A inteligência artificial é a tecnologia mais impactante da atualidade por oferecer inúmeras possibilidades de automação, otimização e aprimoramento em diversas áreas, da vida pessoal à profissional.

Os analíticos inteligentes de vídeo podem ajudar a resolver o maior problema do Brasil. Segundo o IPEA a insegurança custa R$595 bilhões por ano. O número considera valores de investimento e perdas decorrentes de incidentes.

E quem aplica e pilota as inteligências de análise de vídeo no contexto de segurança são as centrais de monitoramento.

A ABESE estima que existam mais de 26mil empresas de segurança eletrônica. Dados do Econodata mostram que metade delas atuam com monitoramento de alarmes.

A atuação das centrais de monitoramento de alarme é um componente essencial na prevenção de crimes, na proteção de propriedades e na promoção de um ambiente seguro para as pessoas. A inteligência artificial chega para potencializar a capacidade de detecção precisa e precoce de ameaças, permitindo uma resposta rápida e eficaz em situações de risco.

O cenário das Centrais de Monitoramento de Alarme

As centrais de monitoramento de alarmes desempenham um papel essencial na proteção de residências, condomínios e empresas contra ameaças potenciais.

O processo operacional de uma empresa de monitoramento de alarmes geralmente começa com a instalação de sensores capazes de detectar intrusões. Quando um evento é detectado, um alerta é enviado à central de monitoramento que executará uma série de protocolos como:

• visualizar as imagens das câmeras de segurança do local;
• enviar uma equipe de pronta-resposta para verificar a situação no local;
• ligar para o cliente para confirmar a ocorrência
• acionar as autoridades policiais.

O mercado de monitoramento de alarmes é altamente competitivo e com desafios operacionais significativos. Altos custos de pessoal, margens de lucro estreitas e uma concorrência acirrada pressionam as empresas de monitoramento a encontrar maneiras de diferenciar seus serviços e aumentar sua eficiência operacional para permanecerem competitivas.

Equilibrar a busca por maximizar a eficiência de suas operações sem comprometer a qualidade do serviço ou a segurança dos clientes acaba sendo o grande desafio dessas empresas.

Falso alarme, o grande inimigo da eficiência nas centrais de monitoramento

Dentre os desafios operacionais que afetam a eficiência e a qualidade dos serviços de uma central de monitoramento, o alto volume de falsos alarmes é um dos principais.

Existem sensores de todos os tipos, desde os mais simples que detectam qualquer movimento, até os mais avançados com detecção de massa e calor. Uma pesquisa da “Police Response to Burglar Alarms” (Resposta da Polícia a Alarmes de Intrusão), publicado pelo Departamento de Justiça dos Estados Unidos, indica que em uma central de monitoramento de alarmes a taxa de falsos alarmes é de 90 a 95%. Portanto, a maior parte do tempo a central está trabalhando para descartar falsos alarmes, sejam acionados por engano ou por eventos não relacionados a uma ameaça real.

Isso sobrecarrega a operação, aumenta os custos operacionais e gera transtornos ao cliente, que é acionado toda vez que um alarme é gerado.

O resultado final é o comprometimento da eficiência e perda de confiança no sistema de segurança por todos os envolvidos. Operadores perdem o senso de urgência pelo volume de ocorrências irreais e clientes acabam desativando ou não armando seus sistemas, como resultado de lidar repetidamente com alarmes falsos.

Como a Inteligência Artificial pode reduzir até 100x os falsos alarmes

A Inteligência Artificial tem a capacidade de realizar uma identificação precisa de objetos e pessoas e de avaliar o contexto para determinar se existe uma ameaça de segurança.

Um exemplo típico de falha de detecção que é facilmente evitada usando analíticos de IA é a detecção de animais. Os sensores de movimento são acionados pela presença de animais, enquanto uma IA de detecção de pessoas consegue distinguir entre um animal e uma pessoa.

Outras situações frequentes que desencadeiam alarmes falsos são: mudança de luminosidade, movimentação de plantas, passagem de veículos e até mesmo chuva.

