Wie Edge AI Echtzeit-Erkennung ermöglicht, um die Arbeitssicherheit zu verbessern
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Edge AI bedeutet KI-Verarbeitung auf dem Gerät, die Video- und Sensordaten analysiert, ohne auf Cloud-Dienste angewiesen zu sein. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, dieser Ansatz liefert sofortige Erkennung und Reaktion. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Systeme verarbeiten Daten vor Ort, um Latenzen zu reduzieren. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, das verbessert die Arbeitssicherheit für Teams in gefährlichen Umgebungen. Edge AI führt Modelle nahe an Kameras oder Sensoren an Edge-Knoten aus. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Edge-Computing verkürzt die Zeit zwischen Wahrnehmung und Handlung. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, dies verringert das Risiko von Gefahren, die sich innerhalb von Sekunden zuspitzen können.
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, das Merkmal der Echtzeit-Erkennung liegt in schneller Inferenz auf Kameras, Gateways oder kompakten Servern. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Echtzeit-Video und Echtzeit-Daten müssen in Millisekunden interpretiert werden. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, NVIDIA Jetson-basierte Geräte zeigen das Potenzial für lokale Rechenleistung. In einer Studie zur Überwachung von Baustellen erreichte ein Modell auf einem NVIDIA Jetson Xavier NX eine mean Average Precision (mAP50) von 92,52 % für PPE-Erkennung, während es mit 9,11 Bildern pro Sekunde arbeitete, und bewies damit, dass leistungsfähige On-Device-Inferenz praktischen Anforderungen gerecht werden kann (Quelle). Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, dieses Ergebnis untermauert den Einsatz kompakter GPU-Hardware am Edge für kontinuierliche Operationen.
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, die Vorteile gehen über die Geschwindigkeit hinaus. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, lokale Verarbeitung reduziert die Bandbreitennutzung und verringert die Abhängigkeit von Cloud-Diensten. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, das schützt die Privatsphäre und hilft Organisationen, Sicherheitsvorschriften und Compliance einzuhalten. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Visionplatform.ai macht bestehende CCTV zu einem operationellen Sensornetzwerk, das Videostreams vor Ort verarbeitet, sodass Organisationen Modelle und Protokolle besitzen können, während sie Mitarbeiter schützen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, ein intelligenter Edge reduziert Fehlalarme und verbessert die operative Effizienz, indem Trainings- und Retrain-Aktivitäten lokal gehalten werden.
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, moderne Systeme kombinieren Computer Vision und Machine-Learning-Algorithmen, um unsichere Handlungen zu erkennen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, sie automatisieren Warnmeldungen und liefern strukturierte Ereignisse an Dashboards. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Echtzeit-Überwachung und proaktive Sicherheit profitieren beide, weil Vorfälle wie Ausrutscher oder Nicht-Einhaltung von PSA sofortige Maßnahmen auslösen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, diese Systeme unterstützen EHS- und Sicherheitsteams mit Beweismitteln für Zwischenfallberichte und Compliance-Protokolle. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, wenn sie in bestehende VMS und IP-Kameras integriert werden, wird das Erkennungssystem zu einem verlässlichen Partner für Gefahrenprävention und zum Aufbau einer stärkeren Sicherheitskultur.
KI zur Überwachung von Compliance auf Baustellen
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Baustellen unterliegen komplexen Compliance-Anforderungen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Unternehmen müssen PSA, Zutrittszonen und Sicherheitsprotokolle kontinuierlich durchsetzen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, traditionelle manuelle Kontrollen verpassen viele kurzzeitige Verstöße. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, die Nutzung von KI zur Automatisierung der Überprüfung von Videos ermöglicht es Sicherheitsteams, die Abdeckung zu skalieren, ohne mehr Personal einzustellen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, KI-gestützte Videoanalysen können Schutzhelme, Warnwesten und andere persönliche Schutzausrüstung erkennen, um die PSA-Compliance zu verbessern.
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, ein KI-System inspiziert Streams von IP-Kameras und markiert Regelverstöße. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, es sendet eine Benachrichtigung an Vorgesetzte und Dashboards. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Visionplatform.ai nutzt vorhandene CCTV-Infrastruktur, um sich in VMS zu integrieren und MQTT-Ereignisse für Anlagen-Dashboards und operative Workflows zu veröffentlichen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, dies ermöglicht Operations- und EHS-Teams, auf strukturierte Daten zu reagieren, nicht nur auf Alarme. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, der KI-Videoanalyse-Ansatz macht passives Aufzeichnen zu einem aktiven Sensornetzwerk.
