Відеоаналітика може принести користь різноманітним вертикалям, включаючи виробництво. Незалежно від того, чи вона розгорнута на камері відеоспостереження або на сервері, відеоаналітика може надзвичайно допомогти підприємствам.

Відеоспостереження стало частиною тенденції промислового Інтернету речей. IP камери відеоспостереження можуть допомогти виявити певні відхилення (наприклад, машини, що працюють на холостому ходу, або працівників без захисного спорядження). Потім це допомагає підвищити безпеку, надійність та продуктивність виробничого об'єкта. Багато в чому ця хитрість пов'язана із відеоаналітикою. Таке інтелектуальне програмне забезпечення для відеоспостереження можна розгорнути на сервері або відеокамері, які тепер мають більшу обчислювальну потужність для підтримки розширеної аналітики. Нові можливості інтелектуальних камер стали реальними завдяки збільшенню обчислювальної потужності, доступної на камерах відеоспостереження, що по суті перетворює їх на мультисенсори Інтернету речей, здатні аналізувати дані безпосередньо на пристрої.

Як може допомогти відеоаналітика?

Отже, як відеоаналітика може допомогти у роботі фабрики? По суті, програмне забезпечення для відеоаналітики може відігравати важливу роль у трьох сферах. Вони обговорюються нижче.

Операційна та управлінська продуктивність. Відеоаналітика може підвищити продуктивність операцій та управління, що підвищує продуктивність, скорочує час простою та забезпечує безпеку персоналу на виробничому підприємстві. Інтелектуальні вуличні та внутрішні камери, оснащені програмами бізнес-аналітики, можуть скоротити час простою за рахунок прогнозування можливих перебоїв або виробничих заторів та оповіщення співробітників у режимі поточного часу, дозволяючи їм негайно вживати заходів. Ці камери можуть бути оснащені додатками, які аналізують загальний виробничий потік для оцінки конкретних вузьких місць або затримок у виробничому цеху. Персонал підприємства також може використовувати цю інформацію для оптимізації компонування виробничого об'єкта шляхом аналізу потенційних перешкод, які можуть стати на заваді продуктивному виробництву.

Управління запасами. У період зростання експортних замовлень та підвищення продуктивності виробники приділяють більше уваги управлінню запасами, яке також можна покращити за допомогою відеоаналітики. Щодня виробляється, упаковується і відвантажується більше товарів, ніж будь-коли раніше, і чим вищий випуск, тим складнішим стає моніторинг та контроль якості. Інтелектуальні комплекти відеоспостереження, оснащені програмами для відеоаналітики, використовуються для управління великими запасами на складських об'єктах, а в тих випадках, коли камери не встановлені на постійній основі в будинках, вони можуть бути розміщені на безпілотних літальних апаратах, які переміщуються автономно через інвентар і збирають дані шляхом сканування штрих-кодів. Коли товари та коробки різних розмірів необхідно зберігати з максимальною обережністю, аналітика може допомогти розпізнати вхідні та вихідні предмети у режимі поточного часу відповідно до розміру та формату, що дозволяє підбирачам сортувати їх належним чином. Зрештою, це оптимізує зберігання та використання простору.

Виявлення дефектів. Це пов'язано з машинним зором, завдяки якому аналітичні механізми на основі Deep learning, навчені за допомогою тисяч зображень, можуть допомогти у виявленні дефектів. Це вагоме покращення в порівнянні з людським оглядом і може допомогти виробникам підвищити врожайність та контроль якості. Подібно до людського мозку, який використовує нейрони для навчання, штучні нейронні мережі використовуються для аналізу зображень у виробничих умовах. Наприклад, нейромережевий аналіз можна використовувати для визначення того, що коробка на виробничій лінії була злегка пошкоджена або не була упакована належним чином.

Edge проти сервера

Є кілька переваг розміщення відеоаналітики в камері відеоспостереження, яка, як згадувалося, тепер має все більше обчислювальної потужності. Завдяки нещодавньому збільшенню обчислювальної потужності на периферії камери можуть аналізувати відеоматеріали безпосередньо на пристрої, не передаючи їх у ПЗ для відеоспостереження. Це виключає збереження нерелевантних відеозаписів і збільшує конфіденційність, оскільки з пристрою передаватиметься лише відповідне відео. Наприклад, якщо інтелектуальна внутрішня або вулична камера відстежує виробничий об'єкт на предмет передбачуваних зламів і фіксує несанкціонований доступ людини в неробочий час, ця подія буде надіслана співробітникам служби безпеки для подальших дій. Всі інші дані відеоспостереження за входом та виходом співробітників та відвідувачів протягом дня не зберігатимуться. Це не лише збільшує конфіденційність, а й вимагає меншої пропускної спроможності.

Проте, є випадки, коли розміщення відеоаналітики на сервері працює краще. Тоді ключ криється у власному середовищі користувача та сценарії використання. Є застосування, у яких відео, що обробляється на периферії, вважається дієвим підходом; а є інші застосування, в яких відео, яке обробляється на серверах, працює найкраще. Практичне правило полягає в тому, що алгоритм буде надійнішим, коли буде запущений на сервері, а не на відеокамері. Наприклад, якщо для системи відеоспостереження потрібні більш вимогливі програми, які мають бути точними та продуктивними, то серверний варіант буде найкращим підходом. Однак, якщо користувачеві потрібна масштабованість, найкраще підійде периферійний варіант. Передбачається також третій варіант, і це гібридний підхід, при якому можна використовувати надійні алгоритми для декількох IP камер відеоспостереження з 30 а потім покладатися на те, що відео обробляється на периферії для інших відеокамер.

Читайте інші цікаві статті про системи безпеки:

Врівноваження вартості та загальних витрат міського відеоспостереження

Безпека — це просто з рішеннями ШІ