AI monitoring pomůže zdravotnictví, školám i v MHD

Vaše řešení využívá videoanalýzu a umělou inteligenci. Jak byste laikovi vysvětlil, co přesně systém „vidí“ a jak dokáže vyhodnotit rizikovou situaci?

Umělá inteligence, která je součástí našich kamerových systémů, dokáže vyhodnotit sledovaný obraz v reálném čase. Posuzuje přitom parametry, které má naprogramované a odpovídají potřebám zákazníka. V praxi si lze představit naprogramování systému například pro rozpoznání zbraně. Pokud se před kamerou objeví postava s předmětem s parametry pistole, umělá inteligence okamžitě spustí poplach, přivolá pomoc, zahájí evakuaci atd. Podobně dokáže upozornit například na člověka v blízkosti nebezpečného stroje, pracovníka bez ochranných pomůcek, poškozený produkt na výrobním páse nebo ležící osobu, která pravděpodobně potřebuje pomoc.

Čím se liší moderní videoanalýza od klasického kamerového systému, který jen pasivně zaznamenává obraz?

Videoanalytické funkce posouvají výhody kamerových systémů zcela na novou úroveň. Vyhodnocení veškerých výše popsaných situací by za normálních okolností bylo na operátorovi nebo pracovníkovi ostrahy. Ti dříve neměli jinou možnost než při své práci nepřetržitě sledovat množství monitorů a snažit se nic nepřehlédnout. To samozřejmě nebylo v lidských silách, a proto mohlo často docházet k rizikovým situacím. S příchodem umělé inteligence může videoanalýza probíhat nejen v reálném čase v režimu 24/7, ale její úspěšnost je navíc mnohem vyšší než při dohledu lidského operátora. Kamery jsou schopné sledovat mnoho míst současně, rychleji a ve větším detailu.

Jak funguje princip „noční sestry“, kterou dnes využíváte i mimo zdravotnictví – například v průmyslu?

Řešení s názvem Noční sestra bylo vyvinuto primárně pro potřeby v segmentu zdravotnictví, konkrétně pro nemocnice, pečovatelské domy a podobně. Jde o kombinaci videoanalytických funkcí se senzory, které dokážou monitorovat přítomnost pacienta v pokoji, zaznamenat jeho odchod nebo rozpoznat, zda se nachází vsedě, či vleže. Při detekci neobvyklého pohybu, jako je například pád, může zařízení okamžitě aktivovat poplach. Systém přitom zpracovává jen anonymizovaná data, což zaručuje stoprocentní ochranu soukromí pacientů. Sestry vidí na monitoru pouze přehled pokojů s grafickým zobrazením stavu pacientů, například v podobě semaforu: zelená značí ležící osobu v posteli, oranžová stojící osobu a červená upozorňuje na pád.

Řešení se nám ovšem osvědčilo i pro ochranu zaměstnanců například v průmyslovém provozu, kde zákazníci řeší bezpečnost zdraví na tzv. osamoceném pracovišti. Na takovém pracovišti je pouze jeden pracovník a ochrana jeho zdraví je pro zaměstnavatele velmi důležitá. V případě, že by se zranil či omdlel a upadl, je nutná rychlá intervence. Systém zareaguje, uvědomí odpovědnou osobu a přivolá pomoc.

Uplatní se tyto technologie i na veřejných místech?

Věříme, že ano. Kromě firem a nemocnic máme videoanalytická řešení připravená například i pro segment školství, kde dokážou včas rozpoznat podezřelé chování a upozornit na možné fyzické útoky nebo vandalismus dokonce ještě dříve, než k vyhrocení situace dojde. Uplatnění by tyto systémy nalezly také v hromadné dopravě, konkrétně by bylo možné je propojit s dalšími systémy a díky tomu například automaticky zastavit vlak při detekci pádu osoby do kolejiště.

Využíváte i termovizi nebo akustické senzory. Jaké zdravotní nebo bezpečnostní situace díky tomu dokážete zachytit?

Ano, termální senzory jsou častým a vhodným doplňkem našich řešení. Takto vybavené systémy dokážou vyhodnotit i situace, které jsou běžným okem nerozpoznatelné, například osoby ve tmě, nárůst teploty výrobních strojů nebo začínající ohnisko požáru. Jako jediní na světě jsme pro naše řešení získali dokonce certifikaci pro požární hlásič (EN 54-10). To dokáže detekovat nárůst teploty sledovaného místa již o pouhé dvě desetiny stupně a ve srovnání s tradičními kouřovými senzory tak upozornit na možné riziko až o desítky vteřin dříve, mnohdy ve chvíli, kdy se oheň či kouř ještě ani neobjevily.