Default
Door Remote - 26 Mar 2026
De surveillancetechnologie-industrie staat tegenwoordig in de schijnwerpers, maar niet om de beste redenen. Nu de controverse rond de Amerikaanse immigratie- en douanehandhaving gebruik maakt van het cameranetwerk van Flock om mensen in de gaten te houden, en de maker van thuiscamera's Ring kritiek krijgt vanwege het bouwen van nieuwe functies waarmee wetshandhavers huiseigenaren om beeldmateriaal van hun buurt kunnen vragen, is er momenteel een breed debat gaande over veiligheid, privacy en wie wie mag zien.
Maar controverses vernietigen de markten niet, en de voortdurende verbetering van visie-taalmodellen heeft alleen maar meer wind in de zeilen geblazen van bedrijven die nieuwe manieren ontwikkelen om bedrijven te helpen monitoren wat er in hun gebouwen gebeurt.
Volgens Matan Goldner, mede-oprichter en CEO van videobewakingsstartup Conntour, is de ethiek rond dit onderwerp zo belangrijk dat hij zegt dat zijn bedrijf behoorlijk kieskeurig is over aan welke klanten het wil verkopen. Dat komt misschien niet zo verstandig over voor een startup die nog maar twee jaar oud is, maar Goldner zegt dat hij het zich kan veroorloven om dit te doen omdat Conntour al verschillende grote overheids- en beursgenoteerde klanten heeft, waaronder het Singaporese Central Narcotics Bureau.
"Het feit dat we zulke grote klanten hebben, stelt ons in staat ze te selecteren en de controle te behouden [...] We hebben echt de controle over wie het gebruikt, wat de use case is, en we kunnen selecteren wat volgens ons moreel en natuurlijk legaal is. We gebruiken al ons oordeel en nemen beslissingen op basis van specifieke klanten waarmee we goed kunnen samenwerken, omdat we weten hoe ze het zullen gebruiken", vertelde Goldner in een exclusief interview aan TechCrunch.
Die tractie heeft Conntour geholpen met meer dan alleen selectief te zijn. Investeerders hebben er nota van genomen: de startup heeft onlangs een startronde van $ 7 miljoen opgehaald bij General Catalyst, Y Combinator, SV Angel en Liquid 2 Ventures.
Goldner zei dat de ronde binnen 72 uur werd gesloten. “Ik denk dat ik in acht dagen ongeveer negentig vergaderingen had gepland, en net na drie dagen begonnen we op maandag en woensdagmiddag waren we klaar”, zei hij.
Hoe dan ook, Conntour heeft misschien gelijk als hij kieskeurig is, vooral gezien de krachtige AI-tools op dit gebied. Het eigen videoplatform van het bedrijf maakt gebruik van AI-modellen waarmee beveiligingspersoneel camerafeeds kan opvragen met behulp van natuurlijke taal om elk object, persoon of situatie in de beelden in realtime te vinden – een Google-achtige zoekmachine die speciaal is gemaakt voor beveiligingsvideofeeds. Het kan ook zelfstandig bedreigingen monitoren en detecteren op basis van vooraf ingestelde regels, en automatisch waarschuwingen naar boven brengen.
In tegenstelling tot oudere systemen die afhankelijk zijn van vooraf ingestelde definities of parameters om specifieke objecten, bewegingspatronen of gedrag te detecteren, beweert Conntour dat zijn systeem natuurlijke en visuele taalmodellen gebruikt, wat het een hoge mate van flexibiliteit en bruikbaarheid geeft. Een gebruiker kan vragen: "Zoek voorbeelden van iemand in sneakers die een tas doorgeeft in de lobby", en het systeem van Conntour doorzoekt snel alle opgenomen beelden of live videofeeds om relevante resultaten te retourneren.
Een screenshot van het Conntour-platform in actie. Image Credits: Conntour
En omdat het platform gebruikmaakt van AI-modellen, kunnen gebruikers eenvoudig vragen stellen over de beelden en antwoorden krijgen in tekst, vergezeld van de relevante videofeeds, en incidentrapporten genereren.