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, IBM definiert Edge AI als lokale Bereitstellung von KI-Modellen, sodass Daten die Anlage nicht verlassen müssen, was bei GDPR- und EU-AI-Act-Fragen hilft (Quelle). Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, praktische Einsätze zeigen, dass lokale Rechenleistung die Bandbreite reduziert und die Erkennung beschleunigt. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, typische Systemkomponenten umfassen IP-Kameras, Edge-Prozessoren oder GPU-Server und ein zentrales Dashboard, das Zwischenfallberichte und Compliance-Protokolle erfasst. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, das Dashboard präsentiert Echtzeit-Einblicke und umsetzbare Maßnahmen für vor Ort tätige Sicherheitsteams und Vorgesetzte.
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, KI-Systeme müssen Retrain-Workflows bewältigen, damit Modelle unter sich ändernden Bedingungen genau bleiben. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Integratoren können benutzerdefinierte Klassen für ungewöhnliche Ausrüstungen oder standortspezifische Gefahren erstellen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Machine-Learning-Modelle, die PSA oder das Betreten unsicherer Zonen erkennen, müssen Genauigkeit über die Zeit mit kompakter Modellgröße ausbalancieren, damit sie auf bescheidenen Rechenressourcen laufen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, dieses Gleichgewicht beeinflusst die Wahl zwischen reiner CPU- und GPU-gestützter Bereitstellung. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, die Einführung einer KI-Lösung, die On-Prem-Retrain unterstützt, hilft Compliance sicherzustellen und reduziert Fehlalarme in belebten Baustellenumgebungen.
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Echtzeit-Sicherheitsüberwachung an Bahnhöfen mit Edge AI
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Verkehrsknotenpunkte benötigen latenzarme Erkennung, um Fahrgäste und Personal zu schützen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Bahnhöfe weisen überfüllte Bahnsteige, dynamische Ströme und ein hohes Risiko von Bahnsteigübertritten auf. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, ein Edge-AI-Ansatz scannt Echtzeit-Video nach unbeaufsichtigtem Gepäck, Menschenmengenansammlungen und Personen, die zu nah an Bahnsteigkanten stehen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Systeme, die von Highway-Anomalieerkennung wie VegaEdge inspiriert sind, zeigen, wie Edge-Erkennung sich an bewegte Objekte und unvorhersehbare Szenen anpasst (Quelle).
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, die Bereitstellung von Erkennung am intelligenten Edge schützt die Fahrgastsicherheit, wenn Netzwerke ausfallen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, die Echtzeit-Überwachung läuft auf lokaler Hardware weiter, sodass eine Unterbrechung der Cloud-Konnektivität die Alarme nicht stoppt. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, die Integrationen von Visionplatform.ai für den Bahn- und Stationskontext ermöglichen es Betreibern, Ereignisse an Incident-Workflows zu streamen und an Dashboards, die Sicherheitsteams informieren. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, für tiefere Bahnbeispiele siehe die Arbeit der Plattform zur KI-Videoanalyse für Bahnhöfe und zur Plattform-Menschenmengensteuerung mit Kameras. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, derselbe Ansatz unterstützt die Erkennung zurückgelassener Gepäckstücke an Bahnhöfen Erkennung zurückgelassener Gepäckstücke an Bahnhöfen.
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Bahnbetreiber verlassen sich auf schnelle Warnmeldungen, um Unfälle und Verletzungen zu verhindern. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, ein Edge-Processing-Knoten kann visuelle und akustische Warnungen auf einem Bahnsteig auslösen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, er kann Sicherheitsteams benachrichtigen und Daten an Ticket-Hallen- oder Queuing-Analytics-Systeme liefern, damit das Personal Ströme umleiten kann. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, das Ergebnis verbessert die operative Effizienz und gibt Sicherheitsteams zeitnahe, umsetzbare Einblicke. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, niedrige Latenz hilft auch bei der Menschenmengensteuerung und bei der schnellen Verifizierung von Zwischenfallberichten für Aufsichtsbehörden.