Analíticos de vídeo com IA em Nuvem vs On-premises vs Embarcado

A inteligência artificial pode ser utilizada em câmeras de segurança por meio de 3 modelos de implementação, cada uma com suas próprias vantagens e desvantagens, sendo importante entender o cenário para escolher a melhor abordagem.

Embarcado no Equipamento

A câmera oferece de forma nativa, instalado dentro do seu firmware, recursos de IA.

Vantagens:

• ✅ Integração nativa: IA incorporada diretamente no firmware da câmera.
• ✅ Processamento local: Reduz a latência e congestionamento da rede.

Desvantagens:

• ❌ Custo antecipado: Necessidade de compra do equipamento.
• ❌ Limitações de hardware: Restringe a complexidade dos algoritmos de IA.
• ❌ Dificuldade de atualização: Recursos de IA tendem a ficar desatualizados.

Software VMS “On-Premises”

Instalado em um servidor local, o software recebe as imagens e processa recursos de IA.

Vantagens:

• ✅ Maior autonomia: Controle total sobre os recursos de IA.
• ✅ Escalabilidade: Adição de câmeras e capacidade de processamento conforme necessário.

Desvantagens:

• ❌ Requer hardware dedicado: Investimentos em hardware e infraestrutura de TI.
• ❌ Manutenção e atualização: Custos operacionais contínuos.
• ❌ Escalabilidade: Requer expansão de capacidade do servidor para adicionar mais câmeras.

Software VMS em Nuvem

Sem o uso de qualquer servidor ou hardware adicional, o software processa recursos de IA no modelo “as a service”.

Vantagens:

• ✅ Independência de hardware: IA pode ser aplicada a qualquer câmera.
• ✅ Facilidade de implementação: Implantação imediata sem hardware adicional.
• ✅ Evolução contínua: Atualizações automáticas dos recursos de IA.
• ✅ Escalabilidade infinita: Suporte a um número ilimitado de câmeras.
• ✅ Contratação flexível: Ativação e desativação conforme a necessidade.

Desvantagens:

• ❌ Consumo de rede: Depende de uma conexão de rede estável e de largura de banda adequada.

Aumento de eficiência por redução de falsos alarmes impulsionam o uso de VMS em nuvem com Inteligência artificial

Um estudo realizado pela DeepAlert demonstra que a aplicação de IA em sistemas de monitoramento pode diminuir os falsos alarmes em mais de 70%. Os dados da Monuv mostram que a redução de alarmes indevidos pode ser de até 100 vezes após ativação das nossas IAs.

André Bicalho, head de tecnologia Megavig, comenta:

“Depois de adotar os analíticos em nuvem da Monuv, ganhamos em eficiência e qualidade. Eficiência especialmente pela precisão das detecções. Hoje tratamos cerca de 100x menos alarmes e continuamos seguros de que entregamos um monitoramento extremamente seguro e diferenciado para nossos clientes.”

Alcançar uma redução desse nível na incidência de falsos alarmes representa para uma central de monitoramento um ganho de eficiência e impacto na qualidade dos serviços significativo.

Centrais de monitoramento que não usam Inteligência Artificial ficarão para trás

A adoção da inteligência artificial nas centrais de monitoramento de alarmes é caminho sem volta.

Estão claras as evidências dos benefícios que a IA proporciona, não apenas em termos de redução de custos e aumento da eficiência, mas também em relação à confiança das pessoas.

A capacidade da IA em identificar e distinguir eventos reais de falsos alarmes eleva a eficácia do sistema de monitoramento, impactando positivamente o resultado, que é a proteção de propriedades, bens e pessoas.

Aqueles que optarem por não adotar essa tecnologia podem perder não apenas em termos de eficiência operacional, mas também de competitividade e capacidade de atender às demandas cada vez mais exigentes do mercado de segurança.

A Monuv tem o propósito de tornar todas as câmeras e operações de centrais de monitoramento mais inteligentes, permitindo uma segurança mais eficiente e justa para todos.