Штучний інтелект покращує повсякденні рішення, підвищуючи продуктивність тими способами, які люди раніше не могли собі уявити. Від безпілотних автомобілів до інтелектуальної аналітики — далекосяжні наслідки технологій, засновані на глибокому навчанні (Deep Learning), що дозволяють людям з більшою продуктивністю досягати результатів, витрачаючи менше ресурсів та часу. Впроваджуючи таку технологію, рішення стають засновані не тільки на даних, але й на цінному інтелекті. Системи, які колись використовувалися для вузької, спеціалізованої мети, можуть широко застосовуватися в рамках всієї організації, для підвищення продуктивності.

Програмне забезпечення для відеоаналітики

Наприклад, коли мова йде про фізичну безпеку, відеоспостереження вважається стандартним рішенням. Проте, завдяки впровадженню програмного забезпечення для аналітики на основі ШІ, відеодані можуть використовуватися раніше недоступними способами.

Наприклад, правоохоронні органи експлуатують інфраструктуру відеоспостереження для збору доказів по розслідуванню, моніторингу людей та приміщень. Замість ручного перегляду відео та спостереження в поточному часі, що схильне до людських помилок та відтяжних чинників, поліція може використовувати аналіз відеоконтенту для прискорення розслідувань, підвищення ситуаційної поінформованості, оптимізації реакції в реальному часі, виявлення підозрілих осіб та розпізнавання закономірностей та аномалій в запису.

ПЗ для відеоспостереження обробляє та аналізує відео для виявлення людей та об'єктів, ідентифікує та класифікує їх, а потім індексує як метадані, які можна шукати та посилатися.

Підтримка громадської безпеки

Для правоохоронних органів можливість динамічного пошуку відео на основі деталізованих критеріїв має вирішальне значення для відсіювання неістотних деталей та визначення об'єктів, що становлять інтерес, таких як підозрілі особи або транспортні засоби. Крім прискорення аналізу та вилучення відеодоказів, поліція може використовувати аналіз відео для налаштування складних сповіщень в режимі реального часу, коли у відео виявляються люди, транспортні засоби або поведінка, що представляє інтерес. Замість того, щоб активно відстежувати відеопотоки, правоохоронні органи можуть оцінювати ініційовані оповіщення та вирішувати, що робити. Таким чином, поліція також здатна швидше реагувати на надзвичайні ситуації, загрози та підозрілі дії по мірі розвитку.

Дані відеоспостереження

Відеоаналіз дає можливість містам використовувати дані IP-камер як оперативний інтелект для оптимізації міського управління та інфраструктури. Коли відеодані агрегуються з плином часу, то можуть бути візуалізовані в інформаційні панелі, теплові карти та звіти, щоб оператори могли визначати шаблони й з легкістю виявляти підозрілі явища.

Наприклад, в місті можна проаналізувати схильне до аварій місцеве перехрестя або оцінити характер руху, щоб виявити такі деталі, як спрямовані потоки руху, чи використовують люди позначені пішохідні переходи, та чи передбачено логічніше місце для світлофора.

За допомогою відеоаналітики, міські планувальники можуть відповісти на ці та інші питання, щоб полегшити місцеві поліпшення та забезпечити підвищену якість життя городян.

Поліпшення ситуаційної обізнаності

Розуміння тенденцій руху також має вирішальне значення для транспортних компаній, від послуг громадського транспорту до транспортних вузлів та аеропортів. Використовуючи інформацію про рух по місту, організації громадського транспорту здатні приймати рішення на основі даних про планування та послуги. Наприклад, аналіз відеоспостереження навколо автобусних зупинок допоможе цим компаніям зрозуміти, скільки годин на день люди проводять біля зупинок. Зіставляючи цю інформацію з транзакційними даними для кожної лінії, розклад міського транспорту можна оптимізувати на основі попиту на окремі лінії, скорочуючи час очікування для найпопулярніших маршрутів.

Точно також, візуалізація руху та теплові карти активності, отримані з камер відеоспостереження основних транспортних вузлів (міжнародні аеропорти, центральні станції та інше), будуть корисні для підвищення безпеки, обізнаності про ситуацію, виявлення причин заторів та зрештою, розв'язання проблем для спрощеного обслуговування клієнтів та комфорту мандрівників.