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, widerstandsfähige Einsätze zu bauen bedeutet, die richtige Mischung aus GPU- oder CPU-Inferenz, langlebiger Edge-Infrastruktur und integrierten VMS-Anbindungen zu wählen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, die Nutzung von KI-Video und KI-Videoanalysen am intelligenten Edge hält die Erkennung lokal und schnell. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, wenn Stationsintegratoren Live-Erkennung mit Zwischenfallberichten kombinieren, schaffen sie eine Sicherheitslösung, die sowohl den täglichen Betrieb als auch die regulatorische Prüfung erfüllt.
Erkennung von Sicherheitsverstößen mit KI auf Edge-AI-Geräten
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Edge-Case-Erkennung ist wichtig für seltene, aber gefährliche Ereignisse. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, KI-Systeme müssen Edge-Cases erkennen, wie einen Arbeiter, der hinter Maschinen ausrutscht, oder ein Fahrzeug, das in eine Sperrzone einfährt. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, On-Device-Inferenz hilft, weil Modelle sofort melden. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, das reduziert die Zeit zwischen Ereignis und Reaktion und unterstützt so die Gefahrenprävention.
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, praktische Erkennungen umfassen PSA-Nicht-Einhaltung und Missbrauch von Ausrüstung. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Systeme, die Werkzeuggebrauch überwachen oder Sturzerkennung durchführen, halten Arbeiter sicherer und schützen Beschäftigte vor vermeidbaren Unfällen und Verletzungen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Entwickler müssen Modelle komprimieren, damit sie auf Edge-Knoten passen, ohne wesentliche Genauigkeit zu verlieren. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, die Forschung fordert adaptive Modellkompression und cross-layer Hardware-Software-Co-Design, um die Leistung in rechenbeschränkten Umgebungen zu erhalten (Quelle).
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Interpretierbarkeit hilft Sicherheitsteams, automatisierten Entscheidungen zu vertrauen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, wenn ein KI-Modell den Grund für eine Warnung hervorhebt — wie fehlende persönliche Schutzausrüstung oder unsichere Nähe — können Vorgesetzte validieren und handeln. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Modelle müssen Retrain-Pfade bieten, damit ihre Erkennungsfähigkeiten sich mit veränderten Standortlayouts weiterentwickeln. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Integratoren sollten Erkennungen und Zwischenfallberichte für Compliance und Auditierung protokollieren. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Visionplatform.ai unterstützt lokale Modell-Updates und prüfbare Ereignisprotokolle, sodass Organisationen die Kontrolle über Daten und Modelle behalten können, während sie Fehlalarme reduzieren und Compliance-Protokolle unterstützen.
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Herausforderungen umfassen die Sicherung der Edge-Infrastruktur und den Schutz vor Manipulation. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Frameworks für Edge-Intelligence-Sicherheit reifen, und Teams sollten Standards für verschlüsselte Speicherung und authentifizierte Updates befolgen (Quelle). Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, die Wahl der richtigen Hardware ist wichtig; Geräte wie die NVIDIA Jetson-Familie bieten ein Gleichgewicht aus Leistung und Energie für den Dauerbetrieb, und leistungsfähige NVIDIA-GPUs ermöglichen schwerere Modelle, wo nötig. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, durch Design für sichere Updates und klare Entscheidungsnachweise können Organisationen Automatisierung validieren und Vertrauen bei Sicherheits-Teams und Aufsichtsbehörden erhalten.
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Einhaltung mit Echtzeit-Sicherheitswarnungen via Edge AI sicherstellen
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Compliance funktioniert, wenn Regeln umsetzbar werden. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Edge-AI-Workflows betten Sicherheitsvorschriften und Standortrichtlinien in die Erkennungslogik ein, sodass Warnmeldungen mit Sicherheitsprotokollen übereinstimmen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, wenn Erkennungen eine Warnung auslösen, kann das System visuelle Warnungen, akustische Alarme und Benachrichtigungen an Vorgesetzte senden. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, der Prozess reduziert die Reaktionszeit und hilft, Compliance für Frontline-Teams sicherzustellen.
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, On-Site-Dashboards sammeln Ereignisaufzeichnungen für Zwischenfallberichte und für Audits. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Compliance-Protokolle bewahren eine durchsuchbare Historie, sodass EHS-Teams Trends untersuchen können. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, das hilft Organisationen, Sicherheitsvorschriften einzuhalten und Mitarbeiter mit dokumentierten Nachweisen zu schützen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, die KI-Lösung sollte sich auch in Unternehmenssysteme integrieren, sodass Sicherheitsmaßnahmen in Wartungspläne und Betriebspläne einfließen.
