Нескінченна метушня міського життя перетворюється в постійні потоки транспортних засобів та людей, що біжать по вулицях міста в будь-який час. По мірі того як міське населення буде продовжувати рости, ця діяльність буде ставати все більш інтенсивною та складною. Камери відеоспостереження з підтримкою штучного інтелекту можуть відстежувати окремі об'єкти та кожен їх атрибут, навіть в дуже завантажених місцях.
Відстеження всіх дій
Камери відеоспостереження з підтримкою ШІ здатні розрізняти багато всіляких об'єктів та атрибутів. Багато міст покриті масивами вуличних IP камер, які відстежують схеми руху, сканують дороги на наявність аварій та допомагають забезпечити безпеку вулиць в цілому.
Однак, оскільки мережі вуличних камер ростуть разом з містами, вони починають генерувати занадто багато інформації для операторів. Але тепер алгоритми штучного інтелекту, вбудовані в операційні системи відеоспостереження, дозволяють продуктивно керувати містом.
На самому базовому рівні камера відеоспостереження з підтримкою штучного інтелекту буде використовувати функцію розпізнавання зображення, щоб розрізняти те, що бачить, в розширених категоріях — таких, як «людина», «обличчя», «транспортний засіб» та «номерний знак».
Занурюючись трохи глибше, алгоритми штучного інтелекту відеокамери швидко й точно здатні визначити різні атрибути того, що бачить пристрій. Наприклад, останні камери Wisenet з ШІ від Hanwha Techwin використовують алгоритм, щоб побачити людину та відразу ж визначити колір її одягу. Ці пристрої також досить розумні, щоб розрізнити, чи носить людина окуляри або тримає сумку — ці атрибути потім зберігаються як метадані разом з відзнятим матеріалом.
Продуктивність даної функції розпізнавання зображень та зберігання метаданих очевидна, коли потрібно вивчити відзнятий матеріал. Замість того, щоб вручну аналізувати годинник, щоб спробувати знайти людину в натовпі, оператори-люди можуть вводити атрибути, що шукають та тимчасові рамки, в яких зацікавлені. Використовуючи ПЗ для відеоспостереження, таке, як Wisenet SSM, система безпеки потім фільтрує записи через метадані з камер, щоб швидше знайти результати, які найбільше відповідають пошуковим запитам.
Допомога в управлінні магазином, а не тільки в безпеці
Переваги камер відеоспостереження з підтримкою ШІ також можна оцінити в торгових приміщеннях. Взагалі, комплекти відеоспостереження вже давно використовуються в роздрібній торгівлі для виявлення та запобігання крадіжок. Тепер працівники магазинів можуть комбінувати ШІ камери відеоспостереження з таким рішенням, як наприклад Wisenet Retail Insight від Hanwha Techwin, щоб отримати більш детальне уявлення про те, що відбувається в приміщенні.
Як і в інтелектуальному міському управлінні, камери відеоспостереження з підтримкою штучного інтелекту використовують ідентифікацію атрибутів, щоб допомогти рітейлерам відстежувати демографічні дані клієнтів. Алгоритми штучного інтелекту камер навчені ідентифікувати атрибути людини так само точно, як люди, аналізуючи мільйони зображень. Ці навчені алгоритми здатні показати працівникам магазинів, як часто різні гендерні та вікові групи відвідують торгову точку та до яких продуктів ці групи найбільше відносяться. Зібрані дані можуть потім використовуватися для прийняття обґрунтованих рішень та коригування магазинів, відповідно до тенденцій покупок й максимізації продажів.
Це можливо зробити декількома способами. Продавець одягу може встановити IP камери відеоспостереження біля входу в магазин, щоб відстежувати, скільки клієнтів проходить через конкретні години роботи. Ця інформація може бути проаналізована в режимі поточного часу, щоб дати зрозуміти операторам, коли магазин приваблює оптимальну кількість покупців. Це також може допомогти визначити, коли занадто багато або занадто мало клієнтів та чому виникають такі ситуації.
У магазині одягу відзнятий на внутрішні камери матеріал можна використовувати для створення теплових карт клієнтів, щоб показати, які відділи найчастіше відвідуються. Занурюючись глибше, теплові карти допоможуть навіть визначити, яка демографія воліє конкретні продукти, та чи можливий продаж, якщо стійка розміщена в певному місці. Рітейлери можуть використовувати цю інформацію для вироблення стратегії розташування магазинів, щоб товари могли найкращим чином зацікавити цільових споживачів.
Камери відеоспостереження з підтримкою ШІ також можуть допомогти менеджерам магазину продуктивно розміщувати співробітників. У поєднанні з програмним забезпеченням для управління відео, таке рішення допоможе менеджерам визначити, які зони вимагають найбільшої допомоги. Це дозволяє змінювати положення персоналу та забезпечувати якісне обслуговування клієнтів під час покупок.
До слова, компанія Hanwha Techwin сьогодні розробляє новий набір мікросхем, який дасть камерам Wisenet можливості для глибокого навчання.
Ідеї, які стали можливими завдяки штучному інтелекту, трансформують роботу рішень відеоспостереження. Будь то в магазині або на вулиці, камери відеоспостереження з підтримкою ШІ відстежують завантажену середу та швидко виявляють інциденти, що вимагають втручання людини, прискорюючи час відгуку. Hanwha Techwin, використовуючи передові технології та зосередившись на дослідженнях й розробках, буде продовжувати удосконалювати камери відеоспостереження з підтримкою штучного інтелекту, щоб зробити міста безпечнішими.
