Nejnavštěvovanější odborný web
pro stavebnictví a technická zařízení budov

Kamerové systémy & AI aneb vidět nebo vědět (2. díl)

29.9.2025

Michal Randa, redakce

Odborný TZB-info doporučuje

Vstupy, vjezdy, parkoviště, chodby, výtahy, kavárny, prodejní plocha, úniková schodiště atd. mají svou kameru. Nejde jen o oprávněnost jejich instalace, ale i o schopnosti detekce. O co méně se o kamerových analýzách ve veřejně přístupných komerčních objektech mluví, o to více se používají.

Kamerové systémy & AI Act. Ilustrační foto. Zdroj: archív autora

V úvodním dílu našeho seriálu jsme se věnovali aktuální evropské legislativě a medializované kauze Letiště Václava Havla Praha. Dnes se podíváme trochu blíže na standardní kamerové systémy a jejich detekční schopnosti.

Šedá zóna aneb doba si to žádá

Firmy, které projektují, instalují, či servisují systémy technické ochrany (dále již pouze STO) pro státní správu, jsou koncesované odborné společnosti a když už nic jiného, tak mají minimálně ISO certifikaci potvrzení kvality produktů, služeb a řízení organizace (nejčastěji dle ISO 9001). Jimi instalované systémy by tedy měly vycházet z platných zákonů, nařízení, vyhlášek a také norem platných pro daný obor. Lze tedy předpokládat, že na ústní požadavek klienta typu „propojte mi to s tímto“ budou reagovat s jistou opatrností.

Neznamená to však, že například v rámci nastavování integrační platformy dvou technologických celků (například kamerového a přístupového) nevytvoří na přání zadavatele specifický skript, díky kterému vzniknou výše zmíněné seznamy. Sice bez napojení do státem zřízeného rejstříku, ale vzniknou. Požadavky zákazníka (navíc obvykle plněné v rámci cenově neregulovaného dodatku smlouvy) se prostě plní – obchod je obchod. Navíc díky této vstřícnosti obvykle vznikne tzv. háček a je zde pravděpodobnost pramenící s jistotou, že do takto upraveného systému se vám už nedostane případná konkurence. Obecně se tomu říká vender lock [9], neboli uzamčení zákazníka v závislosti na produkt nebo službu. Ale to je jiné téma.

Trh s bezpečností ale nejsou jen státní zakázky a certifikovaní dodavatelé. Jak uvádí poslední veřejně dostupný odhad trhu [10], k hlavnímu oboru podnikání s platnou koncesní listinou Poskytování technických služeb k ochraně majetku a osob, se hlásí cca 5 tis. koncesionářů a živnostníků s úhrnným obratem kolem 20 mld. Kč. Připočteme-li k tomu odhad obdobné částky spadající pod tzv. šedou zónu (bezpečnostní systémy nakoupené v supermarketech a „podomácku“ nainstalovaných koncovým uživatelem, nebo běžnými – nekoncesovanými řemeslníky), máme tu stovky instalovaných a provozovaných systémů využívajících biometrickou identifikaci bez jakéhokoli legislativního dohledu.

Příklad č. 1 – Veřejná prostranství (obvykle venkovní)

Pokud bychom to vzali sestupně, tak nejblíže systémům propojeným s databázemi státní správy mají Městské Kamerové a Dohlížecí Systémy (MKDS). Jejich propojení s místní služebnou PČR bylo standardem dotačních programů ještě v době analogových kamer a telefonních drátových spojů, šlo ale pouze o dohled u živého videa a občasný přístup k záznamu. Napojení na databáze (primárně RZ) přišlo se změnou podmínek dotačních projektů a až v tomto století.

