Videologic Analytics & Ultralytics YOLO für die Videoüberwachung

Computer Vision für die Sicherheit mit KI-Kameras ermöglichen

Videologic Analytics wird von Experten mit mehr als 30 Jahren Erfahrung geleitet und hat sich auf die Integration von KI und Computer Vision in Sicherheitskameras zur Echtzeitüberwachung und automatischen Erkennung von Gefahren spezialisiert. Die Lösungen von Videologic sichern große Anlagen, Anlagen für erneuerbare Energien und Wohngebiete mit zuverlässiger Leistung.

Sie betreuen namhafte Kunden wie Prosegur, Securitas, Sabico und über 4.000 zertifizierte Sicherheitsunternehmen in Spanien. Da sie mit der teuren und zeitaufwändigen Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen konfrontiert waren, haben sie dieYOLO Ultralytics in ihre innovativen Vision-KI-Lösungen integriert. Auf diese Weise konnten sie ihre Sicherheitsanwendungen verbessern und auch neue Branchen erschließen.

Der Bedarf an kosteneffizienter automatischer Erkennung von Bedrohungen durch KI

Videologic Analytics hatte zuvor KI-Modelle in die Sicherheitskameras integriert, die sie ihren Kunden anboten. Diese frühen Modelle waren so programmiert, dass sie eine begrenzte Anzahl von Objektkategorien erkennen konnten, darunter Fahrzeuge, Menschen und kleine Tiere. Dieser Ansatz bildete zwar die Grundlage für fortschrittliche Sicherheitssysteme, bot aber auch Möglichkeiten zur weiteren Verfeinerung, insbesondere zur Verbesserung der Genauigkeit und der Falsch-Positiv-Raten.

Ihre Kunden suchten nach einer umfassenderen Lösung, die eine breitere und genauere Objekterkennung für eine größere Anzahl von Objekten und Szenarien ermöglicht. Um diesen Kundenwünschen gerecht zu werden, begann das Forschungs- und Entwicklungsteam von Videologic Analytics mit der Entwicklung verbesserter KI-Modelle. 

Bei der Entwicklung dieser Modelle stellte Videologic Analytics schnell fest, dass der bisherige Ansatz einige Probleme aufwies, wie zum Beispiel hohe Kosten und lange Entwicklungszeiten. Das Unternehmen erkannte, dass es einen flexibleren und effizienteren Ansatz brauchte. Dieser neue Ansatz sollte diese Herausforderungen bewältigen und den sich entwickelnden Sicherheitsbedürfnissen seiner Kunden besser gerecht werden. 

Konkret ging es darum, ein Bildverarbeitungsmodell zu finden, das die Zuverlässigkeit der KI-Lösungen von Vision verbessern und die Kundenzufriedenheit steigern würde. Es war auch wichtig, dass das Modell sowohl kosteneffizient als auch an zukünftige Anforderungen anpassbar ist.

Überwachung neu definieren mit KI-gesteuerter Anomalieerkennung

Nachdem Videologic Analytics mehrere KI-Modelle getestet hatte, entdeckte das Unternehmen, dass dieYOLO Ultralytics die nötige Flexibilität und Leistung bieten. Sie begannen mit vortrainierten YOLO , die mit dem COCO-Datensatz entwickelt wurden, der eine breite Palette gängiger Objekte enthält. Dieses Vortraining bot eine solide Grundlage, da die Modelle bereits viele grundlegende Objekte erkennen konnten, was es einfacher machte, sie an spezifische Sicherheitsanforderungen anzupassen.

Videologic Analytics zum Beispiel hat diese vortrainierten Modelle mit seinen eigenen Daten für Anwendungen wie die Überwachung von Solarparks verfeinert. 