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, ein sicheres Edge-Processing-Modell verhindert, dass sensible Videos den Standort verlassen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, dieses Design unterstützt GDPR- und EU-AI-Act-Readiness, indem es Training und Trainingsdaten lokal hält. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, der On-Prem-Ansatz von Visionplatform.ai gibt Kunden die Kontrolle über Datensätze und Prüfpfade, sodass sie Compliance sicherstellen können, während sie Video-Feeds für operative Einblicke nutzen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, die Kombination von Erkennungsergebnissen mit Echtzeit-Überwachung und Automatisierung erhöht die Situationswahrnehmung und reduziert sowohl Compliance-Risiken als auch Stillstandszeiten.
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, praktische Rollouts umfassen das Koppeln von IP-Kameras und Edge-Knoten mit einer zentralen KI-Plattform, die Modelle und Updates verwaltet. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Integratoren können von einigen Streams auf Tausende skalieren und dabei lokale Inferenz auf ausgewählten Edge-Knoten bewahren. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, dies schafft skalierbare Sicherheitsmaßnahmen, die in komplexen Umgebungen wie Raffinerien und belebten Terminals funktionieren. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Systemdesigner sollten auf Fehlalarme testen und Schwellenwerte abstimmen, damit Warnungen umsetzbar bleiben und von Sicherheitsteams vertraut werden.
Zukunftsaussichten: Echtzeit-Edge-AI-Erkennung für intelligentere Arbeitsplätze
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, die Zukunft wird bessere adaptive Modellkompression bringen, sodass Teams größere KI-Modelle auf kleinen Geräten betreiben können. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Cross-Layer-Hardware- und Software-Co-Design wird die Inferenz-Effizienz verbessern und den Energieverbrauch reduzieren. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, die Forschung an sicherer und interpretierbarer Edge-Intelligenz wird fortgesetzt, und diese Arbeit sollte Sicherheitslösungen in kritischen Sektoren stärken (Quelle).
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, die Ausweitung auf neue Sektoren wird sorgfältige Zuordnungen zu aufkommenden Vorschriften erfordern. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, EU- und Branchenvorschriften werden beeinflussen, wie Teams KI-Plattformlösungen bereitstellen und wie sie Compliance sicherstellen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, Anbieter und Integratoren müssen transparente Protokolle und klare Retrain-Pfade anbieten, damit Modelle unbeabsichtigte Verzerrungen und Drift vermeiden. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, das schafft Vertrauen und erleichtert Prüfungen durch Aufsichtsbehörden.
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, intelligentere Arbeitsplätze verbinden Erkennungssysteme mit IoT-Sensoren und bestehenden Gebäudesystemen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, diese Integration ermöglicht es Teams, Reaktionen zu automatisieren und die operative Effizienz zu verbessern. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, durch die Verbindung mit Wartungs- und Sicherheitsprotokollen können Organisationen Interventionen planen, bevor kleine Probleme zu Vorfällen werden. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, das skaliert proaktive Sicherheit und unterstützt eine stärkere Sicherheitskultur.
Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, praktische Pilotprojekte sollten die Genauigkeit über die Zeit messen und Reduktionen von Unfällen und Verletzungen verfolgen. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, ein bewährter Weg nutzt Pilotstandorte, die gelabelte Aufnahmen in lokale Retrain-Zyklen zurückspeisen und strukturierte Ereignisse verwenden, um KPI-Änderungen zu treiben. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, wenn Systeme reifen, werden sie umfassenden Schutz für Arbeitnehmer in gefährlichen Umgebungen und für Fahrgäste in belebten Knotenpunkten bieten. Außerdem, dann, als Nächstes, ferner, durch die Kombination von künstlicher Intelligenz, Echtzeit-Überwachung und vertrauenswürdiger Vor-Ort-Kontrolle können Organisationen Edge AI nutzen, um Compliance sicherzustellen und eine sicherere Arbeitsumgebung zu schaffen.
FAQ
Was ist Edge AI und wie unterscheidet es sich von Cloud-AI?
Edge AI führt Modelle direkt auf lokalen Geräten wie Gateways, Servern oder dedizierten Edge-Knoten aus, sodass die Verarbeitung in der Nähe der Kamera stattfindet. Das reduziert Latenz und Bandbreite im Vergleich zu Cloud-Diensten und hilft, sensible Aufnahmen vor Ort zu behalten für Datenschutz und Compliance.
