จาก CCTV แบบเดิมสู่ Video Analytics#
กล้องวงจรปิดแบบเดิมมีประโยชน์อย่างมากในการตรวจสอบย้อนหลัง แต่เมื่อมีจำนวนกล้องมากขึ้น การให้เจ้าหน้าที่เฝ้าดูทุกจอพร้อมกันตลอดเวลามีข้อจำกัด
AI Surveillance หรือ Video Analytics จึงเข้ามาช่วยคัดกรองเหตุการณ์ตามเงื่อนไขที่กำหนด
ตัวอย่างการใช้งาน#
- ตรวจจับการเคลื่อนไหวในพื้นที่จำกัด
- แจ้งเตือนเมื่อมีบุคคลอยู่ในพื้นที่หลังเวลาที่กำหนด
- ตรวจจับการข้ามเส้นหรือเข้าโซนควบคุม
- ช่วยค้นหาเหตุการณ์จากข้อมูลจำนวนมากได้เร็วขึ้น
AI ไม่ควรทำงานโดยลำพัง#
การแจ้งเตือนจากระบบควรเข้าสู่ Workflow ที่มีเจ้าหน้าที่ตรวจสอบความถูกต้องก่อนดำเนินการ เพื่อลดผลกระทบจาก False Positive และบริบทที่ระบบอาจไม่เข้าใจ
สิ่งที่ควรวางแผนก่อนใช้#
องค์กรควรกำหนด Use Case, พื้นที่กล้อง, คุณภาพภาพ, แสงสว่าง, ระยะตรวจจับ, ผู้รับผิดชอบเมื่อมี Alert และนโยบายการเก็บรักษาข้อมูลอย่างชัดเจน
สรุป#
AI Surveillance มีคุณค่ามากที่สุดเมื่อถูกเชื่อมเข้ากับคน กระบวนการ และ Incident Management ทำให้การเฝ้าระวังเปลี่ยนจากการรอค้นหาภาพหลังเกิดเหตุ ไปสู่การรับรู้เหตุการณ์ได้เร็วขึ้น
