セキュリティインシデントを解決する際、組織はしばしば不完全または欠落している情報に直面します。目撃者が容疑者のシャツの色しか特定できなかったり、携帯電話のカメラが怪しい車両の一部しか撮影できていなかったりする場合があります。Verkadaの検索機能は、AIとコンピュータビジョンの最新技術を活用して、説明情報が限られている状況でも結果をもたらします。例えば、AIを活用した最初のバージョンの検索を考えてみましょう。監視対象者がデニムジャケットを着ているところを目撃され、ほかの特徴がないとします。その場合、組織は日常の言葉で（「デニムジャケットを着ている人」）と検索するだけで、数秒でデニムジャケットを着ているすべての人の映像を返すことができます。しかしながら、言語的な描写以上に、個人、車両、全体の状況に関するほかの多数の詳細情報が、さらに正確で包括的な調査に寄与します。AIを活用した検索には、最新の改良として逆引き画像検索が導入されています。この機能では、調査に関連する写真を分析して、こうした情報の制約を克服できます。
組織は、AIを活用した検索で自由形式のテキストを使用することに加えて、人、車両、または物体の写真をCommandにアップロードして、関連する検索結果を取得できるようになりました。Googleの逆引き画像検索と同様に、この新しい機能は、形状、ピクセル、パターン、その他のきめ細かな詳細など、画像の様々な面を抽出し、使用しているカメラフリートからもっとも一致する可能性が高いセットを提供します。この検索結果には人や車両のサムネイルが表示されますが、[1]組織はこれを利用して、人や車両に人や車両以外の物体が、携帯、保持、装着されていた、または取り付けられていたかどうかを確認できます。次の例で示されているように、組織はバッグ単体の写真をアップロードすることで、特定のバッグを持っていた（そして置いていった）可能性のある人物の結果を取得できます。このユースケースには、明確なセキュリティ上の利点があります。
この新しい検索機能は、顔が見えない場合にも役立ちます。逆引き画像検索は顔認識に依存しないため、顔が部分的に見える場合や全く見えない場合でも、要注意の監視対象者の特定をサポートできます。つまり、Verkadaの検索ツールは、容疑者を数秒で特定するための補完的なツールとして機能します。次の図2は、この機能を示しています。
逆引き画像検索は組織が効率的で包括的な調査を実施できるよう支援する差別化技術であり、当社はこの機能を提供することで、ビデオセキュリティ業界をリードし続けています。このAIを活用した最新の検索機能強化は、2024年11月14日から利用可能になります。
[1]AIを活用した検索と同様に、結果には「ハイパーズーム」が活用されます。これは、調査において通常最も重要な部分である、人物または車両の画像のみを含むビデオフレームの非常に詳細なセグメントです。アップロードされた画像に人物や車両（つまり、単独のオブジェクト）が含まれていない場合、結果は、そのオブジェクトを含む人物や車両の「ハイパーズーム」に誘導されます（例えば、スーツケース単体をアップロードした場合、検索ではスーツケースを持っている人物や車両に取り付けられたスーツケースの結果が返されます）。
