmi, con differenti tecnologie e algoritmi sono alla base delle attività di cyber detection.

L’Intelligenza Artificiale è strettamente correlata alle aziende? No, nel mercato del retail ad esempio i proprietari di negozi che utilizzano telecamere di sorveglianza con algoritmi di video analisi possono individuare i taccheggiatori e avvisare il personale di sicurezza ad intervenire in tempo reale!