Сьогодні на штучний інтелект і машинне навчання спирається безліч технологій і додатків, що надають різноманітні рішення для широкого кола завдань.
Глибоке навчання прискорило розвиток технологій відеоспостереження, особливо, в тому, що стосується точного виявлення. Аналітика відео на основі штучного інтелекту дозволяє витягувати, розпізнавати, класифікувати і індексувати на відео об'єкти.
Спочатку відеоаналітика розроблялась у якості рішення для оповіщення. За допомогою ініціювання закликів до дії такі рішення повинні були усунути необхідність активної участі людини в процесі моніторингу. Однак ці рішення, засновані на комп'ютерному зорі, не змогли повністю досягти цієї мети. Вони були схильні до помилкових спрацьовувань і видавали недостатньо точні результати пошуку в відеоматеріалах певних подій згідно заданих критеріїв.
Альтернативний підхід був іншим: розробники нових технологій аналізу відеоматеріалів не ставили собі за мету звести участь операторів системи відеоспостереження до нуля. Замість цього відеоаналітика повинна була зробити перегляд відео більш ефективним. Нові рішення дозволили операторам швидко витягати з відео ту інформацію, яка дійсно була для них важливою.
Впровадження відеоаналітики, заснованої на глибокому навчанні, стало революцією в індустрії, забезпечивши можливість точного виявлення загроз і оповіщення щодо них. Розвиток відеоаналітики, крім іншого, вплинув на те, що виробники вдосконалили свої відеокамери спостереження, а користувачі стали встановлювати більше обладнання для оптимізації заходів реагування на загрози в реальному часі.
Нові розробки дозволили використовувати такі можливості, як підрахунок людей і розпізнавання облич. Відео з більш високою роздільною здатністю дозволяє розпізнавати людей в натовпі і аналізувати обличчя за допомогою сучасної аналітики. Сповіщення запускаються в режимі реального часу автоматично, при дотриманні певних умов. Крім того, рішення, засновані на глибокому навчанні, дозволяють використовувати цінні метадані системи відеоспостереження для аналізу бізнес-процесів.
Поширення відеокамер спостереження з високою роздільною здатністю також призвело до збільшення загальної вартості володіння системою відеоспостереження. Зокрема, це пов'язано з високими вимогами до обробки даних. Поточні дослідження і розробки в області відеоаналітики спрямовані на зниження вартості обробки даних.
Джерело securitytoday.com. Переклад виконала адміністратор сайту Олена Пономаренко.
