Відеоаналітика — це потужне рішення для кожної організації, яка прагне максимізувати свої інвестиції в відеоспостереження та витягти важливу інформацію з відеоданих. Дана технологія прискорює роботу правоохоронних органів в питаннях розслідування та виявлення відео-доказів, дозволяє налаштовувати сповіщення в режимі реального часу для проактивного моніторингу підозрілої поведінки, а також оцінювати рух та визначати шаблони навігації для поліпшення транспортних та клієнтських потоків. Так, відеоаналітика підвищує безпеку та продуктивність для підприємств. Оскільки ПЗ для відеоспостереження застосовується багатопланово та по-різному для кожного типу користувачів — вимоги для кожного розгортання унікальні та залежать від персональних потреб реалізації.

Для підприємств, які бажають розгорнути відеоаналітику, передбачаються деякі керівні принципи, що дадуть зрозуміти, які апаратні засоби та технології знадобляться для підтримки реалізації даного рішення. Ось деякі з міркувань, які варто взяти до уваги перед впровадженням платформи аналізу відеоконтенту.

Якість відео

Для початку потрібно визначитися, як буде відбуватися обробка відео: безпосередньо з камер в режимі реального часу, з записаного матеріалу або ж обидва варіанти, а також, яка якість відео буде оброблятися. Це важливі питання, на які потрібно відповісти при інтеграції відеоаналітики: відповіді будуть визначати, яке потрібно устаткування для підтримки обробки та наскільки складною вона буде.

Наприклад, тип камери може визначати дозвіл відео, яке повинно бути оброблено, а розташування камери впливає на типи аналізу, що можливі з чинним обладнанням. Наприклад, якщо камера з високою роздільною здатністю встановлена на рівні очей, організація може застосовувати її для розпізнавання облич, оскільки якість відео та розташування камери достатні для захоплення зображень, які можна використовувати для зіставлення облич. Постачальнику рішень для відеоаналітики також знадобиться інформація про бітрейт відео та частоту кадрів, щоб призначити допоміжне обладнання для конкретної інтеграції.

Системи управління відео

Для обробки відео та його пошуку, а також сповіщень в режимі реального часу, знадобиться система управління відео (VMS) для підтримки аналізу відеоконтенту. Користувачі можуть використовувати кілька платформ VMS або ж рішення одного постачальника. Також можна залучити інтегровану відеоаналітику, пропоновану рішенням VMS, або впровадити більш комплексну платформу для аналізу відеоконтенту, яка легко та гнучко об'єднується з поточною інфраструктурою.

Графічний процесор для обробки відео

В останні кілька років аналіз відеоконтенту швидко розвинувся завдяки впровадженню методів глибокого навчання, які ідентифікують, витягають та каталогізують метадані відео для аналітичних додатків. Технологія Deep Learning стала стандартним засобом відеоаналітики, але це виявилося можливим тільки завдяки вдосконаленням графічних процесорів (GPU), характерних винятковими обчислювальними здібностями для перетворення вмісту відео в дієвий інтелект.

Сучасні рішення для аналізу відеоконтенту засновані на графічних процесорах та Deep Learning для структурування відеоданих і аналізу метаданих, які індексуються для пошуку відео, візуалізації панелі моніторингу та оповіщення в реальному часі. При інтеграції рішення для відеоаналітики, провайдер підкаже стосовно кількості графічних процесорів, які знадобляться для підтримки конкретних вимог до обробки відео найбільш економічним та продуктивним способом. На ці вимоги впливають такі фактори, як кількість одночасно працюючих користувачів, що використовують систему, необхідність обробки в реальному часі або вже після події, та інше.

Модель та сфера застосування системи відеоспостереження

Інша важлива змінна для визначення вимог до обробки аналізу відеоконтенту — розмір та область дії чинної в організації інфраструктури відеоспостереження. Наприклад, потреби невеликої заправної станції з декількома камерами відеоспостереження, будуть відрізнятися від міжнародної банківської організації, яка хоче отримати уявлення про тенденції зі своїх глобальних філій, включаючи тисячі камер, VMS та центрів обробки даних. Потреби організації, що обробляє дванадцять годин відео локально, будуть сильно відрізнятися від тих, які повинні цілодобово централізувати дані з тисяч джерел.

Першорядні чинники, які слід враховувати при розгортанні VCA

У той час як вищезгадані практичні міркування виникнуть для будь-якого бізнесу, що реалізує відеоаналіз, потреби кожної організації унікальні, та при розгляді кожного нового рішення важливо розуміти:

  • Які допоміжні технології необхідні для забезпечення успіху інтеграції;
  • Як нова технологія доповнить та збільшить чинні інвестиції;
  • Чи може нове рішення масштабуватися по мірі розвитку бізнес-вимог, та наскільки гнучко воно це робить.

Коли мова йде про технології для відеоаналітики, наявність комплексного та розширюваного рішення з винятковими аналітичними можливостями дозволить розвивати бізнес та оптимізувати процес прийняття рішень на основі дієвого інтелекту. Проте, першим кроком на шляху до розвитку бізнесу на базі відео є розуміння того, що потрібно для сприяння цій трансформації.