Das Potenzial für die Integration visueller Daten in das IoT

Das IoT ist bereits Teil unseres täglichen Lebens und ermöglicht es uns, unsere Heizung von jedem Ort aus zu steuern und unsere Fitness zu überwachen. Sein Potenzial wird durch Forschungsprojekte wie das Umwelt-Internet der Dinge erforscht, das digitale Halsbänder für Schafe sowie Niederschlags- und Flussüberwachungsgeräte umfasst. Diese Geräte senden ihre Daten an den Cloud-Speicher, wo sie mit anderen Daten kombiniert, analysiert und interpretiert werden, um ein Ökosystem zum Nutzen aller Beteiligten zu verwalten, sagt James Wickes, CEO und Mitbegründer von Cloudview . In der Zwischenzeit bestimmt Moocall, wann die Kühe kurz vor dem Kalben stehen.

Ich glaube jedoch, dass wir das volle Potenzial des IoT nur ausschöpfen werden, wenn wir visuelle Daten hinzufügen, um das Visual IoT (VIoT) zu erstellen. Dies erfordert kein Bataillon neuer Digitalkameras; wir müssen lediglich die bereits verfügbaren Terabyte an visuellen Daten mit anderen IoT-Daten kombinieren.

Digitalkameras sind überall, von Verkehrskameras und CCTV-Systemen bis hin zu Nummernschilderkennung und Systemen, die messen, wie oft digitale Werbetafeln angesehen werden. Derzeit werden viele der Daten nur für einen einzigen Zweck verwendet und nur ein winziger Prozentsatz der gesammelten Daten wird jemals angezeigt.

Das Hinzufügen dieser Daten zu denen aus anderen Quellen und die anschließende Verwendung von Predictive Analytics, künstlicher Intelligenz und Deep Learning könnten alle Aspekte unseres Lebens verändern. Mögliche Anwendungen reichen von der Verbesserung von Geschäftspraktiken bis zur Bekämpfung von Kriminalität und von der Prävention von Krankheiten bis zum Schutz der Umwelt.

Wir sehen bereits Unternehmen wie Vodafone  Integration von Cloud-basierter Videoüberwachung in Gebäudesicherheitssysteme und Hinzufügen einer visuellen Überprüfung zu Einbruchalarmen. Mit solchen Systemen können Haussicherheitsfirmen und die Polizei im Alarmfall Objekte visuell kontrollieren und schnell feststellen, ob ein Einbruch vorliegt. Dies kann zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen führen und bei Bedarf sofortige Maßnahmen ermöglichen.

Eine weitere Anwendung ist das Parken in der Innenstadt. Laut der British Parking Association , 30 % der Innenstadtfahrer sind nicht auf dem Weg zu oder von einem Ziel, sondern suchen einen Parkplatz. Kameras könnten Parkplätze am Straßenrand überwachen und einem zentralen System mitteilen, welche frei sind.

Standortdaten könnten mit der Routing-App eines Fahrers geteilt werden, wobei visuelle Daten zugänglich gemacht werden, damit er weiß, wonach er sucht. Es sollte sogar möglich sein, dass der Fahrer einen Platz reserviert und eine automatische Zahlung autorisiert, wobei die Aufenthaltsdauer berechnet und die Zahlung bei der Abfahrt erfolgt.

Die Anwendung von Analysen auf visuelle Daten wird zu weiteren Anwendungen führen, indem Muster aufgedeckt und zukünftiges Verhalten vorhergesagt werden. Diese Informationen helfen Unternehmen, Systeme zu optimieren, die Sicherheit zu verbessern und bessere, schnellere und angemessenere Entscheidungen zu treffen. Es kann helfen, die beste Anzahl und den besten Standort für Objekte basierend auf ihrer Verwendung zu ermitteln, beispielsweise die optimale Anzahl von Gabelstaplern, die in einem Verteilerwerk benötigt werden, oder den besten Standort für Geräte in einem Krankenhaus. Die gute Nachricht ist, dass Maschinen „beobachten“ – nicht Menschen.

Kameras in Kombination mit den richtigen Analysen können so konfiguriert werden, dass sie Bewegungsmuster in Echtzeit abbilden und dabei helfen, die Anzahl und den Personenstrom in öffentlichen Räumen wie Bahnhöfen, Flughafenterminals, Touristenattraktionen und Einkaufszentren zu verstehen.

Zu den Anwendungen gehört die Automatisierung des Managements von Personenflusssystemen, beispielsweise die automatische Richtungsänderung von Fahrtreppen und Aufzügen in stark frequentierten Bahnhöfen nach Bedarf. In vielen Fällen sind Kameras nur Sensoren und können mit Analysen verwendet werden, um etwas zu überprüfen – beispielsweise, dass das Objekt am Tor ein gelber Mini mit einem bestimmten Nummernschild ist – und Maßnahmen zu ergreifen, beispielsweise das Tor zu öffnen, ohne das Bild unbedingt aufzuzeichnen .

Analytics in Kombination mit KI kann auch eine Schlüsselrolle beim Schutz gefährdeterer Mitglieder der Gesellschaft spielen. Wir sehen bereits Kameras, die in Pflegesituationen verwendet werden, um selbstverletzendes oder suizidales Verhalten zu erkennen und Personen zu überwachen, um sicherzustellen, dass sie gut behandelt werden (mit entsprechenden Berechtigungen).

Zukünftig könnten auch ältere Menschen in den eigenen vier Wänden von Kameras profitieren, die aufzeichnen, wo und wann sie aktiv sind. Phasen der Inaktivität können auf ein Problem hinweisen und Warnungen an Familie oder Betreuer auslösen. Kameras an Bahnhöfen könnten verwendet werden, um Verhaltensweisen zu erkennen, die auf potenzielle Selbstmorde hinweisen, und entsprechende Warnungen an das Personal auszugeben.

Dies sind nur einige Beispiele für das enorme Potenzial des VIoT, unser Leben zu verändern. Alles, was wir brauchen, ist, dass Innovatoren relevante Produkte entwickeln.

Der Autor dieses Blogs ist James Wickes, CEO und Mitbegründer von Cloudview