Kromě původního dlouhodobého podporovatele (MVČR) je možné dotace na zřízení a provoz kamerových systémů určených primárně pro dohled nad veřejným prostorem získat z mnoha zdrojů. A ne všichni donátoři mají v podmínkách to, co mělo vnitro – splnění tzv. Právní způsobilosti k podnikání v oboru technických bezpečnostních služeb [11]. Může se tak snadno stát, že kromě obvyklého požadavku na nejnižší cenu není kladen dostatečný důraz na odbornost. Dodavatelem speciálních technologií se tak může stát nejen místní IT provider, ale i firma provozující radnici servis vozového parku.

A že nejde o zanedbatelné investice svědčí přehled investic městskými systémy. Jen z projektu Situační prevence kriminality a modernizace MKDS bylo v období 2016–2021 čerpáno cca 300 mil. Kč a na vlastní modernizaci MKDS z toho padla celá třetina. Přičemž nejčastějšími odbornými termíny v názvech žádostí byly: pokročilá (video) analýza, analýza video obsahu, implementace inteligentních funkcí, inteligentní analýzy. Když se podíváme na konkrétní provozní požadavky, tak jde obvykle o dvě skupiny funkcí – bezpečnostní a analytické.

Víc kamer, víc analýzy – analytické funkce kamer jsou mnohdy značně limitovány neodborným přístupem některého z článků dodavatelského řetězce. Ilustrační foto. Zdroj: archív autora

Víc kamer, víc analýzy – analytické funkce kamer jsou mnohdy značně limitovány neodborným přístupem některého z článků dodavatelského řetězce. Ilustrační foto. Zdroj: archív autora

Obvyklé provozní požadavky výběrových řízení na dohledové kamerové systémy z výběrových řízení v období 2022–2024, tedy ještě před příchodem Large Language Model (LLM) aneb plnohodnotné umělé inteligence:

Detekce a rozpoznání objektů dle markantů (barva, tvar, velikost, pokrývka hlavy, pokrývka úst)
Detekce odloženého objektu (např. taška, batoh, krabice, …)
Detekce podezřelého vniknutí
Detekce pádu osoby
Čtení a rozpoznání RZ
Detekce kouře a ohně
Narušení zóny/vymezeného prostoru
Překročení čáry
Detekce aktivního střelce / střelné zbraně
Detekce nože
Detekce selhání kamery
Detekce nestandardního zvuku
Detekce manipulace s kamerou (tamper)
Vytváření pohybových map
Slučování událostí ze záznamu
Vyhledávání z několika kamer současně
Počet objektů v zóně
Detekce špatného směru (např. vozidlo v protisměru)
Detekce nestandardního chování, shlukování osob a rvaček
Rozpoznání tváří proti fotografii uložené v databázi nebo proti záchytu v kamerovém záznamu
Sledování pohybu objektu (osoba, vozidlo) dle předdefinovaných znaků (obličej, RZ, barva, konkrétní osoba či vozidlo označené v záznamu)

Příklad č. 2 – Veřejně přístupné komerční objekty (obvykle uzavřené objekty)

O pomyslný stupínek níže jsou na stupnici plošných sběratelů biometrických údajů s využitím kamerových systémů Obchodní Centra a Obchodní Domy. Jde o objekty, ve kterých probíhá maloobchodní prodej, a ze stavebního hlediska se jedná o tzv. občanské budovy. Limit / rozsah monitorování je zde dán velikostí objektu, v tom za systémy MKDS zaostávají. To, čím je v České republice (až na Prahu) převyšují, je počet monitorovacích kamer. Stačí letmá prohlídka libovolného z nich a pokud proběhl v poslední dekádě modernizací, tak by nás neměl překvapit součet v řádu několika stovek viditelných (tedy neskrytých) kamer.

Vstupy, vjezdy, parkoviště, chodby, výtahy, kavárny, prodejní plocha, úniková schodiště, ale i jednotlivá (mnohdy citlivá) konkrétní místa mají svou kameru. Není na místě hodnotit oprávněnost jejich instalace, jen je potřeba zdůraznit, že veškeré výše popsané schopnosti detekce vyjmenované u systému MKDS jsou k dispozici i zde. O co méně se o nich (o kamerových analýzách ve veřejně přístupných komerčních objektech) mluví, o to více se používají.

