Videonadzor je značajno napredovao s integracijom umjetne inteligencije, postajući proaktivni i prediktivni alat u području sigurnosti. Prema studiji “Veličina i analiza tržišta AI video nadzora: trendovi rasta i prognoze (2025-2030)“, veličina tržišta AI za videonadzor procijenjuje se na 5 USD,98 milijardi u 2025. godini i trebao bi doseći 11 USD,76 milijardi do 20301
Kombinacija AI i sigurnosnih uređaja omogućava naprednu analizu različitih scenarija u stvarnom vremenu, smanjivanje lažnih alarma i poboljšanje otkrivanja relevantnih događaja. Međutim, implementacija ovih tehnologija suočava se s brojnim izazovima, od privatnosti i kibernetičke sigurnosti do skalabilnosti i troškova
Smanjenje lažnih alarma
Jedan od glavnih izazova videonadzora s AI je smanjenje lažnih alarma. Tradicionalni sigurnosni sustavi generirali su brojne nepotrebne alarme zbog okolišnih faktora, kako se kreću biljke, životinje ili nepovoljni klimatski uvjeti. AI je poboljšala preciznost analize korištenjem naprednih algoritama za prepoznavanje lica, analiza ponašanja i klasifikacija objekata. Osim toga, uključivanje termalnih kamera i radarskih senzora optimiziralo je detekciju u okruženjima s niskom vidljivošću ili ekstremnim vremenskim uvjetima, povećanje učinkovitosti sigurnosnih sustava
Regulatorna usklađenost
Još jedan veliki izazov je privatnost i usklađenost. Sposobnost sustava videonadzora s AI da identificiraju i prate pojedince izazvala je pravne i etičke brige. Regulacije poput Opće uredbe o zaštiti podataka (GDPR) u Europi i slični zakoni u drugim regijama zahtijevaju od tvrtki da poduzmu mjere za osiguranje privatnosti podataka. Implementacija tehnika poput anonimizacije slika i enkripcije podataka je bitna za ravnotežu sigurnosti i zaštite individualnih prava. Osim toga, razvoj rješenja koja korisnicima omogućuju kontrolu pristupa njihovim informacijama je rastući trend u sektoru
Kibernetička sigurnost
Kibernetska sigurnost je još jedan kritični aspekt videonadzora s AI. Mrežni sustavi mogu biti ranjivi na kibernetičke napade, stavljajući u opasnost integritet podataka i sigurnost objekata. Kako bi se smanjili ti rizici, bitno je implementirati napredne sigurnosne protokole, kao višefaktorska autentifikacija, end-to-end enkripcija i redovita ažuriranja softvera. Osim toga, usvajanje sustava rubova koji obrađuju podatke na uređaju smanjuje izloženost vanjskim prijetnjama i poboljšava brzinu odgovora
Implementacija i skalabilnost
Na kraju, troškovi implementacije i skalabilnost predstavljaju prepreke za brojne krajnje korisnike. Iako su rješenja videonadzora s AI-jem pokazala visoku učinkovitost, usvajanje ostaje ograničeno zbog pogrešnog shvatanja visokih troškova nabavke i infrastrukture. Međutim, napredak u hardveru i softveru omogućava razvoj pristupačnijih i modularnih rješenja, koje se mogu postupno integrirati prema potrebama i proračunu svake organizacije. Optimizirati povrat na ulaganje (ROI) putem sustava koji ne samo da otkrivaju prijetnje, ali i generiraju automatizirane odgovore, je važno ulagati u videonadzor s AI
Tako, integracija umjetne inteligencije u videonadzoru revolucionirala je sektor sigurnosti, nudimo učinkovitija i preciznija rješenja. Međutim, bitno je suočiti se s izazovima vezanim uz privatnost, kibernetička sigurnost, smanjivanju lažnih alarma i skalabilnosti kako bi se osigurala odgovorna i učinkovita upotreba te tehnologije. Kako AI nastavlja evoluirati, očekuje se da će sustavi videonadzora postati sve pametniji, autonomi i pristupačni, uspostavljajući se kao bitan alat za sigurnost u urbanim sredinama, industrijski i komercijalni