Kann Edge AI PSA-Verstöße in Echtzeit erkennen?
Ja. Ein praktisches Beispiel zeigte ein PPE-Erkennungsmodell mit hoher Präzision auf einem NVIDIA Jetson Xavier NX, während es Live-Frames verarbeitete (Quelle). Das bedeutet, dass Vorgesetzte sofortige Warnungen erhalten können, wenn Arbeiter erforderliche persönliche Schutzausrüstung nicht tragen.
Wie helfen diese Systeme bei Compliance-Berichten?
Edge-AI-Plattformen können Erkennungen und Zwischenfallberichte lokal protokollieren, sodass Sicherheitsteams Compliance-Protokolle und Audit-Trails erstellen können. Diese strukturierten Protokolle unterstützen Aufsichtsbehörden und interne EHS-Teams, wenn sie Vorfälle untersuchen oder überprüfen, dass Sicherheitsprotokolle durchgesetzt wurden.
Funktioniert Edge AI weiter, wenn die Netzwerkverbindung verloren geht?
Ja. Ein Vorteil der Edge-Verarbeitung ist die Netzwerkresilienz; Inferenz und Warnmeldungen laufen am intelligenten Edge weiter, auch wenn die Cloud-Konnektivität intermittierend ist. Das gewährleistet Echtzeit-Sicherheit und unterstützt Fahrgastsicherheit in Verkehrsknotenpunkten und Arbeitssicherheit auf Baustellen.
Wie verwalten Organisationen Modell-Updates und Retrain-Zyklen?
Organisationen nutzen typischerweise einen hybriden Prozess, der Daten und Retrain-Operationen vor Ort für den Datenschutz hält, während sichere Updates an ausgewählte Edge-Knoten erlaubt werden. Lokale Retrain-Zyklen erhalten die Genauigkeit über die Zeit und passen Modelle an sich ändernde Standortbedingungen an.
Können vorhandene CCTV-Kameras mit Edge-AI-Plattformen verwendet werden?
Ja. Systeme wie Visionplatform.ai arbeiten mit bestehenden VMS und IP-Kameras, sodass Standorte ihre vorhandene CCTV-Infrastruktur nutzen können. Das vermeidet kostspielige Kameraneuanschaffungen und beschleunigt die Bereitstellung für Compliance- und Sicherheitsüberwachung.
Welche Hardware wird für kontinuierliche Echtzeit-Inferenz empfohlen?
Die Auswahl reicht von kompakten Edge-Geräten bis zu GPU-Servern. Geräte der NVIDIA Jetson-Familie eignen sich für viele Anwendungsfälle, in denen ein Ausgleich von Leistung und Energie wichtig ist, während leistungsfähigere NVIDIA-GPUs für schwerere Modelle passen. Die Auswahl hängt von der Anzahl der Videostreams und der erforderlichen Modellkomplexität ab.
Wie werden Fehlalarme in Edge-AI-Systemen gehandhabt?
Schwellenwerte abstimmen, standortspezifische Klassen hinzufügen und lokal aufgenommene Daten retrainen reduzieren Fehlalarme. Integratoren sollten zudem Werkzeuge zur Überprüfung und Kennzeichnung von Ereignissen bereitstellen, damit das KI-Modell sich verbessert und aussagekräftigere Einblicke für Sicherheitsteams liefert.
Ist die Verarbeitung vor Ort besser für GDPR- und EU-AI-Act-Compliance?
Das Behalten von Daten und Modellen vor Ort hilft Organisationen, GDPR- und EU-AI-Act-Anforderungen zu erfüllen, indem es Datenübertragungen begrenzt und prüfbare Konfigurationen bietet. Dieses Design gibt Kunden auch die Kontrolle über Datensätze und Entscheidungsprotokolle für regulatorische Prüfungen.
Wie beginne ich einen Piloten für Edge-AI-Sicherheitserkennung?
Beginnen Sie mit einem fokussierten Anwendungsfall, wie PSA-Erkennung oder Erkennung zurückgelassener Gegenstände, und schließen Sie einige IP-Kameras für kurzfristige Tests an einen Edge-Knoten an. Messen Sie Echtzeit-Einblicke, Fehlalarmraten und Gewinne in der operativen Effizienz und skalieren Sie dann durch Integration mit Ihrem VMS und Unternehmenssystemen.
