Videosorvegliare con l’AI: l’indagine MarketsandMarkets

della Redazione

L’Intelligenza Artificiale nella videosorveglianza si riferisce all’integrazione delle tecnologie di intelligenza artificiale con i sistemi di monitoraggio video per migliorare la sicurezza, l’efficienza e il processo decisionale. I sistemi di videosorveglianza guidati dall’IA utilizzano algoritmi di machine learning (ML), visione artificiale e deep learning per analizzare in tempo reale i flussi video dal vivo, identificando oggetti, riconoscendo volti, rilevando comportamenti insoliti e tracciando i movimenti. 

Questi sistemi possono avvisare automaticamente il personale di sicurezza di potenziali minacce, riducendo la dipendenza dal monitoraggio manuale e migliorando i tempi di risposta. Con capacità come il riconoscimento facciale, il riconoscimento delle attività e l’analisi predittiva, l’IA nella videosorveglianza sta rivoluzionando settori come quello governativo, commerciale, residenziale e delle infrastrutture critiche, offrendo soluzioni più intelligenti e proattive per la sorveglianza, la sicurezza e l’efficienza operativa.

I numeri

Secondo MarketsandMarkets, il mercato dell’IA nella videosorveglianza era valutato a 3,90 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede che raggiungerà i 12,46 miliardi di dollari entro il 2030, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 21,3%. La crescente domanda di sicurezza migliorata, i rapidi progressi nelle tecnologie di deep learning e visione artificiale, l’aumento dei tassi di criminalità e terrorismo, e l’espansione delle iniziative di città intelligenti sono fattori chiave che guidano il mercato. Tuttavia, problemi di privacy e sicurezza nei sistemi alimentati dall’IA, i costi elevati e la complessità dell’implementazione, e la mancanza di standardizzazione e protocolli stanno frenando la crescita del mercato. 

Come suddividere il mercato 

Il mercato dell’IA nella videosorveglianza si può segmentare in base all’offerta, all’implementazione, alle funzioni, alla tecnologia, ai settori verticali e alle aree geografiche. In base all’offerta, il mercato si suddivide tra telecamere IA e software. In base al deployment, il mercato si suddivide in soluzioni basate su edge e basate su cloud. In base alla funzione, il mercato si scompone in training e inference. In base alla tecnologia, il mercato so può suddividere in visione artificiale, machine learning, elaborazione del linguaggio naturale e intelligenza artificiale generativa. In base al settore verticale, il mercato è suddiviso in residenziale, commerciale, militare e difesa, governo e strutture pubbliche, industriale e infrastrutture critiche. 

L’Asia guida il mercato

L’Asia-Pacifico si prevede che guiderà il mercato dell’IA nella videosorveglianza a livello globale, poiché le aziende della regione adottano telecamere di sorveglianza AI e soluzioni di analisi video per migliorare la sicurezza, ottimizzare le operazioni e ottenere preziose informazioni per la business intelligence. Tecnologie come il riconoscimento facciale, il rilevamento degli oggetti e l’analisi del comportamento sono ampiamente implementate. Il governo cinese sta attivamente promuovendo l’uso di sistemi di videosorveglianza con funzionalità di rilevazione armi come parte di uno sforzo più ampio per espandere l’uso del riconoscimento facciale e delle telecamere di sorveglianza negli spazi pubblici. In India, le aree urbane in rapida espansione stanno affrontando problemi di congestione del traffico, portando all’implementazione di sistemi di identificazione veicoli e riconoscimento delle targhe basati sull’IA per automatizzare il monitoraggio del traffico, far rispettare le normative e migliorare la gestione del traffico.

I trend

Il mercato dell’IA nella videosorveglianza sta vivendo una trasformazione significativa, guidata da diverse tendenze e innovazioni chiave. Questi fattori stanno rimodellando il modo in cui le industrie implementano e utilizzano soluzioni di videosorveglianza ad AI in vari settori. Del resto l’IA è fondamentale per il progresso della tecnologia di videosorveglianza. Gli algoritmi di IA vengono sempre più integrati con i sistemi di videosorveglianza per migliorare le capacità di monitoraggio e analisi delle telecamere di sicurezza, consentendo un rilevamento più intelligente di attività e comportamenti. L’integrazione dell’IA con la videosorveglianza permette analisi più precise in tempo reale e approfondimenti a richiesta, che supportano decisioni migliori e una gestione della sicurezza più efficace. Inoltre, le tecnologie di machine learning e deep learning vengono sempre più integrate nei sistemi di videosorveglianza per migliorare l’accuratezza e le capacità predittive del monitoraggio. Queste tecnologie consentono ai sistemi di identificare schemi, prevedere potenziali minacce alla sicurezza e ottimizzare l’allocazione delle risorse, migliorando l’efficienza operativa. La somma di questi trend e innovazioni sta ampliando le applicazioni dell’IA nella videosorveglianza e creando opportunità di innovazione e crescita nel mercato. 

Connettività abilitante

Allo stesso modo, l’adozione di tecnologie avanzate di connettività wireless, tra cui il 5G, sta rivoluzionando l’IA nella videosorveglianza offrendo trasmissioni di dati più rapide e affidabili. Con il 5G, i sistemi di videosorveglianza possono elaborare e trasmettere flussi video ad alta definizione con latenza ridotta, rendendo il monitoraggio in tempo reale più efficace e reattivo. Questo è particolarmente vantaggioso in settori come la sicurezza pubblica, il retail e i trasporti, dove il rilevamento tempestivo e l’intervento sono critici. 

Machine learning

L’apprendimento automatico (Machine Learning) è una tecnologia fondamentale nella videosorveglianza ad AI, che permette ai sistemi di imparare dai dati già acquisiti e migliorare le proprie prestazioni nel tempo senza bisogno di programmazione ad hoc. Nelle applicazioni di sorveglianza, gli algoritmi di ML analizzano grandi quantità di dati video per identificare schemi, riconoscere oggetti e prevedere potenziali minacce alla sicurezza. Sfruttando tecniche come l’apprendimento supervisionato, non supervisionato e il reinforcement learning, questi sistemi possono rilevare anomalie, tracciare schemi di movimento e distinguere tra attività normali e sospette. La sorveglianza basata su ML si adatta continuamente agli ambienti in evoluzione, migliorando la precisione nel rilevamento in tempo reale delle minacce e riducendo i falsi allarmi, contribuendo così a soluzioni di sicurezza più intelligenti e reattive.

Computer vision

Un ramo dell’intelligenza artificiale che si occupa di far sì che i computer possano “vedere” e interpretare le immagini e i video, proprio come gli umani. Permette ai sistemi di riconoscere oggetti, volti, scene e persino di capire cosa sta succedendo. La computer vision è quindi una tecnologia centrale nella videosorveglianza ad IA, perché consente ai sistemi di interpretare e analizzare le informazioni visive provenienti da flussi video dal vivo o registrati. Include algoritmi che rilevano e classificano oggetti, riconoscono schemi e estraggono approfondimenti significativi dalle immagini. Nelle applicazioni di sorveglianza, la visione artificiale permette il monitoraggio in tempo reale delle attività, identificando anomalie come accessi non autorizzati, comportamenti sospetti o oggetti lasciati incustoditi. Questa tecnologia migliora la consapevolezza situazionale e riduce la necessità di intervento umano automatizzando l’analisi e attivando avvisi quando vengono soddisfatte condizioni specifiche.

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