In diesem Szenario wurden die Modelle zur KI-gesteuerten Erkennung von Anomalien verwendet, um zwischen echten Bedrohungen - wie unbefugten Personen oder Fahrzeugen - und harmlosen Elementen wie kleinen Tieren oder vom Wind verwehten Trümmern zu unterscheiden. Diese klare Unterscheidung war wichtig, um Fehlalarme zu reduzieren und die allgemeine Sicherheitsleistung zu verbessern.

Neben der Überwachung von Solarparks haben sie mit YOLO auch Sicherheitslösungen für Industrie und Privathaushalte sowie Proof-of-Concept-Module für Computer Vision-Innovationen im Einzelhandel und für Business Intelligence entwickelt. Sie nutzen vor allem die Objekterkennung, aber auch die von YOLO unterstützten Bildverarbeitungsaufgaben wie Posenschätzung und Objektverfolgung.

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Warum Ultralytics YOLO Modelle wählen?

Videologic Analytics entschied sich für dieYOLO Ultralytics , weil sie eine robuste Lösung brauchten, die zahlreiche Kamerakanäle unterstützt und gleichzeitig schnelle, genaue Schlussfolgerungen liefert. 

YOLO unterstützt verschiedene Exportformate und lässt sich nahtlos mit Frameworks wie CUDA, TensorRT, ONNX und OpenVINO integrieren. Diese Flexibilität ermöglicht es Videologic Analytics, Modelle mit PyTorch zu optimieren und sie effizient in der Produktion einzusetzen. Mit hardwarespezifischen Optimierungen erfüllt YOLO die anspruchsvollen Anforderungen der Echtzeit-Videoanalyse besser als frühere Modelle.

Rationalisierte Modellbereitstellung für intelligente Videoüberwachung

Seit der Integration der Ultralytics YOLO hat Videologic Analytics beeindruckende Verbesserungen bei Leistung und Effizienz erzielt. Ihre neue Vision AI-Lösung hat eine schnelle Echtzeit-Bedrohungserkennung in einer Vielzahl von Anlagen ermöglicht - von Solarparks und Industrieanlagen bis hin zu Wohnkomplexen. 

Tatsächlich setzt Videologic Analytics jährlich etwa 10.000 Lizenzen ein, die jeweils einem bestimmten Kamerakanal entsprechen, wobei alle Lizenzen jetzt auf die Unterstützung der Ultralytics YOLO umgestellt wurden. Die Umstellung auf YOLO hat zu einer deutlichen Verringerung von Fehlalarmen und einer allgemeinen Steigerung der Erkennungsgenauigkeit geführt. Dadurch profitieren die Kunden von zuverlässigeren Sicherheitssystemen, und die Betriebskosten wurden gesenkt. 

Außerdem haben die schnelleren Inferenzgeschwindigkeiten und die Skalierbarkeit der Ultralytics YOLO die Markteinführungszeit für neue KI-Funktionen verkürzt. Dies hat es Videologic Analytics ermöglicht, sein Kernangebot im Bereich Sicherheit zu erweitern und neue Möglichkeiten in Branchen wie dem Einzelhandel und der Business Intelligence zu erschließen. Insgesamt hat die Einführung der Ultralytics YOLO sowohl unmittelbare betriebliche Verbesserungen als auch langfristige Wachstumsaussichten für das Unternehmen gebracht.

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Intelligente Videoanalyse für Sicherheit und Schutz: Der Weg in die Zukunft

Videologic Analytics arbeitet aktiv an der Erweiterung seiner Lösung, indem es dieYOLO Ultralytics nutzt, um über die einfache Erkennung von Eindringlingen hinauszugehen. Die nächsten Schritte bestehen darin, durch fortgeschrittene Analysen wie Verhaltensanalyse, Trendverfolgung und prädiktive Intelligenz umfassendere und besser umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. 

Diese Verbesserungen werden den Kunden helfen, die Sicherheitsabläufe zu optimieren und neue Möglichkeiten im Einzelhandel und bei der Business Intelligence zu erschließen, was die Innovation und das Wachstum der Echtzeit-Videoanalyse weiter vorantreibt.

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