OTSAW O-R3 - Outdoor Autonomous Security Robot
Corsight 著手改變臉部辨識市場
在過去的幾年中，由基礎人工智慧（AI）技術驅動的智慧影像分析的激增一直是安全行業的最大趨勢之一。但是，這些解決方案的懷疑論者很快指出，這些產品缺少真正的 AI（能夠分析場景，並做出決策的電腦自己，而沒有「人在迴路中」）他們利用的深度學習算法，僅與他們所訓練的數據集一樣好。
但是，正如 AI 在不斷發展的物聯網（IoT）生態系統的，各個部分中有所改進一樣，安全領域也正在發生這種情況。進入 Corsight AI，它正在尋求將面向臉部辨識應用的自主 AI 解決方案引入行業。生於模擬人類大腦神經過程的自主 AI 開發人員 Cortica，Corsight 技術的功能遠遠超出了，當今深度學習算法所能提供的範圍。
「透過基本上試圖模仿大腦的神經網路，我們設法獲得編程以及數據結構，該結構不僅可以提高速度和準確性，還可以瞭解對象實際上是否具有不同的大小或形狀，從而獲得更好的結果。 」，該公司首席執行官加迪·皮蘭（Gadi Piran）說。 「這與深度學習確實不同。」
根據 Piran 的說法，如果許多流行的深度學習解決方案，遇到異常情況下的物體或人，則很容易被愚弄。
「想象一下，給系統一張瓶子的圖片。您將瓶子直立放置，拍照，然後使用 Deep Learning 的系統將知道，如果它們可以匹配形狀，它將被辨識為瓶子。」 Piran 解釋說。 「但是，如果影像中的人倒著拿著那個瓶子，深度學習通常很難說 '這是一個瓶子。' 對於自主 AI 而言，該概念更像是對對象的真正理解，然後，無論您以什麼位置擺放它，它都會明白它仍然是瓶子。」
皮蘭（Piran）對 Cortica 開發的技術，有吸引力的一件事是，因為他們的第一個應用是自動駕駛，所以他們能夠同時同時檢測多個物體，這與許多其他汽車形成了鮮明的對比。過去的影像分析解決方案，難以準確地辨識相對少量的非常基本的日常用品。
他補充說：「分析中的所有內容，當它查看情況下的影像時，它實際上都可以在一微秒內檢測到所有內容，並且可以分辨出非常複雜的形狀。」 「當我與他們談論臉部（影像）等問題時，經過一年半的討論，我們於 2019 年開始在該地區進行一些開發，而我們將在 2020 年初成立一家基於在相同的技術上，但專注於臉部辨識。」
體驗事項
OnSSI 的聯合創始人 Piran，在市場的 VMS 領域工作了近 20 年，於 2018 年被賣給了 Qognify。他說，行業公司一直在努力的最大事情之一，就是確定最終結果一個產品應該達到的。
「從 CCTV 演變為現在的 IP 影像監控，我們看到了為許多公司建構 Ocularis（VMS）產品的挑戰。您將獲得影像，這很棒，但訣竅是隔離事件和有意義的事件，這些事件將在今天呈現出來。」他補充道。 「挑戰之一 - 因為您一直在看人 - 不僅要檢測入侵，而且要檢測一個人的身份。」
除了為最終用戶提供可靠的產品外，Piran 表示，他們還希望確保安全整合人員，可以輕鬆地安裝 Corsight。實際上，該公司已經完成了與 Milestone 和 Genetec VMS 平台的第一階段整合，並且他們還在與其他影像管理解決方案進行整合。
應對收養挑戰
皮蘭（Piran）認為，當今在更大範圍內，採用臉部辨識的最大障礙，是上述與現有影像系統的技術整合，以及他所說的與影像數據的「深度整合」。
「它正在雙向連接；他不僅要進行影像分析，並自行發出警報，還要採取這些警報，並將其移入 VMS，以便對其進行處理。」 「這些都是更深層次的整合，這將需要時間。」
臉部辨識技術的最大絆腳石之一，可能是在佈署此類產品後，不可避免地會涉及到隱私問題。但是，根據 Piran 的說法，Corsight 遵守了業界最嚴格的隱私標準，例如歐洲的 GDPR 和美國的 CCPA。
他說：「不同的國家和地區都有自己的隱私法規，我們在產品中放置的重要內容之一是：a）我們不記錄。」 「如果您不想這樣做，則不會記錄任何人的視覺圖像，基本上只是簽名。作為一家公司，我們面臨的挑戰是教育影像市場，與用戶交談並發布有關操作方法的指南。」
該公司目前正在使用其技術，在幾個不同的垂直市場上，進行 Beta 測試，Piran 說，他們還在努力使其適應於， COVID-19 大流行帶來的一些需求。
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