Het verkoopargument van het bedrijf is echter de schaalbaarheid. Goldner legde uit dat het platform vooral verschilt van andere AI-videozoekdiensten omdat het is ontworpen om efficiënt te schalen naar systemen met duizenden camerafeeds. Hij zei dat het systeem van Conntour zelfs tot 50 camerafeeds kan monitoren via een enkele consumenten-GPU, zoals Nvidia’s RTX 4090.
Het bedrijf doet dit door meerdere modellen en logische systemen te gebruiken en vervolgens te identificeren welke modellen en systemen het algoritme voor elke zoekopdracht moet gebruiken om de laagste hoeveelheid rekenkracht te vereisen om gebruikers de beste resultaten te geven.
Conntour beweert dat zijn systeem volledig op locatie, volledig in de cloud of een combinatie van beide kan worden ingezet. Het kan worden aangesloten op de meeste beveiligingssystemen die al in gebruik zijn, of kan op zichzelf dienen als een volledig bewakingsplatform.
Maar er is een al lang bestaand probleem in de videobewakingsindustrie: de kwaliteit van de bewaking is slechts zo goed als de vastgelegde beelden. Het is bijvoorbeeld moeilijk om details te onderscheiden uit de beelden van een slecht verlichte parkeerplaats die zijn opgenomen door een camera met een lage resolutie en een vuile lens.
Goldner zegt dat Conntour deze onvermijdelijkheid afdekt door naast de zoekresultaten een betrouwbaarheidsscore te geven. Als de bron van een camerafeed niet goed genoeg is, retourneert het systeem resultaten met een laag betrouwbaarheidsniveau.
In de toekomst zegt Goldner dat het grootste technische probleem dat moet worden opgelost het volledige niveau van LLM-capaciteiten naar het systeem brengt, terwijl de efficiëntie behouden blijft.
"We hebben twee dingen die we tegelijkertijd willen doen, en die spreken elkaar tegen. Aan de ene kant willen we volledige natuurlijke taalflexibiliteit bieden, in LLM-stijl, zodat je alles kunt vragen. En aan de andere kant is er efficiëntie, dus we willen ervoor zorgen dat het heel weinig middelen gebruikt, want nogmaals, het verwerken van [duizenden] feeds is gewoon krankzinnig. Deze tegenstrijdigheid is de grootste technische barrière en het technische probleem in onze ruimte, en waar we echt heel hard aan werken om op te lossen. "
Maar controverses vernietigen de markten niet, en de voortdurende verbetering van visie-taalmodellen heeft alleen maar meer wind in de zeilen geblazen van bedrijven die nieuwe manieren ontwikkelen om bedrijven te helpen monitoren wat er in hun gebouwen gebeurt.
Volgens Matan Goldner, mede-oprichter en CEO van videobewakingsstartup Conntour, is de ethiek rond dit onderwerp zo belangrijk dat hij zegt dat zijn bedrijf behoorlijk kieskeurig is over aan welke klanten het wil verkopen. Dat komt misschien niet zo verstandig over voor een startup die nog maar twee jaar oud is, maar Goldner zegt dat hij het zich kan veroorloven om dit te doen omdat Conntour al verschillende grote overheids- en beursgenoteerde klanten heeft, waaronder het Singaporese Central Narcotics Bureau.
"Het feit dat we zulke grote klanten hebben, stelt ons in staat ze te selecteren en de controle te behouden [...] We hebben echt de controle over wie het gebruikt, wat de use case is, en we kunnen selecteren wat volgens ons moreel en natuurlijk legaal is. We gebruiken al ons oordeel en nemen beslissingen op basis van specifieke klanten waarmee we goed kunnen samenwerken, omdat we weten hoe ze het zullen gebruiken", vertelde Goldner in een exclusief interview aan TechCrunch.
Die tractie heeft Conntour geholpen met meer dan alleen selectief te zijn. Investeerders hebben er nota van genomen: de startup heeft onlangs een startronde van $ 7 miljoen opgehaald bij General Catalyst, Y Combinator, SV Angel en Liquid 2 Ventures.
