Jak odfiltrować fałszywe alarmy z 500 terabajtów dziennych nagrań z monitoringu – tylko sztuczna inteligencja daje radę
W miarę jak systemy bezpieczeństwa na placach budowy stają się coraz bardziej zaawansowane, wyzwaniem nie jest już tylko zapewnienie odpowiedniego zasięgu monitoringu – chodzi o skupienie się na tym, co naprawdę ważne. Codziennie rejestrowane są setki gigabajtów materiału wideo z tysięcy mobilnych wież monitorujących, ale tylko niewielki procent z nich zawiera informacje, które wymagają reakcji. Fałszywe alarmy – wywoływane przez pogodę, zwierzęta czy nieistotny ruch – przytłaczają operatorów centrów odbioru alarmów i zwiększają ryzyko przeoczenia realnych zagrożeń.
Aby temu zaradzić, firma BauWatch, specjalizująca się w technologii monitoringu, opracowała model oparty na sztucznej inteligencji, który całkowicie zmienia sposób prowadzenia nadzoru. System Second Tier Analytics (STA) odfiltrowuje aż 99,8% fałszywych alarmów, zanim dotrą one do centrum monitoringu – redukując szum informacyjny, poprawiając jakość podejmowanych decyzji i pozwalając specjalistom skupić się na rzeczywistych incydentach. To przejście od monitoringu do analizy – gdzie automatyzacja nie zastępuje ludzi, ale współpracuje z nimi. A w sytuacjach, gdzie czas reakcji może zdecydować o zapobiegnięciu stratom, ta różnica ma ogromne znaczenie.
Ludzka uwaga, maszynowy filtr
W ochronie placów budowy więcej kamer nie zawsze oznacza lepszą ochronę. W miarę rozrastania się systemów bezpieczeństwa, operatorzy są coraz częściej przytłaczani przez nieistotne alerty – wywoływane przez wiatr, dzikie zwierzęta czy zmiany środowiskowe – które wymagają ich uwagi, choć nie stanowią realnego zagrożenia.
Bez możliwości priorytetyzacji zespoły ochrony ryzykują utratę czasu i koncentracji na tym, co naprawdę istotne: rozpoznaniu i zatrzymaniu prawdziwych zagrożeń zanim się rozwiną.
Dlatego właśnie centra monitoringu są zasypywane ciągłym napływem alertów – z których wiele jest powtarzalnych, przewidywalnych lub fałszywych. Im więcej czasu operatorzy poświęcają na weryfikację nieistotnych zdarzeń, tym większe ryzyko przeoczenia tych realnych. System filtracji oparty na AI, opracowany przez BauWatch, zmienia tę sytuację – nie po to, aby zastąpić ludzi, lecz by chronić ich zdolność do skutecznego reagowania, gdy to naprawdę konieczne.
Naszym celem nie jest automatyzacja decyzji, lecz ochrona ludzkiego osądu przed przeciążeniem. Poprzez filtrowanie 99,8% fałszywych alarmów zanim trafią do operatora, ograniczamy rozproszenie uwagi i zwiększamy możliwości szybkiej i trafnej reakcji. Nie chodzi o usunięcie ludzi z procesu – chodzi o to, aby interweniowali tylko wtedy, gdy jest to naprawdę potrzebne.
– mówi Kinga Nowakowska, dyrektor zarządzająca BauWatch Polska
Filtrowanie tego, co naprawdę się liczy
Skala danych generowanych przez współczesne systemy monitoringu na placach budowy jest ogromna. Mając ponad 10 000 mobilnych wież w eksploatacji, BauWatch przetwarza do 500 terabajtów materiału wideo każdego dnia. Ale tylko około 0,2% tej zawartości jest istotne z punktu widzenia bezpieczeństwa.
Bez automatyzacji operatorzy musieliby zmagać się z nieustannym strumieniem fałszywych alarmów – od poruszających się cieni po zabłąkane zwierzęta – wszystkie one zabierają czas, ale nie wnoszą żadnej wartości.
Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w zmianie tego stanu rzeczy. Dzięki połączeniu detekcji pierwszego poziomu (wbudowanej w kamery) z drugim, autorskim poziomem analizy, BauWatch filtruje treści w oparciu o zachowania, wzorce i kontekst – nie tylko ruch. Dzięki temu technologia jest w stanie „zrozumieć”, jaki rodzaj aktywności może wymagać ludzkiej uwagi, umożliwiając szybszą i bardziej ukierunkowaną reakcję. To niezbędna ewolucja w sektorze, gdzie zarówno ryzyko, jak i złożoność rosną, a ludzka uwaga pozostaje ograniczonym zasobem.