Stap 1 bij ieder video surveillance project

In mijn vorige blog besprak ik de ‘de twaalf vragen die je jouw klant tijdens het verkoopgesprek’ stelt. De focusvraag en het uitgangspunt hierbij is: ‘Waarvoor gaat u video surveillance inzetten?’. Het stellen van deze cruciale eerste vraag en het vaststellen van het juiste antwoord is als je het mij vraagt stap één bij ieder video beveiligingstraject. In dit blog gaan we in op deze vraag en de drie antwoorden waaruit jouw klant kan kiezen. Op basis hiervan kun jij een beter advies uitbrengen.

Drie antwoorden
Op de vraag ‘Waarvoor gaat u video surveillance inzetten?’ zijn drie antwoorden, drie redenen, denkbaar. Welke drie dit zijn, zetten we in dit artikel uiteen. Na het lezen van dit blog kun jij met meer eenvoud een verkoopgesprek ingaan en beter samen met de klant de behoefte analyseren. Hierna ben jij beter in staat om de juiste camera te adviseren.

Antwoord 1: Om te waarnemen/observeren
Wil jouw klant een beveiligingsoplossing puur om te observeren, dan krijgt jouw klant een melding zodra er iemand het terrein oploopt of het pand betreedt. Voor het waarnemen of observeren kun je in de meeste gevallen met een standaard camera uit de voeten. Hierbij heb je uiteraard wel te maken met omgevingsfactoren, zoals aanwezige objecten of bewegende personen. Stel, jouw klant wil gewoon een bepaalde deur observeren dan volstaat een vaste camera. Wil jouw klant de optie om een voorbijganger te observeren, dan is een camera die meeloopt met het beeld vereist. Ook het aantal megapixels is hier van belang. Is dat wat je wilt waarnemen ver weg en vrij klein, dan is het aan te raden een lens te kiezen die ver weg kan kijken. Misschien zelfs wel een 32 mm lens. Je hebt dan in plaats van bredere kijkhoek, een verre geconcentreerde kijkhoek nodig.

Antwoord 2: Om te herkennen
Dit is het geval wanneer bijvoorbeeld een winkeleigenaar veelplegers of medewerkers wil herkennen. Hiervoor heb je een net iets intelligentere camera nodig dan in het geval van antwoord één (observeren). Je hebt immers een lens nodig die verder kan inzoomen of meer megapixels kan opnemen. Wil je ook in de nacht goed beeld hebben, dan gaat de voorkeur uit naar een gevoelige camera die zelfs in het pikkedonker kleur geeft.

Kies je voor een iets intelligentere camera, dan kan deze een object als persoon herkennen en erop richten. Vervolgens kan er dan, afhankelijk van de instellingen, een screenshot van gemaakt worden. Deze plaatjes kunnen bewaard worden. Of stel je voor dat je een auto die het terrein oprijdt als auto wil herkennen. Je kunt dan een camera kiezen die een object als auto kan herkennen om vervolgens de slagboom te openen. Wil je hierbij verder gaan, door bijvoorbeeld kentekens te identificeren, dan heb je een ANPR camera nodig. Deze herkent nummerplaten, maar… hoort thuis in het rijtje bij antwoord drie: om te identificeren.

Antwoord 3: Om te identificeren
Is het antwoord dat een organisatie wil kunnen identificeren, dan bedoelen ze dat iedere persoon die het terrein of pand betreedt identificeerbaar moet zijn. Camera’s voor deze toepassing zijn veelal duurder en ingewikkelder. Een populaire term hier is ‘deep learning’. Deze vorm van kunstmatige intelligentie is niet noodzakelijk maar kan voordelen geven, zoals je leest in het volgende praktijkvoorbeeld. Wil je meer lezen over ‘deep learning’? We schreven hierover een paragraaf in dit blog: 'De drie succesfactoren van video surveillance'.

Praktijkvoorbeeld
Oke, het praktijkvoorbeeld. Stel, je hebt een uur lang beelden opgenomen. In deze beelden wil je terugzoeken wie er met een rode jas door het beeld liep. Bij de nieuwere, intelligentere camera’s zoek je op het kenmerk ‘rode jas’ en je krijgt alle screenshots zien. Aan de hand hiervan kun je de persoon die je zoekt identificeren.

De slimme beveiligingstechniek in camera’s gaat snel. Ze worden voor steeds meer toepassingen ingezet, zo ook voor het monitoren van bedrijfsprocessen. Denk heel specifiek nu aan de 1,5 meter afstand tussen mensen. Video surveillance wordt allang niet meer ingezet voor puur vandalisme. Je kunt er op alle vlakken mee aan de slag om allerhande situaties te voorkomen.

• Hoe kritiek is de omgeving?

o   Kwalitatief mindere camera met kans op vals positieve alarmen

o   Kwalitatief betere camera die onnodige meldingen eruit filtert d.m.v. AI of deep learning algoritmes

Met andere woorden: wat is het budget versus noodzaak