Con il deep learning la videosorveglianza fa il salto di qualità

L’intelligenza artificiale è un valido alleato anche per la videosorveglianza, oltre che per numerose altre tipologie di applicazione. Più precisamente, la qualità delle immagini video catturate dall’occhio dei sistemi di videosorveglianza può migliorare grazie agli algoritmi di deep learning, utili per “ripulire” lo streaming e le registrazioni da interferenze. Un innovativo esempio di questo utilizzo è nuovo sistema DVA3219 di Synology, destinato ad attività di videosorveglianza locale: grazie al deep learning, assicura una maggiore accuratezza nel rilevamento video e riduce al minimo le interferenze ambientali.

Il sistema impiega una Gpu Nvidia GeForce GTX 1050 Ti, capace di eseguire quattro attività di analisi video in tempo reale e di supportare fino a 32 flussi video simultanei. La dotazione è completata da una Cpu quad-core operante a 2,1 GHz, da 4 GB di memoria DDR4 (espandibili fino a 32 GB) e da quattro porte 1GbE (RJ-45) integrate con supporto failover e Link Aggregation. Volendo, è possibile aggregare fino a 14 unità avvalendosi di due moduli di espansione Synology DX517.

Oltre all’hardware, ciò che fa la differenza è il software. Accanto al già citato deep learning per il miglioramento delle immagini, su questo sistema si possono sfruttare senza costi di licenza aggiuntivi delle funzionalità di analisi dei flussi video: si possono conteggiare le persone che transitano in un’area, rilevare le intrusioni, rilevare i movimenti. A potenziamento della sicurezza, il DVA3219 non invia allerte a incidente già verificatosi, bensì in tempo reale, non appena qualcosa di anomalo viene rilevato.