Термін "штучний інтелект" (ШІ) описує технологію, яка здатна вивчати, планувати та вирішувати проблеми аналогічно тому, як це робить людський мозок. Ера штучного інтелекту розвивалася в контексті епохи великих даних: з появою програмного забезпечення та пристроїв, які генерують та споживають вагомі обсяги даних, потрібні були нові технології для агрегування та аналізу цієї інформації. Простіше кажучи, ШІ перетворює великі дані на дієвий інтелект, сприяє прийняттю продуманих та вірних рішень.

Технологія Deep learning, підмножина ШІ, включає в себе навчання глибоких нейронних мереж (DNN) через доступ до помічених даних. Цей процес дозволяє DNN «вивчати», ідентифікувати й розпізнавати (в нових сценаріях) об'єкти, до яких вони були схильні через ці теговані дані. Ці DNN дозволяють технологіям визначати тенденції, закономірності та аномалії.

Бізнес-додатки штучного інтелекту далекосяжні: деякі підприємства та галузі впровадили технологічні рішення на основі ШІ, які, безумовно, стануть більш поширеними. Поточні застосування штучного інтелекту включають безпілотні автомобілі, фінансові технології (в тому числі кредитний аналіз для заявок на отримання позик та виявлення аномалій, для виявлення передбачуваного шахрайства при покупці кредитних карт), а також системи управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM) та багато інших.

Відеоаналітика на основі ШІ

Одним з типів ПЗ для відеоспостереження, яке залежить від штучного інтелекту та Deep learning, вважається відеоаналітика, що перетворює необроблені відеоматеріали на кількісні, якісні й дієві дані. Це програмне забезпечення корисне, оскільки організації мають комплекти відеоспостереження, що генерують величезні обсяги відеоматеріалів, але у організацій немає ні кадрових ресурсів, щоб вручну переглядати їх, ані можливості точно зрозуміти обсяги даних. Інтелектуальна відеоаналітика вирішує ці проблеми, оскільки може витягувати, розпізнавати і класифікувати об'єкти, щоб розбивати живе або архівне відео на структуровані дані. У свою чергу, це дає можливість операторам проводити складні, відфільтровані пошуки об'єктів в архівних матеріалах або виявляти малопомітні події в режимі поточного часу, такі як зміна освітлення або перебування людини в конкретному місці, протягом тривалого періоду часу.

Використання ШІ для збору бізнес-аналітики

Системи відеоспостереження з відеоаналітикою також збирають дані з плином часу, тому користувачі можуть використовувати ці великі метадані для кількісної та якісної бізнес-аналітики. Надання даних за допомогою звітів, що налаштовуються та візуалізації даних, таких як теплові карти, графіки та діаграми — програмне забезпечення для аналізу відеоконтенту спрощує розуміння й обмін інформацією з менеджерами та зацікавленими сторонами.

Так, великі роздрібні підприємства використовують інтелектуальне ПЗ для відеоспостереження, щоб відстежувати, як покупці в магазині взаємодіють з товарами. Це дає зрозуміти демографічні дані в магазині для покупців, що зупинилися на конкретних вітринах з продуктами, або для визначення поширених шляхів, за якими люди переміщаються в магазині. Цей інтелект надає менеджерам магазинів і мерчендайзерам приймати дієві рішення з розміщення продуктів та планування магазинів на основі даних, що піддаються кількісній оцінці.

Банки використовують інтелектуальні системи безпеки та відеоаналітику для аналогічних цілей обслуговування клієнтів, в тому числі для відправки попереджень про підрахунок в режимі поточного часу при великих чергах в касах банку, а також для аналізу середнього часу очікування та підрахунку кількості людей в приміщенні для підрахунку грошей.

Склади та відвантажувальні порти використовують інтелектуальні камери відеоспостереження (іноді в поєднанні з технологіями розпізнавання облич та номерних знаків) — для підвищення захищеності об'єкта й підвищення безпеки робочого місця. Аптеки та інші підприємства роздрібної торгівлі запобігають збитки товарно-матеріальних цінностей, аналізуючи діяльність не тільки магазинів, але також офісів та складських приміщень.

Рішення відеоспостереження на основі штучного інтелекту з відеоаналітикою збирають, аналізують та представляють дані, щоб кінцеві користувачі могли мати точну й корисну інформацію для обґрунтування своєї ділової практики. Ця технологія дає отримати цінну інформацію, яка в іншому випадку була б прихована в відеоматеріалах: від інформації в поточному часі про те, що відбувається на об'єкті, до даних про тенденції, що дають повну картину того, що співробітники, клієнти й відвідувачі роблять на місці. Ці застосування виходять далеко за рамки традиційної фізичної безпеки і приносять користь різним відділам організації. Все більше підприємств сьогодні отримують вагомі переваги, об'єднуючи IP камери відеоспостереження з відеоаналітикою на основі ШІ. Оскільки технології штучного інтелекту і відеокамер продовжують розвиватися, переваги неодмінно зростатимуть.