Камери відеоспостереження використовуються в різних умовах: від міських вулиць до приватних будинків. Кожен об'єкт може містити кілька відеокамер, кожна з яких генерує вагомий обсяг відзнятого матеріалу, що здатний надати потрібну інформацію про досліджуваний простір, а також людей та об'єктів на території. Зрештою, величезна кількість захоплених відеоданих робить здатність аналізу (в поточному часі або після інциденту) — практично неможливою. Таким чином, більша частина матеріалу камер відеоспостереження ніколи не використовується. Навіть в ході розслідування, проведеного правоохоронними органами або службою безпеки після інциденту, де відео може служити критичним доказом, слідчі повинні віддавати перевагу розгляду записів на основі доступного часу та ресурсів, ігноруючи вагому частину відзнятого матеріалу.

Сьогодні програмне забезпечення для відеоаналітики еволюціонувало для обробки записів, а також виявлення та ідентифікації, класифікації об'єктів та надання відеоданих зі здатністю пошуку й фільтрування, які забезпечують розширені аналітичні можливості.

Роль алгоритмів глибокого навчання у відеоаналітиці

Багато в чому завдяки досягненням в дослідженнях технології Deep Learning та підвищенню доступності відеоданих з розширенням глобальних мереж відеокамер, ПЗ для відеоспостереження з аналітичними можливостями перейшло від традиційних алгоритмів, заснованих виключно на технологіях Computer Vision, до впровадження потужних методів Deep Learning. Глибоке навчання, підмножина штучного інтелекту, являє собою угоду про навчання, згідно з яким машина піддається впливу обсягів помічених даних, щоб «навчитися» розпізнавати та ідентифікувати ту ж інформацію в нових наборах даних. Рішення Deep learning, що імітує спосіб навчання людини, дає технологіям продуктивно виявляти та ідентифікувати об'єкти, ґрунтуючись на підвищеному впливі інформації. Заснована на надійній апаратній інфраструктурі, технологія Deep Learning забезпечує прискорений аналітичний висновок, поліпшену продуктивність обробки та підвищену точність виявлення, класифікації та розпізнавання об'єктів.

Коли справа доходить до відеоаналітики, методи Deep learning використовуються для навчання системи розпізнавання та класифікації людей й об'єктів у відео. Таким чином, це рішення відеоспостереження дозволяє кінцевим користувачам:

  • прискорити розслідування шляхом пошуку та фільтрування записів на основі конкретних критеріїв;
  • досягти ситуаційної обізнаності шляхом налаштування попереджень на основі правил (на основі відеооб'єктів та поведінки);
  • витягувати оперативну інформацію, візуалізуючи відеодані у вигляді інформаційних панелей та теплових карт для оцінки тенденцій.

Аналіз відеоконтенту надає як якісні, так і кількісні дані, тому:

  1. У той час як муніципальні правоохоронні органи використовують технологію для реагування в поточному часі та розслідування після подій, міська влада також може використовувати дані для планування та оптимізації руху.
  2. У той час як торговий центр використовує комплекти відеоспостереження для запуску сповіщень при виявленні розпізнаних магазинних злодіїв або для розслідування крадіжки, маркетингова команда роздрібної торгівлі може використовувати відеодані для перегляду навігаційних шаблонів в магазині.
  3. У той час як аеропорт або транспортна система використовують відеоаналітику для забезпечення безпеки, менеджери оперативно відстежують переповнення та структуру черг, та приймають інтелектуальні способи поліпшення потоку руху.

Deep learning стає невіддільною складовою аналітичної розробки, та експерти постійно відкривають нові варіанти застосувань по мірі просування досліджень. Сьогодні це допомагає вирішувати проблеми швидше та точніше, ніж раніше, та відкривати нові завдання.