Goldner zei dat de ronde binnen 72 uur werd gesloten. “Ik denk dat ik in acht dagen ongeveer negentig vergaderingen had gepland, en net na drie dagen begonnen we op maandag en woensdagmiddag waren we klaar”, zei hij.
Hoe dan ook, Conntour heeft misschien gelijk als hij kieskeurig is, vooral gezien de krachtige AI-tools op dit gebied. Het eigen videoplatform van het bedrijf maakt gebruik van AI-modellen waarmee beveiligingspersoneel camerafeeds kan opvragen met behulp van natuurlijke taal om elk object, persoon of situatie in de beelden in realtime te vinden – een Google-achtige zoekmachine die speciaal is gemaakt voor beveiligingsvideofeeds. Het kan ook zelfstandig bedreigingen monitoren en detecteren op basis van vooraf ingestelde regels, en automatisch waarschuwingen naar boven brengen.
In tegenstelling tot oudere systemen die afhankelijk zijn van vooraf ingestelde definities of parameters om specifieke objecten, bewegingspatronen of gedrag te detecteren, beweert Conntour dat zijn systeem natuurlijke en visuele taalmodellen gebruikt, wat het een hoge mate van flexibiliteit en bruikbaarheid geeft. Een gebruiker kan vragen: "Zoek voorbeelden van iemand in sneakers die een tas doorgeeft in de lobby", en het systeem van Conntour doorzoekt snel alle opgenomen beelden of live videofeeds om relevante resultaten te retourneren.
Een screenshot van het Conntour-platform in actie. Image Credits: Conntour
En omdat het platform gebruikmaakt van AI-modellen, kunnen gebruikers eenvoudig vragen stellen over de beelden en antwoorden krijgen in tekst, vergezeld van de relevante videofeeds, en incidentrapporten genereren.
Het verkoopargument van het bedrijf is echter de schaalbaarheid. Goldner legde uit dat het platform vooral verschilt van andere AI-videozoekdiensten omdat het is ontworpen om efficiënt te schalen naar systemen met duizenden camerafeeds. Hij zei dat het systeem van Conntour zelfs tot 50 camerafeeds kan monitoren via een enkele consumenten-GPU, zoals Nvidia’s RTX 4090.
Het bedrijf doet dit door meerdere modellen en logische systemen te gebruiken en vervolgens te identificeren welke modellen en systemen het algoritme voor elke zoekopdracht moet gebruiken om de laagste hoeveelheid rekenkracht te vereisen om gebruikers de beste resultaten te geven.
Conntour beweert dat zijn systeem volledig op locatie, volledig in de cloud of een combinatie van beide kan worden ingezet. Het kan worden aangesloten op de meeste beveiligingssystemen die al in gebruik zijn, of kan op zichzelf dienen als een volledig bewakingsplatform.
Maar er is een al lang bestaand probleem in de videobewakingsindustrie: de kwaliteit van de bewaking is slechts zo goed als de vastgelegde beelden. Het is bijvoorbeeld moeilijk om details te onderscheiden uit de beelden van een slecht verlichte parkeerplaats die zijn opgenomen door een camera met een lage resolutie en een vuile lens.
Goldner zegt dat Conntour deze onvermijdelijkheid afdekt door naast de zoekresultaten een betrouwbaarheidsscore te geven. Als de bron van een camerafeed niet goed genoeg is, retourneert het systeem resultaten met een laag betrouwbaarheidsniveau.
In de toekomst zegt Goldner dat het grootste technische probleem dat moet worden opgelost het volledige niveau van LLM-capaciteiten naar het systeem brengt, terwijl de efficiëntie behouden blijft.
"We hebben twee dingen die we tegelijkertijd willen doen, en die spreken elkaar tegen. Aan de ene kant willen we volledige natuurlijke taalflexibiliteit bieden, in LLM-stijl, zodat je alles kunt vragen. En aan de andere kant is er efficiëntie, dus we willen ervoor zorgen dat het heel weinig middelen gebruikt, want nogmaals, het verwerken van [duizenden] feeds is gewoon krankzinnig. Deze tegenstrijdigheid is de grootste technische barrière en het technische probleem in onze ruimte, en waar we echt heel hard aan werken om op te lossen. "