Організації, які стикаються зі наростальними проблемами в області безпеки, тепер прагнуть до встановлення систем відеоспостереження, щоб розв'язувати питання захищеності та продуктивності роботи. Програмне забезпечення для аналізу відеоконтенту — це технологічне рішення на основі штучного інтелекту, яке пропонує спектр аналітичних можливостей для покращення систем відеоспостереження, що дозволяє користувачам вкладати інвестиції для:

  • Пошуку та фільтрації по переважній кількості відеоматеріалів, для дієвої безпеки;
  • Запуску сповіщень в режимі реального часу, щоб підвищити ситуаційну обізнаність та прискорити реагування при виникненні загроз або надзвичайних ситуацій;
  • Кількісної оцінки відеоданих та використання метрик для планування, розробки та оптимізації операцій.

Інтегруючи програмне забезпечення для аналізу відеоконтенту, компанії можуть підвищити цінність, отриману з традиційних матеріалів відеоспостереження, та гнучко і безперешкодно масштабувати операції на основі підходу, керованого даними.

Як працює технологія?

Інтелектуальний аналіз відео спирається на технології глибокого навчання та штучного інтелекту для таких функцій:

Витяг об'єкта: штучний інтелект ізолює конкретний об'єкт, який з'являється у відео;

Ідентифікація об'єкта: технологія порівнює навчену систему з використанням методів глибокого навчання, для розпізнавання витягнутого об'єкта;

Класифікація об'єктів: нарешті, система порівнює об'єкт з іншими, що зберігаються у всеосяжній внутрішній базі даних, щоб класифікувати та каталогізувати їх.

Цей процес, заснований на технології Deep learning, включає навчання системи розпізнавання і зіставлення об'єктів, що досягається шляхом впливу масивних наборів зазначених зображень. Наприклад, щоб навчити машину розпізнавати дівчину, системі повинна бути представлена база з тисячами зображень дівчат (і без), щоб можна було точно виконувати ідентифікацію по вектору ознак. Звичайно, при належному навчанні глибокі нейронні мережі (DNN) можуть не тільки розрізняти людей за статтю, але також визначати види транспортних засобів або тварин. А з функцією розпізнавання облич можна виявляти збіги для конкретних людей.

Як тільки механізм відеоаналітики обробляє відео з використанням цих методів, всі витягнуті та ідентифіковані об'єкти індексуються як метадані, щоб можна було здійснювати пошук відеоконтенту. Також, сповіщення в реальному часі можуть бути налаштовані на основі ідентифікованих об'єктів або поведінки. А дані можуть бути об'єднані з плином часу, для створення панелей та звітів бізнес-аналітики.

Як аналітика відеоконтенту допомагає кінцевим користувачам?

Попри повсюдність відеоспостереження, більшість захопленого контенту ніколи не використовується. Переважна кількість записаних та живих відеороликів занадто великі, щоб люди могли результативно шукати та переглядати їх вручну. Аналітика відеоконтенту дозволяє користувачам використовувати ці відео, без серйозних витрат часу та робочої сили. Завдяки легкому пошуку, дії та кількісній оцінці відео, ресурси можуть бути перерозподілені для вимогливих операцій, контент відеоспостереження активно використовуватися, а організації — обмінюватися відеоданими, що традиційно використовуються тільки для забезпечення безпеки, для максимізації ефективності між бізнес-групами. Ось деякі приклади того, як аналітика відеоконтенту може служити зацікавленим сторонам в різних типах організацій.

Для роздрібної торгівлі. Дана технологія, як і відеоспостереження, має незліченну кількість випадків використання для забезпечення безпеки в магазинах і запобігання крадіжок. Але це тільки початок. Шляхом виявлення демографічних даних, неефективності навігації по магазину і розміщення товарів, а також проблемних точок в торговому приміщенні, аналітика відеоконтенту може сприяти прийняттю оптимізованих мерчандайзингових рішень та підвищенню прибутку. Це забезпечується шляхом використання дієвого інтелекту про моделі пересування клієнтів, взаємодії об'єктів та демографічні сегментації.

Для транспорту. Програмне забезпечення для відеоспостереження використовується для оптимізації транспортних потоків та управління натовпом для безпечного транспортування всередині об'єктів, на міських вулицях і в громадських місцях. Наприклад, один університет в США використовував відеоаналітику для отримання інформації про щоденні схеми руху, затори та порушення — а також, дані про перехрестя і типи транспортних засобів. Це необхідно для ситуаційної обізнаності, виявлення проблемних гарячих точок і прийняття обґрунтованих рішень про поновлення руху, інфраструктури та оптимізації транспортних потоків на основі дієвих даних. Інформація про транспорт та рух, що надається за допомогою відеозв'язку, має вирішальне значення для транспортних компаній, терміналів та мандрівників. Крім того, сприяє спрощенню руху, незалежно від способу транспортування.

Для правоохоронних органів. Поліція використовує програмне забезпечення для аналізу відеоконтенту, щоб:

  • Знаходити, визначати та відстежувати зацікавлених осіб, з декількох камер та відео;
  • Визначати інші, упущені з уваги докази та деталі, невидимі для людського ока;
  • Підвищувати обізнаність про ситуацію та прискорювати реагування на надзвичайні події та загрози.

Висновок

Як і будь-яка інформаційна технологія, що змінює гру,  відеоаналітика допомагає організаціям робити те, на що традиційне відеоспостереження не здатне. Установи, від ритейлерів до правоохоронних органів, транспортних агентств та інших організацій, мають можливість максимізувати чинні інвестиції у відеоінформацію, перетворюючи щоденне відеоспостереження в дієві дані, для забезпечення безпеки та не тільки.