Detekce návštěvníků obchodního centra s možností vyhledávání podle individuálních markantů. Ilustrační foto. Zdroj: Gorodenkoff, stock.adobe.com

Detekce návštěvníků obchodního centra s možností vyhledávání podle individuálních markantů. Ilustrační foto. Zdroj: Adobe Stock

Případné propojení databází zde ale není směrem ke státním databázím, ale k interním provozně komerčním. Dojde-li ke spárování libovolného obličeje s platební kartou, není následně problém provázání s konkrétním nákupem, vozidlem či parkovacím místem. A že se takové údaje nehodí jen pro heat mapy a následné přerovnávání zboží v regálech pro optimalizaci nákupního procesu, je každému jasné.

Výsledky praktických cvičení dokládají, že bude-li v obchodním centru kolem 300 kamer, tak zákazník (pokud není fanoušek shopování) projde v rámci obvyklého nákupu v detekčních zónách 150–200 z nich. A když vynecháme ty, které snímají vstupní a výstupní zóny, tak i s (ne)biometrickými údaji bude analýza detekce a rozpoznání objektů dle markantů, jako jsou barva a typ oblečení, tvar a velikost zavazadla, pokrývka hlavy, pokrývka úst, funkční na většině z nich.

Při následném dohledávání konkrétního děje, například při hledání osoby, která předchozí den mohla odcizit láhev značkového alkoholu, trvalo zmapování pohybu podezřelého zákazníka zkušenému operátorovi jednotky minut. Nezkušenému jednotky hodin. Ale i tak je možné spárovat nejen záběry případného incidentu, ale libovolný pohyb od souvisejícího vjezdu vozidla na parkoviště do jeho odjezdu. A pokud zákazník současně nakoupil a byl členem věrnostního klubu, tak k podkladům pro policii bude k dispozici také údaj o všech ostatních dobrovolně sdílených datech. Že se to už k policii nedostane, je věc jiná.

A proč používat AI, když to zvládne i podprůměrně placená ostraha? Protože průměrné AI to bude trvat drobné jednotky minut, té špičkové s velkým I desítky vteřin. Dohledání tak zvládne i osoba bez znalosti objektu a ostraha se může věnovat potřebnější činnosti. Například půl-úvazku v roli požární hlídky.

Poznámka: Až doposud jsme se bavili o umělé inteligenci na stupni hlubokého učení (Deep Learning – DL), která, ačkoli je jen dílčím článkem z mnoha možností umělé inteligence (AI), tak už několik let výrazně zlepšuje analýzu videa. Nyní jsme ale svědky nástupu tzv. jazykových modelů a generativní umělé inteligence, které v průběhu roku 2025 postupně přinášejí nové funkce.

První z nich – rozpoznání tváře proti fotografii uložené v databázi už nikoho nepřekvapí, ale slovní zadání požadovaného filtru k vyhledávání (novinka známá jako Large Language Model – LLM), to už je něco jiného. A jak že to funguje? V podstatě „samo“. Data se nám ukládají od prvního spuštění systému, o to se už starat nemusíme, a tak si s česky rozumějící AI můžeme jen popovídat. Zcela určitě to bude jednodušší, než komunikace s Chat GPT a podobnými asistenty. Je možné si takovéto (defacto už forenzní) vyhledávání představit bez BIO-metrických dat? Nebo spíš, zaslouží si takovýto sběr údajů naši pozornost stejně jako již zmíněné letiště, nebo zde nám to tak nějak nevadí?

Konec druhé části

Nyní už víme, k čemu všemu kamerové systémy používají umělou inteligenci a kde se s ní můžeme každodenně setkat. A k dokončení tématu nám už zbývá říci si něco bližšího k vlastnímu nařízení AI Act.