Gerard Figols började på Panasonic 2007 och ledde arbetet med att avknoppa och etablera I-Pro i EMEA-regionen 2021. Hans roll har sedan dess utvecklats från regionalt till globalt ansvar, och han är nu Chief Operating Officer.

Kan du förklara vad intelligent edge-baserad videoövervakning innebär?

– Det innebär att kameran själv kan bearbeta och analysera video-data i realtid. Och det är viktigt. Det handlar alltså om att analysera data direkt där den skapas. Det skiljer sig markant från traditionella system, där videon skickas till en server eller molnplattform för att bearbetas. ”Edge computing” ökar inte bara hastighet och skalbarhet, utan minskar också energiförbrukningen och behovet av omfattande infrastruktur. Dessutom förbättras integritetsskyddet, eftersom mindre personliga data behöver skickas till centrala system – vilket gör det enklare att följa GDPR.

Vad är den största skillnaden jämfört med traditionella system?

– I traditionella lösningar krävs ofta mycket bandbredd och kraftfulla ”backend”-system. Ofta kan svarstiden fördröjas eftersom det finns en latens mellan att datan skickas och att den analyseras. Med edge-baserade system som de I-Pro utvecklar, sker alla AI-applikationer och processer direkt i kameran, tack vare en kraftfull AI-processor. Det möjliggör realtidsvarningar och åtgärder – snabbare, säkrare och mer effektivt. Vi ser det som ett skifte från passiva till proaktiva enheter.

Videoanalysen blir bättre?

– Ja, när man analyserar data direkt i kameran arbetar du med rådata. Det gör analysen mer träffsäker eftersom videon inte är komprimerad. Vid komprimering för-lorar man alltid något. Att skicka all denna data till en server för att bearbeta material från många olika enheter samtidigt skulle vara både tungt och kostsamt. Extra viktigt är att genom att analysera datan direkt i kameran kan vi skicka enbart metadata – alltså den viktigaste informationen – i stället för hela videoströmmen. Det gör att både systemet och operatören kan fokusera direkt på det som är relevant och fatta snabbare och mer välgrundade beslut.

Vilka andra fördelar finns med edge-baserade system?

– Det gör systemen snabbare, mer skalbara och mer användarvänliga – samtidigt som det ger bättre integritetsskydd och möjliggör etisk användning av AI. Vi är stolta över att vara först inom den fysiska säkerhetsbranschen med att uppnå ISO/IEC 42001-certifiering, vilket säkerställer att vår teknik styrs etiskt redan från designstadiet. ”Edge computing” ger dessutom kunderna större flexibilitet, eftersom de kan skala upp från enstaka till tusentals enheter utan att behöva investera i omfattande serverkapacitet.

Hur integreras AI och maskininlärning i era edge-baserade enheter?

– Vi integrerar deep learning-AI direkt i kameran med hjälp av en kraftfull inbyggd AI-processor. Det innebär att kameran kan göra mer än att bara spela in video – den kan förstå vad den ser. Till exempel kan våra kameror detektera och klassificera upp till 98 olika attribut – vilket är flest i branschen. Användare kan dessutom anpassa kameran efter sina egna behov, vilket innebär att de kan träna den att känna igen specifika objekt eller beteenden som är viktiga för dem.

Hur fungerar det?

– Det fantastiska med den här typen av träning är att den är enkel att genomföra. Tack vare vår unika funktion för ”on site”-inlärning kan kunden själv göra det – och det tar bara några minuter. Kameran kommer ihåg vad den lärt sig och blir bättre med tiden. Algoritmen uppdateras kontinuerligt för att säkerställa att träffsäkerheten ständigt förbättras. Så kort sagt förvandlar vi kameran till en smart, lärande enhet. Den förstår vad som händer och hjälper operatörerna att fatta snabbare och bättre beslut.

Vilken typ av videoanalysinsikter kan kameror leverera direkt på plats?

