Відеоаналітика існує майже стільки ж, скільки сама система відеоспостереження, позбавляючи операторів безпеки від практично неможливого завдання постійного та продуктивного моніторингу каналів відеокамер. Концепція відеоаналітики досить проста: алгоритми дозволяють пристрою аналізувати відео в поточному часі та відправляти оповіщення користувачеві.

Аналітика також може класифікувати аспекти записаного відео, щоб його було легше знайти. Хоча сучасні технології зробили рішення точним та доступним, ніж раніше, експерти ще бачать деякі перешкоди для повного прийняття. Ось як відеоаналітика змінює ставлення до безпеки та як можна використовувати це у своїх цілях.

Історія аналізу відеоконтенту

Ранньою розробкою відеоаналітики було виявлення руху. Хоча комплекси відеоспостереження правильно ідентифікували підозрілу активність всередині приміщення, наприклад, зловмисника, але з тим же успіхом розпізнавали гілки дерев, що рухаються через вітер, або дощ, що падає перед об'єктивом камери. Поширеність помилкових спрацьовувань погіршила репутацію відеоаналітики, та користувачі стали ігнорувати цю технологію.

Досягнення в області апаратного та програмного забезпечення для відеоспостереження, вагомо підвищили точність, але протягом деякого часу найбільш продуктивні аналітичні дані були доступні тільки в найдорожчому обладнанні. Перенесемося в сьогоднішній день, коли аналітика стала досить зрілою, та вдало проникає на ринок відеоспостереження.

Що стосується камер та відеореєстраторів, вдосконалене обладнання дає пристроям швидше та точніше реагувати на виявлення подій. Збільшення обчислювальної потужності гарантує поліпшені показники аналітики. Недорогі відеореєстратори працюють спільно та надають складні аналітичні здібності. Тепер єдине, що утримує кінцевих користувачів від повномірного впровадження відеоаналітики, — це навчання.

Руйнування бар'єрів для прийняття

Одна з основних перешкод, що заважають користувачам впроваджувати відеоаналітику в системи безпеки, полягає у відсутності розуміння. «Аналіз відеоконтенту» губиться серед таких модних слів, як «штучний інтелект» та «глибоке навчання». Важливо відрізняти відеоаналітику від просунутих форм ШІ. Технічно, ШІ означає «змусити машину якимось чином імітувати поведінку людини».

Більшість обладнання для відеоспостереження сьогодні використовує аналітику засновану на правилах (вбудовану в камери). Ця форма ШІ не покращує аналіз та точність шляхом постійного вивчення даних.

Аналітика на основі правил — це економічно вигідне рішення, що надає технології одночасно досліджувати багато подій та об'єктів таким чином, який був би не практичним або неможливим для людини. Однак заснована на правилах аналітика не наділена когнітивною здатністю інтерпретувати діяльність так, як це вміють робити люди.

Поширеність аналізу відеоконтенту в серіалах по процесуальній криміналістиці також негативно вплинула на практичне застосування технології в реальних ситуаціях. Надії, які можуть бути у любителя подібних шоу на комплекс відеоспостереження, іноді не мають нічого спільного з дійсністю. Цей «ефект CSI» означає, що інтегратори повинні заздалегідь розсіювати подібні очікування та зосередитися на навчанні користувача тому, на що здатна технологія насправді.

Як аналітика підвищує рентабельність інвестицій

З огляду на продуктивні здатності нинішніх систем відеоспостереження, користувачі повинні виходити за рамки традиційного отримання чіткої картини. Їм слід прагнути до системи, яка озброює інтелектом в процесі захоплення відео. Це означає не тільки встановлення пристроїв з аналітичними здібностями, а й вивчення використання цих функцій.

Проста комерційна вигода полягає в тому, що відеоаналітика покращує здатність системи відеоспостереження виявляти конкретні події в режимі поточного часу та дозволяє користувачеві легко здійснювати пошук відзнятого матеріалу при відтворенні. Використання відеоаналітики включає ряд переваг:

  • підвищення ефективності роботи обладнання;
  • зниження вимог до робочої сили;
  • забезпечення бізнес-аналітики (наприклад, поліпшення обслуговування клієнтів або краще розуміння вимог до персоналу);
  • прискорення криміналістичного аналізу та підвищення точності виявлення.

Всі ці атрибути в сукупності збільшують рентабельність інвестицій для користувача, який може отримати більше користі зі своєї системи безпеки та продуктивно розподілити бюджет за кількома напрямками бізнесу.

Нинішня відеоаналітика перетворює IP камери відеоспостереження на збирачі даних, які допомагають підприємствам працювати плавніше. Вони економлять час, надаючи користувачам лише ту інформацію, яка насправді потрібна та важлива.

Тепер, коли аналітика з меншою ймовірністю видає неправдиву сигналізацію та широко доступна навіть в бюджетних продуктах, все більше число кінцевих користувачів може отримати з цього вигоду.