– I-Pros AI-analys erbjuder bland annat funktioner som AI-baserad rörelsedetektering, hastighetsmätning, ljudklassificering – till exempel identifiering av skottlossning eller krossat glas – samt personräkning och detektering av beläggning. Alla dessa funktioner är serverfria, kostnadsfria och hjälper kunder att fatta snabbare beslut. Det är särskilt värdefullt i miljöer med hög aktivitet, som flygplatser, arenor, evenemangslokaler och butiker, där både snabbhet och precision är avgörande.

Finns det någon särskild funktion som slutanvändarna efterfrågar mer just nu?

– Det varierar mycket, men vi ser en tydlig trend mot operativ effektivitet. Tidigare låg fokus främst på säkerhet, men i dag används kameror i allt större utsträckning även utanför säkerhetsområdet – inom områden där videoanalys kan bidra till att förbättra verksamhetens effektivitet. Men det beror mycket på kunden och vertikalen. Därför tror vi starkt på en öppen plattform.

Vi erbjuder vår egen analysfunktionalitet kostnadsfritt, men har också en öppen plattform som gör det möjligt för utvecklare att integrera sina egna applikationer i våra kameror. Dessutom stödjer vi Docker-containermiljöer, vilket ger utvecklare flexibilitet att snabbt och effektivt implementera skräddarsydda AI-lösningar.

Vilka branscher eller sektorer utvecklas snabbast när det gäller intelligent edge-baserad övervakning – och varför?

– Det finns flera sektorer, men om jag ska nämna några är det detaljhandel, transport, offentlig säkerhet och kritisk infrastruktur. Huvudskälet är att dessa branscher kräver realtidsrespons. Inom detaljhandeln används tekniken för att upptäcka stölder, följa kundbeteenden och hantera butikslayouten. Inom transport hjälper edge-enheter till att övervaka trafiken, identifiera trängsel eller misstänkt aktivitet samt förbättra säkerheten och upplevelsen för resenärer. Sjukhus använder vår ”on site”-AI-inlärning för att upptäcka när ambulans anländer och automatiskt öppna grindar. Smarta städer och infrastrukturprojekt drar också nytta av edge-teknik eftersom de behöver system som är skalbara, integritetsvänliga och effektiva.

Kan befintliga videoövervakningssystem uppgraderas till AI utan att alla kameror måste bytas ut?

– Ja, det är en väldigt vanlig fråga vi får sedan vi lanserade våra första AI-kameror. Med vår AI Processing Relay Application behöver inte icke-AI-kameror bytas ut utan kan i stället bli smarta. Den här applikationen finns tillgänglig för kameror i vår X-Series och kan lägga till AI-funktioner till icke-AI-kameror. Faktum är att varje X-Series-enhet kan uppgradera upp till ytterligare tre icke-AI-kameror, även från andra tillverkare. Det ger kunderna en stegvis och ekonomiskt effektiv uppgraderingsmöjlighet, där deras befintliga investeringar bevaras samtidigt som kraftfulla AI-funktioner som fordonsklassificering, inbrottsdetektion eller ”scene change”-detektion tillförs.

Vi erbjuder också verktyg som I-Pro Active Guard, som fungerar tillsammans med ledande VMS och låter operatörer snabbt söka igenom video med hjälp av AI-genererade metadata – vilket gör äldre system smartare och mer effektiva.

Slutligen – vilka trender kommer forma nästa generation av intelligenta övervakningslösningar?

– En av de mest spännande trenderna vi ser är generativ AI. Hittills har AI inom övervakning mest handlat om detektion och klassificering, som att identifiera människor, fordon och beteenden. Men med generativ AI går vi in i en ny era där AI kan hjälpa oss att förstå komplexa situationer, simulera möjliga scenarier samt förbättra systemets prestanda och träffsäkerhet vid träning.

I-Pro utforskar hur generativ AI kan stödja händelserekonstruktion, prediktiv analys och till och med hjälpa operatörer genom att sammanfatta stora mängder video till meningsfulla insikter. Detta kan ytterligare påskynda beslutsfattandet i realtid.

Framåt ser vi inte längre I-Pro-kameror bara som kameror, utan som AI-agenter. De kommer att ha förmågan att se, lyssna och förstå vad som pågår. Och det är viktigt att dessa AI-agenter kontinuerligt tränas och utvecklas, vilket innebär att deras algoritmer blir allt smartare och smartare.